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空间复杂性中的光的分布
书面文字。最长的采访被转录为11,380个单词。转录访谈后，通过第一次搜索与研究问题相关的陈述并解释了问卷的答案，从而选择了报价的选择。在材料中，发现357个引号是特征性的，并且特定于以下分析。接下来，选择被组织为主题。陈述。最后，为本文选择了最常见，表达和最好的解释性引文。当几个参与者以类似的方式解释他们的经历时，尽管他们只是少数参与者这样做的，但这也加强了结果。同样，如果某些参与者表达了一种意见（例如，房间很大），而另一些参与者则表达了一个具有相同含义的想法，但以一种反向的方式（例如，在这种情况下，房间并不小），则假设得到了加强。
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
空间金融：挑战与机遇
作为全球体系的重要组成部分，金融部门在我们共同向更可持续的未来转型过程中发挥了更积极的作用，更好地管理我们的自然资源。可持续金融在将环境因素纳入投资和决策过程方面取得了重大进展。可持续发展目标 (SDG)、2015 年《巴黎协定》的通过以及大量专门提供数据、方法和分析工具的组织都为这一努力提供了助力。然而，金融部门往往不是缺乏做出正确气候和环境决策的意愿。更常见的情况是，他们不清楚什么是正确的决策。过去十年，企业和主权 ESG 数据的发展是为了回答这些问题。虽然 ESG 领域为减少环境问题的不透明性做出了重大贡献，但世界银行最近的研究表明，环境因素仍然是金融部门最难纳入的因素。为了及时应对自然和气候危机，我们需要进一步提高透明度和问责制。
基于碳纳米管的传感器的进步，用于基于碳纳米管的传感器，用于使用Ellivation and dive
这项研究通过分析了这种环境的沉积物和梅奥菲纳河，表征了ipojuca河延伸的低音区。以两个分（点1：8°17'28.2” s; 35°59'38.6” W和点2：8°17'48.1” s; 35°56'12.2” W）和三个时期：夏季（2018年11月（2018年11月/2018年），过渡期（2018年3月）和2018年6月（2018年11月（2018年））。最具代表性的材料被归类为淤泥，在粗，中和细小之间变化。678个Meiofauna个体被计数，分布在四个代表性分类单元，rotifera（41％），Nematoda（40％），Annelida（11％）和Copepoda（5％）中。永久分析表明该周期（p = 0.0009）和空间（p = 0.0261）因子的显着差异。Meiofauna社区结构与低音环境变量之间没有显着的关系。观察到的差异可能与水质有关，水质在所研究的点和周期之间也有所不同。
spatialml：空间机器学习
地理位置加权的随机森林（GRF）是一种空间分析方法，它适合随机森林算法的局部范围，用于研究空间非平稳性，在依赖性变量和一组自变量之间的关系中。可以考虑到相邻的观测值，可以通过为空间中的每个观测值拟合子模型来实现后者。这项技术采用了地理位置加权回归的想法，Kalogirou（2003）。它以灵活的非线性方法对非平稳性进行建模，从而弥合机器学习和地理模型之间的差距。The main difference between a tradition (linear) GWR and GRF is that we can model non-stationarity coupled with a flexible non-linear model which is very hard to overfit due to its bootstrapping nature, thus relaxing the assumptions of traditional Gaussian statistics.GRF is suitable for datasets with numerous predictors due to the robustness of the random forest algo- rithm in high dimensionality.
