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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。
调和欧盟森林，生物多样性和气候策略
fi g u r e 2该方法的可视化，该方法为整个建模区域计算一个投资组合的集合。（a）对于每个网格单元，为N RCPS模拟M管理选项，从而产生N×M模型模拟。（b）ESI是从模型输出得出的，汇总至2100-2130，并归一化。因此，对于每个网格单元，有一个表包含所有RCP和管理选项的归一化值。（c）对所有网格单元进行的一个优化，并配置为欧洲范围的约束（d）计算（e）一组优化的投资组合。在网格单元中，这确保了所有RCP中所有ESI的最佳平衡提供，并且根据约束的性质，以每个网格细胞的基础或欧洲范围内满足约束，请参见第2.3节。（d）参数휆∈[0，1]
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.
300MW太阳能发电厂的气候风险和适应性评估（CRA）
代表性浓度途径（RCP）是气候变化方案，显示了未来的温室气体浓度，并已由政府间气候变化（IPCC）正式采用。根据辐射强迫值的范围（分别为2.6、4.5、6和8.5 W/m2）命名四个RCP（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）。较高的RCP值意味着更多的排放，导致较高的温度和更大的气候变化影响。较低的RCP值是可取的，但需求更强的缓解工作可能会在2030年和2050年期间对气候变化的气候变化造成的上述危害变化，以定性地评估了RCP 4.5和RCP 8.5的气候变化，而RCP 8.5在2030年和2050年期间使用CMIP-5在推荐的TCFD指南后使用CMIP-5气候变化项目。危害的可能变化是基于特定原则，专业判断以及自然危害与气候参数之间可能关系的应用。
金融和商业广告中的气候风险评估...
1个RCP是包括时间序列的排放时间和浓度的场景，整体温室气体（GHG）和气溶胶以及化学活性气体以及土地利用/土地覆盖率（Moss等，2008）。一词代表表示每个RCP仅提供许多可能导致特定辐射强迫特征的情况之一。术语途径强调，不仅长期浓度水平是感兴趣的，而且随着时间的流逝而需要的轨迹（Moss等，2010）。rcps通常是指扩展到2100的浓度途径的一部分，为此，综合评估模型产生了相应的发射情况。（IPCC，2024）。
在不断变化的气候下缓解野火风险：
将穆迪的野火气候条件灾难模型应用于高野火风险加利福尼亚郊区，上迪尔伍德（如下图），该分析探索了当前和未来的损失成本和平均年度损失（AAL）指标在各种代表性浓度（RCPS）下的损失成本和平均年度损失（AAL）指标。AAL代表给定年份潜在损失的平均值，是该分析的关键指标，并以损失成本为补充，该指标定义为每年$ 1,000保险保险的平均年损失。除了探索替代的RCP和时间范围外，还考虑了不同的情况，包括建筑结构的硬化以及可卫生空间的社区扩展，以减少近端燃料和局部燃烧概率。迪尔伍德社区所显示的气候变化方案不一定代表了北加州或美国的更广泛的气候变化影响估计。野火行为的变化，对气候变化的本地和区域反应以及包括遵守本地建筑物代码在内的财产脆弱性，可能会导致不同的气候风险前景，具体取决于单个财产或财产投资组合的位置。
杰出奖学金的地区分支指南
董事会认证一旦达到了杰出的奖学金状态，就会鼓励维护认证，但不需要。如果由ABPN，AOA或皇家医师和外科医生（RCPS）以外的其他董事会认证，则应提交认证标准和程序的详细信息，以便APA会员委员会（委员会）可以评估该认证的等效性。该类别中的其他信用额可以通过其他医疗委员会，亚科董事会或精神分析或博士学位获得认证。或相关领域的硕士学位。未经认证的培训不保证。一般精神病学中的董事会认证是值得的。如果董事会过期，则不会为此类别授予任何积分。
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）。
IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
基于模型的情景在气候和环境研究中被广泛使用，以探索不确定的未来发展和可能的应对策略。最常用的情景包括代表性浓度路径 (RCP) [1] 和共享社会经济路径 (SSP) [2-4]。2011 年发布的 RCP 探索了广泛的排放路径，而 SSP 则提出了一套更为全面的情景，涵盖了叙述、情景驱动因素的阐述以及能源、土地利用和排放趋势的量化。两者在最近的 IPCC 评估中都发挥了关键作用 [5, 6]，也已广泛应用于其他研究领域。例如，它们为 IPBES 和全球土地展望 [7] 提供了输入，目前已有数千篇论文使用了 SSP [8]。2017 年发布的 SSP 的制定基于六种不同的综合评估模型 (IAM) [2]。 IMAGE 模型就是其中之一，它主要关注 SSP1，并制定了 SSP2、SSP3 和相关缓解案例 [9] 的情景，后来还制定了 SSP4 和 SSP5 变体。自 2017 年以来，世界发生了很大变化。最近的一些趋势也可能产生长期影响。此外，虽然 SSP 主要用于探索长期发展，但它们也经常被用作评估 2030 年或 2050 年气候政策的参考。在这种情况下，定期更新情景非常重要。关键问题包括 COVID-19 疫情的发展、可再生能源的成本降低和产能发展以及对电动汽车的期望。其他更新还包括对 2010-2020 年期间人口、经济、能源和土地利用趋势的实际发展的见解。最后，在过去几年中，IMAGE 模型本身得到了进一步发展，例如包括有关作物类型和工业能源使用的更多细节。在此背景下，IMAGE SSP 场景集进行了更新。本文简要描述了这些更新，介绍了一些关键结果，并作为 IMAGE 3.2 更新的 SSP 场景的重要参考。