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AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
针对ASD的学生进行机器人辅助方案培训
摘要：由于社会挑战，不熟悉和缺乏支持或理解，自闭症谱系障碍（ASD）的学生经常在新环境中感到不安全。尽管致力于帮助学生适应新环境并理解公共环境中的适当行为，但仍然缺乏交互式和个性化的学习系统。在这项工作中，我们开发了一个机器人辅助的场景培训（RAST）系统，以促进包容性学习并引起学生的学习兴趣。使用RAST系统，我们试图确定可以改善学生参与度的有效互动。为此，我们邀请了13名ASD的学生参加一项评估研究。 在研究中，自我确定理论（SDT）衡量学生的学习参与。 使用方差分析（ANOVA）评估学习参与和有效性。 学生还参加了访谈，以报告他们有关系统的用户经验。 结果表明，使用RAST系统的学习可以显着引起学生的内在动机，并改善其行为，情感和认知参与。 此外，ASD的学生将学习绩效提高了8.33％。 此外，学生在场景培训中表现出高水平的参与，并具有某些类型的互动，包括个性化功能，视觉提示和声音质量。 总体而言，RAST系统展示了在增强学生学习和ASD熟练程度的有希望的能力。为此，我们邀请了13名ASD的学生参加一项评估研究。在研究中，自我确定理论（SDT）衡量学生的学习参与。使用方差分析（ANOVA）评估学习参与和有效性。学生还参加了访谈，以报告他们有关系统的用户经验。结果表明，使用RAST系统的学习可以显着引起学生的内在动机，并改善其行为，情感和认知参与。此外，ASD的学生将学习绩效提高了8.33％。此外，学生在场景培训中表现出高水平的参与，并具有某些类型的互动，包括个性化功能，视觉提示和声音质量。总体而言，RAST系统展示了在增强学生学习和ASD熟练程度的有希望的能力。
气候变化方案 - 指南文件GD15
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其他SAP HANA方案的配置指南
• Replication Editor in SAP Web IDE and SAP HANA Web-based Development Workbench, which lets you set up batch or real-time data replication scenarios in an easy-to-use web application • Transformations presented as nodes in SAP Web IDE and SAP HANA Web-based Develop- ment Workbench, which let you set up batch or real-time data transformation scenarios • Data Provisioning Agent, a lightweight component that hosts data provisioning适配器，启用数据联合，复制和转换方案，用于本地或云部署•与远程源连接的数据配置适配器•适配器SDK创建自定义适配器的适配器•用于数据配置代理，远程订阅和数据负载
各种情况的21世纪温度升高
对人类至关重要的问题是：对于全球温室气体排放的任何未来情况，应该期望多少全球变暖？尽管有几次尝试做出这样的预测[1-4]，但国际气候变化小组（IPCC）对此问题进行了最全面的调查。IPCC发表了有关他们对2023年和2024年未来气候变化的预测的冗长报告[5,6]。值得注意的是，美国政府关于气候的报告利用了IPCC报告的结果[1]。这些报告假设了从2015年到本世纪末（2100）的温室气体排放的潜在情况，并估算了2100年的每种情况的全球平均温度从1800年代中期的全球平均温度上升。这些报告中的计算方法晦涩难懂。结果仅说明。
利用扩散模型的可靠和可编辑场景
项目说明恢复场景的属性，例如许多计算机视觉和计算机图形应用程序中的形状，材料和照明属性是至关重要的任务。此任务称为逆渲染，它可以启用对象插入[1]，场景重新定义[2]和场景编辑[3]。在学习场景的3D表示方面的最新进展显示出令人印象深刻的新型合成结果，例如NERF [4]和3D高斯裂口[5]。但是，由于场景属性被烘烤到辐射字段中，这些表示不可重复 /可编辑。许多最先进的解决方案[6,7,8]提出了反向渲染管道，使这些3D表示可以编辑。尽管取得了这种进步，但当前的方法通常与铸造阴影，镜头亮点和其他复杂的照明相互作用困难。基于扩散的生成模型[9]已成为一种有希望的视觉生成方法。扩散模型可以更改许多图像方面，例如图像样式[10]或将前景对象融合到背景[11]，重新贴上场景[12]，编辑特定对象的颜色[13]等。这种适应性强调了扩散模型有效地学习和操纵各种内在场景的潜力，包括材料和照明条件，同时维持光真相。它们在编辑任务中的用法会导致灵活的表示形式，从而可以操纵场景属性[14，15]。此实习将着重于开发利用扩散模型的方法来解开和操纵内在的场景属性，包括材料和照明。实习生将探索新颖的方法，以产生完全可编辑且可重新确定的表示形式。特定目标包括：
在当前和未来的气候场景下，预测全球潜在的Sweet Osmanthus（Osmanthus Fragrans）
抽象的Osmanthus Fragrans是一棵有价值的美化树，在全球范围内受到赞赏。但是，O的最佳环境条件。芬兰种植尚未详细研究，这阻碍了该植物的野生资源及其商业剥削的保存。应用最大熵模型来评估影响O的环境变量的重要性。Faprans分布。将来自O的629个全局分布点的数据组合在一起。Fragn，对气候变化对当前物种和未来的合适栖息地的地理分布的潜在影响做出了预测。结果表明o。Faprans更喜欢温暖而潮湿的生长环境。在当前气候条件下，o的潜在栖息地。Faprans主要位于大陆的东部沿海地区中等和低纬度地区。影响其分布的主要环境变量是最温暖的季度，温度季节性和最温暖季度的平均温度。分析表明，气候变化中当前趋势的延续将导致O的合适栖息地进一步降低。Faprans的增长，全球质心将转移到东南。这些发现提供了对气候变化对O的影响的见解。Faprans栖息地，并为该物种的野生资源保存和未来抗气候变化的品种提供了指导。
巴西 2025 年和 2026 年的情景
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2024 年全球能源情景
第二项任务是为仍依赖化石燃料的行业提供电气化，这是下一个重大挑战。如今，79% 的终端能源仍然来自燃料燃烧，主要在交通、工业和建筑领域。为什么电气化会滞后？对于工业供热而言，这主要是成本问题。但随着更多再生材料的使用和电加热技术的进步，这种情况将会改变。电动汽车也是如此，即使在高排放电网中，电动汽车的排放量也低于内燃机。同时，热泵产生的热量是其消耗的电力的 3-4 倍，使低温电气化成为一种可持续的选择。