XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProjections
MDPCP轨道3财务预测指南
●这是MDH PMO的产物，不代表CMMI或酥脆。●报告，例如所附的样本，可以提供实践历史计划财务信息。●历史计划财务信息不一定预测未来的收入。●曲目3收入取决于其他参与曲目3实践。直到确定了3个实践的实践，您的投影将与实际收入不同。●您的PMO练习教练可指导您访问参考报告并查看本指南。但是，PMO实践教练将仅限于与您一起审查该指南和MDPCP历史实践报告，并且将无法帮助您进行财务预测。
就业预测 - 2021-2031
BLS 致力于及时并按照既定时间表提供数据。自动检索程序（通常称为“机器人”或“机器人”）可能会导致延迟并干扰其他客户及时获取信息。因此，禁止不符合 BLS 使用政策的机器人活动。
NASA地球交换全球每日缩小预测（NEX-GDDP-CMIP6）
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6（CMIP6）进行的一般循环模型（GCM）得出的全局降低气候场景（GCM）[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景，称为共享社会经济途径（SSP）[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组（IPCC AR6）的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球，高分辨率，偏见的气候变化预测，可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。
MAPP FY25多年投影信息表
随着对气候和天气状况的基础设施脆弱性的认识而增长，并且随着气候变化的影响而表现出来。在美国，目前以异类的方式满足了信息需求，这取决于您的前瞻性时间表 - 通过个人研究人员的互动，定制的数据和信息提供方法，使用各种方法（例如，降级）以及针对各种各样的用户社区的生态系统，具有多样化的生态系统，具有各种各样的范围，并且具有多样性的范围，并需要一系列的范围，并提供了各种范围的范围。已经出现了丰富的用户科学家关系和各种方法的网络，但是需要在加强这些共同开发协作方面进行投资，以确保我们将最佳的气候建模，数据和理解付诸实践。
世界各地选定地点的气候变异性和冰川演变：过去的趋势和未来预测
世界人口的16％以上依赖冰川和融雪作为水的来源（Barnett等，2005）。在热带和亚热带干旱和半干旱地区，人类使用的淡水中有80％来自山脉（Messerli，2001； Vuille等，2008）。Cauvy-Fraunié和Dangles（2019）将冰川覆盖率和熔融率（除其他因素）确定为可以调节分类单元敏感性的关键变量。温度和沉淀（PR）变化预计会对冰圈过程产生相当大的影响（Beniston等，2018）。此外，大气温室气体浓度的增加也会导致气候变化的变化（Boer等，2000）。到目前为止仍然鲜为人知的一个主题是这些气候过程在冰川化的地区如何运作，在冰川地区，原位详细的测量通常很少或不存在。
气候驱动的未来全球湿地范围的预测
抽象的湿地是地球系统的关键组成部分，与各种过程相互作用，例如水文循环，与大气的能量交流以及全球氮和碳周期。预计湿地的未来轨迹不仅会受到直接人类活动的影响，而且还受到气候变化的影响。在这里，我们介绍了我们对湿地范围中气候驱动的全球变化的评估，重点是主要的湿地综合体。我们使用了一种基于地形水文模型（TopModel）的方法和耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的14个模型的土壤液体水含量预测。我们的分析表明，地中海，中美洲和南美北美的湿地范围持续下降，在21世纪末（2081–2100）SSP370场景下，西部亚马逊盆地的损失率为28％。相反，除了刚果盆地外，中非表现出湿地范围的增加。然而，由于模型之间的变化预测，研究的大多数研究领域（80％）呈现不确定的结果。值得注意的是，我们表明，CMIP6模型中关于高纬度中液态土壤含量的不确定性。通过将我们的重点缩小到10个模型，这似乎更好地代表了永久冻土的融化，我们获得了更好的模型间协议。然后，我们发现整个全球面积的较小下降（<5％），但平均损失超过50°N。特定地区，例如哈德逊湾低地，降低了21％，西伯利亚西伯利亚低地降低了15％。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
归因于气候极端和相关影响的边界
政治决定，适应计划和影响评估需要对未来气候变化和相关不确定性的可靠估计。为提供这些估计值，已经提出了将约束，过滤器或重量气候模型投影限制为概率分布的不同方法。然而，对多种这种方法的评估，例如暴露了一致或分歧的案例，通常会因缺乏协调而阻碍，而方法的重点是各种变量，时间段，区域，区域或模型池。在这里，开发了一个一致的框架，以允许对八种不同方法进行定量比较。相对于1995 - 2014年，欧洲的三个空间体制的夏季温度和降水变化都将重点放在夏季温度和降水变化上。分析借鉴了来自几个大型合奏，CMIP5多模型集合和扰动物理合奏的投影，所有这些都使用了高发射方案RCP8.5。总结了方法的关键特征，讨论了假设，并提出了由此产生的约束分布。方法协议被发现取决于所研究区域，但中位变化通常比不确定性范围更高。因此，这项研究强调了提供有关不同方法如何影响评估不确定性的清晰背景的重要性，尤其是对规避风险利益相关者感兴趣的上下百分位数。比较还暴露了各种证据线导致限制不同的案例；需要额外的工作来了解方法之间的基本差异如何导致这种分歧并为用户提供明确的指导。
凸的可行性； Dykstra的算法；布雷格曼预测
摘要。我们提供了关于Dykstra的算法与Bregman预测的渐近行为的定量结果，著名的Dykstra算法的组合以及循环Bregman预测的方法，旨在确定最佳近似值，并在非正式设置中解决凸的可行性问题。我们提供的结果是通过证明挖掘的镜头，这是一种数学逻辑中的程序，可以从非效率证明中提取计算形式。具体而言，我们提供了低复杂性亚稳定性的高度均匀和可计算的速率，而且，我们还指定了一般情况，在这些情况下，人们可以获得充分和有效的收敛速率，尤其是欧几里得空间中Polyhedra的情况。作为我们定量分析的副产品，我们也是第一次建立了Dykstra方法与Bregman Projections的强烈收敛性。
减少具有紧急限制的气候预测中的不确定性：概念，示例和前景
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。