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高分辨率模型对比项目（Highresmip）气候模型的北极海冰的过去和未来
摘要。我们检查了六个气候模型的北极海冰性能的过去和预计变化，该模型在耦合模型对比的耦合模型对比ISON项目阶段6（CMIP6）中的高分辨率模型对比项目（HighResmip）中进行了调查。在大雷值中，每个实验都使用参考分辨率结构（与典型的CMIP6运行一致）和更高分辨率的配置进行运行。分析了水平网格分辨率在大气模型组件和海洋模型组件中的作用，在北极海冰覆盖的过去和繁殖变化中。模型输出来自耦合的历史（Hist-1950）和Future（HighreRes-Future）运行，用于描述北极海冰的多模型，多分辨率表示，并评估该分辨率增强原因的系统差异（如果有）。我们的结果表明，海冰覆盖的表示与海洋/大气网格之间没有密切的关系。 Horizontal分辨率的影响取决于所检查的海冰特征和所使用的模型。然而，与大气的重新构造相比，海格的重新构成具有更大的作用，涡流的海洋结构通常可以提供更现实的海冰区和海冰边缘的代表。所有型号都大量的海冰缩小：北极从1950年到2050年损失了近95％的海冰量。基于历史表现的模型选择可能会提高模型预测的准确性，并预测北极最早在2047年将无冰。随着整个海冰的损失，注意到总海冰的空间结构的变化及其在冰层中的划分：边际冰区（MIZ）将在2050年到2050年主导冰盖，这表明向新的海冰制度转移到了更接近Cur-
比较制造业中的碳足迹...
Debora Alvim 4 Pedro Fernando Wengrzyn dos Passos 5摘要目的：本研究比较了铸铁和铝发动机块产生的环境影响。理论框架：所使用的概念是整个块的能量消耗和二氧化碳排放，除了块的组装配置与其效率之间的关系外。方法：ANSYS GRANTA EDUPACK软件用于提取和比较通过内部数据收集所寻求的值，分别在六个不同的阶段，范围从原材料的提取到丢弃零件的过程。结果和讨论：所发现的结果进行了，讨论并与其他作者先前所做的工作进行了比较。铝通常由于其轻巧，从而降低了燃料消耗，从而降低了二氧化碳的排放。研究意义：铝的使用可以大大减轻汽车行业造成的环境影响和污染，因为这种源自铝土矿的材料也很容易回收。独创性/价值：本研究使用具有最新数据的软件，显示了更多更新和改进的结果。关键字：发动机块，二氧化碳排放，能量消耗，有用寿命，温室效应。
通过系统比较提取全脑动力学的可解释特征
图1。在这项研究中，我们系统地比较了从静止状态fMRI时间序列量化动力学模式的不同方式，重点介绍了局部区域动力学和跨四个神经精神疾病的成对耦合的统计。A.对于给定的静止状态fMRI体积（i），皮层和亚皮层分为各个区域，从中提取体素平均的粗体信号时间序列（II）。从这些数据中量化动力学模式的两种关键方法是：（iii）测量单个大脑区域动力学的特性（绿色）；或（iv）计算两对区域之间的统计依赖性（粉红色和蓝色）。B.为了评估fMRI时间序列数据集的不同类型的动态表示的性能（用于识别疾病与神经活动的相关变化），我们包括了四个源自两个开放式访问数据集的神经精神病学示例：UCLA CNP LA5C研究[50]和Abide II/II/II/II/II/II II/II研究[51，52，52，52，64）两个队列中的每个队列还包括用于比较的认知健康对照（UCLA CNP n = 116，Abide n = 578）。C.对于从fMRI数据集提取的每种动力结构（即，对于数据的每个基于功能的“表示”），我们计算了封装各种活动属性范围的可解释的时间序列特征。使用一组25个时间序列特征（Catch22特征集[65]以及平均值，SD和FALFF）从每个大脑区域量化了局部动力学特性。使用一组成对相互作用（SPI）的一组统计量对所有对区域之间的相互作用进行了量化，该统计数据包括PYSPI软件包中的代表性子集[29]。值。D.我们使用线性SVM分类器适合表示静止状态fMRI特性的五种不同方法来评估每种神经精神疾病的病例对照性能的性能：（i）所有25个单个区域序列特征在单个区域，一个区域，一个区域，一个区域； （ii）单个时间序列功能的全脑图，功能； （iii）所有25个单变量时间序列特征的全脑图，一个uni_combo； （iv）使用一个SPI，FC跨所有区域对的功能连接（FC）网络； （v）FC以及所有25个单变量的时间序列特征，该功能从所有大脑区域（UNI_COMBO）计算出，称为FC_COMBO。
