• 员工体验不佳。除了传统休假申请和批准流程导致的成本低下之外,受访者还指出,员工体验不佳是 Paycom 推出之前面临的挑战。员工通常别无选择,只能等待几天才能知道他们的申请是否被批准,因为他们的经理必须在批准申请之前手动检查休假余额、人员配备水平和公司停用日期。在某些情况下,受访者解释说,员工在休假之前从未正式“批准”该申请,这导致员工感到不舒服。一家零售组织的人力资源总监讲述了一位员工在匿名公司调查(与人力资源有关)中的回应。他们指出,该员工表示:“我的经理很少批准我的休假。这在他们的优先级列表中并不高。我无法告诉你我请了多少次假,我回来后,他们仍然没有批准我的休假。但他们知道我休假了。这根本不是他们关心的事情。”
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抽象的潮湿和干燥的日子以及潮湿和干燥的咒语是雨水养农业,粮食安全和东非众多社会经济活动的关键信息。本研究使用参与耦合模型比较项目第6阶段(CMIP6)的多模型集合(MME)的数据研究了潮湿/干/干咒的预计变化。统计标准和阈值用于在共享的社会经济途径(SSP)场景(SSP1-2.6,SSP2-4.5和SSP5-8.5和SSP5-8.5)下,在潮湿和潮湿的日子以及潮湿的日子以及潮湿和干咒语中投射变化。分析表明,CMIP6模型通常高估了在1 mm阈值下的所有季节和场景中的潮湿天数(湿法)的数量。预计IGAD地区的总降雨量增加了10–20%,这是由于降雨强度的增加以及在接近(2021–2050)和FAR(2071–2100)期货的所有情况下的潮湿天数的增加。在JJAS的南苏丹预计,潮湿的日子和咒语的减少(在干旱的日子和咒语中增加),而与基础线相比,近来和将来的肯尼亚,索马里和苏丹在OND的湿法上会增加湿法。到本世纪末,潮湿的日子预计将增加约20–30%,并且在SSP1-2.6和SSP5-8.5场景下,干咒语预计将减少10–20%。在SSP1-2.6下,湿和干法术的投影模式突出了缓解措施将温度升高至1.5°以下的重要性。Ensmean 10 CMIP6倾向于平滑极端(湿或干偏见),从而产生可能看起来更准确的结果,但并不能反映出南苏丹,乌干达,肯尼亚和埃塞俄比亚的各个模型所预测的极端或变化。有必要模拟在极端干燥和潮湿条件下的转变如何影响气候敏感的部门,例如农业和粮食安全,以做出明智的决定。
fi g u r e 3电流和2050年的预测,在中间变暖的场景(RCP6.0)下,西南大西洋(SWA)海岸的四个Zooxanthelate scleractinian Corals在包括时间段之间的差异(RCP6.0)下流行。线图代表每个物种在SWA海岸各个纬度程度按纬度程度按时间的平均值。蓝红色比例尺指示电流和2050图的发生概率,而三角洲概率(∆ p)用黑棕色比例尺表示。当前地图中的黑色杂交表示模型中用作输入数据的出现点。p:概率; ∆ P:三角洲概率; ARS:亚马逊河系统(1°N – 1°S); SFR:圣弗朗西斯科河(10–11°S)。纬度16°S和20°S之间的延长架子涵盖了当前最大的礁石系统,SWA,Abrolhos Bank。
摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分,因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯(Chris Watkins)论文中引入了。在原始表格公式中,目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案,从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中:在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构,其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域,但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件,甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明,只要函数类是线性的,并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式,并且具有足够小的ε。此外,在这些条件下,就界限参数估计而言,Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
在过去的几十年中,海平面上升(SLR)已成为世界上岛屿和沿海国家的人们越来越关注的问题。SLR被认为是与气候变化有关的所有外部驱动因素中孟加拉国最大的威胁。再次,相当多的社会经济现实,例如,高密度的人口,高水平的贫困和生计依赖对气候敏感部门(农业,渔业和水资源)可能会加剧沿海孟加拉国沿海孟加拉国的SLR脆弱性。孟加拉国的海岸线很长,有19个沿海地区面对约400万人口的沿海地区。考虑到脆弱性,环境部(DOE)感到对SLR进行研究的紧迫性。2016年,基于潮汐量规数据,DOE通过趋势分析进行了一项关于“评估孟加拉国海岸海平面上升”的研究。但是,未安装现有的潮汐量规站,以监测海平面变化,因此,在该研究中发现不足以进行趋势分析。
由于气候在近几十年来变暖,阿拉斯加经历了各种高影响力的极端事件,包括热浪,野火,沿海风暴和寒冷的雨水。由于预计变暖将继续,因此在计划适应动作和建立弹性时,必须考虑将来的变化。在这项研究中,我们综合了有关阿拉斯加事件的未来变化的信息,该信息是从区域气候模型模拟的集合中进行的,作为北极 - 局部的一部分(协调的区域气候降尺度实验)。根据世界气候研究计划的气候变化检测和指数(ETCCDI)开发的13个极端事件指数(ETCCDI),从阿拉斯加的北极 - 局部输出中进行了评估。的13个指数,六个与温度有关,五个与总降水量,一个与风,一个降雪。在阿拉斯加七个不同气候区域中的位置的结果包括一年中五个最热和最冷的日子,在温度阈值中,温度阈值的大幅度增加(5˚C -10°C),温暖的咒语持续时间和冷咒语持续时间大大增加。寒冷的日温度阈值的变化总体上大于炎热的日温度阈值的变化,这与冬季在冬季的变暖的预测一致,而阿拉斯加的年度最大最大1天和5天的降水量以及每年的连续潮湿天数预计在所有位置都会增加。大雪日和高风速的指数显示出不同的变化,尽管结果表明在更北部地区的大雪日增加,沿海地区大风天增加。在高发射(RCP 8.5)发射方案下,极端事件指数的变化持续到2100,而这些变化通常在下部排放(RCP 4.5)方案下稳定。
Cyclonic Ross Gyre(RG)占据了南大洋的西南太平洋地区(图1A)。水文数据(Gouretski,1999),卫星高度测定(Dotto等,2018)和建模(Rickard等,2010)的证据表明,RG在海面以下3,000 m以上,延伸了约20 sv,运输于约20 sv,占据了约20 sv的运输,占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊(PAR)的限制(图1A)。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束(Patmore等,2019),其位置更可变(Dotto等,2018; Sokolov&Rintoul,2009)。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流(ACC),向Amundsen Sea(AS)架子供应温暖的圆形深水(CDW)(Jenkins等,2016; Nakayama等,2018),在到达冰架腔时,它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄(Depoorter等,2013; Jenkins等,2016)。