XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRCP
新南威尔士州气候变化改编动作计划2025-2029
1。代表性浓度途径（RCP）是气候变化的一系列场景，考虑了不同水平的温室气体排放和土地使用。共享的社会经济途径（SSP）是为了补充RCP并整合不同水平的社会经济发展的。在新南威尔士州2021 - 22年新南威尔士州代际报告中使用了两个RCP。RCP2.6被描述为低排放场景，RCP8.5被描述为非常高的排放情况。新南威尔士州2021 - 22年新南威尔士州国际股票代际报告中估计值的较低范围反映了基于RCP 2.6的变暖场景较低，较高的估计范围反映了基于RCP 8.5的更高的变暖方案。The NSW Treasury 2021–22 NSW Intergenerational Report modelling has not been updated to reflect NARCliM2.0 modelling and the high emissions scenario in the 2021–22 NSW Intergenerational Report is not comparable with the high emissions scenario in the NARCliM2.0 modelling in Figure 1.
第1骑兵师、防空反导师
RCP 使用 MCP（通过评估工作组）提供的当前战场框架建立和维护 PPL，并在师级保护同步期间进行协调调整。RCP 促进和运行师级保护同步，其中师级参谋和下属单位根据 WfF 和单位战斗态势的评估协调当前保护概览。此概览产生：任务风险、部队风险和缓解标准，这些标准在 ATO 日制定 PPL 时予以考虑。然后，在战斗更新评估中生成建议的 PPL 以供师级指挥官批准。此信息还被汇编成部队请求和信息请求，并且 RCP 在军团保护工作组期间充当与第三装甲军团保护小组的协调点。
预测和消除加速稀疏训练中的冗余计算
深度神经网络 (DNN) 是图像、语音和文本处理的最新技术。为了解决训练时间长和能耗高的问题，自定义加速器可以利用稀疏性，即零值权重、激活和梯度。提出的稀疏卷积神经网络 (CNN) 加速器支持使用不超过一个动态稀疏卷积输入进行训练。在现有的加速器类别中，唯一支持双面动态稀疏性的是基于外积的加速器。然而，当将卷积映射到外积时，会发生与任何有效输出都不对应的乘法。这些冗余笛卡尔积 (RCP) 降低了能源效率和性能。我们观察到在稀疏训练中，高达 90% 的计算都是 RCP，它们是由 CNN 训练后向传递期间大矩阵的卷积产生的，用于更新权重。在本文中，我们设计了一种机制 ANT 来预测和消除 RCP，与外积加速器结合使用时可以实现更高效的稀疏训练。通过预测超过 90% 的 RCP，在使用 DenseNet- 121 [ 38 ]、ResNet18 [ 35 ]、VGG16 [ 73 ]、Wide ResNet (WRN) [ 85 ] 和 ResNet-50 [ 35 ] 的 90% 稀疏训练中，ANT 比类 SCNN 加速器 [67] 实现了 3.71 倍的几何平均速度提升，能耗降低了 4.40 倍，面积增加了 0.0017 平方毫米。我们将 ANT 扩展到稀疏矩阵乘法，以便同一个加速器可以预测稀疏全连接层、Transformer 和 RNN 中的 RCP。
Harding大坝供应可靠性-Australian Water Looklook
国家水文预测是基于四种全球气候模型（GCM），以代表澳大利亚的关键气候驱动因素（Srikanthan等人。2022）。最先进的技术将气候数据改进到更细的地理量表并正确地构成偏见，该偏见调整了本地观察和气候模型输出之间的差异。使用两种代表性浓度途径（RCP）的降雨，温度，风和太阳辐射的气候数据集，澳大利亚景观水平衡模型（AWRA-L）产生了土壤水分，径流，径流和电位蒸散量的每日模型的每日模型。未来的温室气体排放场景基于两个代表性浓度途径RCP 4.5和RCP 8.5（BOM，2022年）。
独立受托人主席
RCP 拥有 350 名员工，与从临床岗位转为官员、高级官员和顾问职位的医生以及许多志愿者合作，每年的运营预算约为 4000 万英镑。我们的活动和服务由伦敦和利物浦的两个主要基地以及较小的地区办事处提供。最初的章程和细则于 1518 年成立了该学院，并于 20 世纪 60 年代被授予慈善地位，成为专业会员组织。这意味着我们对我们的会员和研究员负有特定责任，并有义务实现我们的慈善目标，以造福更广泛的公众。RCP 由董事会管理，董事会负责确保有效的现代公司治理和管理。他们的工作由一套常规规则指导，这些规则明确了董事会和 RCP 理事会之间的关系，理事会被授权领导所有专业政策和实践事务，并相应地向受托人提供建议。
气候和生态系统指标更新
最左边的数字显示了每个物种生物量分布的当前SEAPODYM模型预测，较温暖的颜色是更高的生物量。在这些右侧，我们看到了2050年在两个代表性的温室气体浓度途径或RCP下，金枪鱼生物量的预测变化。红色表示生物量增加，蓝色表示生物量的减少。RCP 8.5 - 一种极端/最坏的情况，在本世纪的剩余时间里，排放量继续保持不变，全球AVE温度在2100到2100。RCP 4.5-一种更为中等的情况，由于化石燃料储量耗尽，排放开始大约2045年，大约达到2050的水平，大约达到了2050的水平，全球AVE温度升高为2100。是WCPO区域中估计的生物量轨迹，因为没有捕捞的情况（每个人物的顶部），这是由于气候变化而造成的影响，而最近的趋势是捕捞的趋势（紫色线条）。
研究气候变化对水电能的影响
摘要在本手稿中，主要目标是评估气候变化如何影响水生储量的可及性和波动，这直接影响了水力发能生产的性能和可靠性。该研究旨在了解降水模式，融雪时机和极端天气事件的变化，这些变化影响河流动态，水库水平和整体能源产能。它还试图确定自适应策略，以减轻负面影响，并在面对气候变化的情况下确保可持续的水力发电发展。这项研究评估了在气候变化的影响下，Karun 4大坝发电厂的性能，该国4大坝发电厂是该国最关键的发电设施之一。使用多标准决策方法（TOPSIS）来识别最可靠的一般循环模型（GCM）并降低不确定性。此外，还采用了IHACRES概念模型来模拟径流过程，而差异进化（DE）算法则用于优化水力发电能源的生产。与基线周期（1984-2005）相比，调查结果表明，在RCP 4.5和RCP 8.5方案（1984-2005）相比，RCP 4.5和RCP 8.5方案的预计温度升高分别为1.95°C和2.34°C。此外，该研究预测，在上述方案下，对Karun 4储层的流入径流平均减少了19％，43％。根据结果，预计将来的储层流入量在RCP 4.5方案下将减少9％的电力，而在RCP 8.5方案下，相对于工厂的名义容量，将减少每年的电力。关键字气候变化，水力发电能源，储层操作，不确定性，卡伦4大坝。1。引言产生和消耗的能源，尤其是可再生能源的能源具有非常重要的价值。可再生能源（例如太阳能，风能，水力和地热能）是可持续方法，在既定的选择中，在既定选择中都提供了大约14％的能源需求[1] [2]，水力发电厂是由于其独特的性质而被称为可再生能源的最重要来源[3]。从化石燃料转换为可再生能源对于获得全球环境可持续性至关重要。[4]。地缘政治动态中指出的转换进一步加强了当前的运动，这导致了传统燃料的供应链中断。
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。