第 3 章 - 聚光太阳能发电技术的生命周期可持续性评估：巴西太阳能塔发电和热槽式发电的比较
正如政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第六次评估报告 (AR6) (IPCC, 2021) 所述，“气候变化对人类福祉和地球健康构成威胁”，这是一个非常有信心的肯定陈述。根据同一报告，“到 2021 年 10 月宣布的国家自主贡献 (NDC) 暗示的 2030 年全球温室气体 (GHG) 排放量，可能使 21 世纪变暖超过 1.5 C，并使将变暖限制在 2 C 以下变得更加困难”(IPCC, 2021)。地球温度上升导致更多极端天气事件，如热浪、强降水、干旱和热带气旋。这些事件对粮食安全、人类健康和生物多样性产生负面影响。要将全球变暖控制在 1.5 至 2.0 C 水平之间，
产品设计中人工智能图像生成工具的比较
摘要 近年来，人工智能 (AI) 图像生成器的复杂程度和公众可访问性显著提高，能够从一行文本创建逼真的复杂图像。这些图像生成器的一个潜在应用是在产品设计项目的概念生成阶段。在概念生成中成功实施 AI 文本转图像生成器可以为公司和设计师节省成本和时间。因此，本文的目的是研究 AI 与产品设计和教育的整合。进行了文献综述，以大致了解 AI 是什么以及 AI 图像生成器如何工作。进行了一项实验，使用了三个不同的图像生成器：Stable Diffusion、DALLꞏE 2 和 Midjourney。每个 AI 文本转图像生成器都生成了三张餐桌图像，并将其插入到加权和评级矩阵中，与宜家的三张真实餐桌一起作为概念进行评级。矩阵中有四个设计规范来评估概念：美观度、性能、尺寸、安全性。该矩阵已发送给产品设计专业的学生和毕业生，以匿名方式填写。得分最高的概念来自宜家，其次是 DALLꞏE 2 生成的概念。根据实验结果，得出结论，AI 图像生成器还不是产品设计中概念生成的可行替代方案，但可以成为在概念生成阶段激发设计师使用新想法的有用工具。
了解美国疫苗犹豫的决定因素：社会调查与社交媒体的比较
COVID-19 疫情促使世界各国政府实施了一系列遏制措施，包括限制大型集会、保持社交距离和关闭学校。尽管做出了这些努力，疫苗仍然是对抗此类病毒最安全、最有效的手段。然而，疫苗犹豫现象仍然存在，这构成了重大的公共卫生隐患，尤其是在出现新的 COVID-19 变种之后。为了有效解决这一问题，及时的数据对于了解导致疫苗犹豫的各种因素至关重要。虽然以前的研究在很大程度上依赖传统调查来获取这些信息，但社交媒体等新数据来源已引起人们的关注。然而，社交媒体数据作为人口犹豫信息的可靠替代物的潜力仍未得到充分开发，尤其是与调查数据相比时。本文旨在弥补这一空白。我们的方法使用社会、人口和经济数据来预测美国十个人口最多的大都市地区的疫苗犹豫水平。我们采用机器学习算法将一组仅包含这些变量的基线模型与分别包含调查数据和社交媒体数据的模型进行比较。结果表明，XGBoost 算法的表现始终优于随机森林和线性回归，而随机森林和 XGBoost 之间的差异很小。对于包含调查或社交媒体数据的模型尤其如此，从而凸显了后者数据作为补充信息源的前景。结果还揭示了五个犹豫类别中影响变量的变化，例如年龄、种族、职业和政治倾向。此外，将模型应用于不同的 MSA 会产生不同的结果，强调社区的独特性和互补数据方法的必要性。总之，这项研究强调了社交媒体数据对于理解疫苗犹豫的潜力，强调了针对特定社区量身定制干预措施的重要性，并提出了结合不同数据源的价值。
人体皮肤体内生物力学表征的设备的定量比较
抽象的非侵入性皮肤表征设备正在成为临床皮肤研究中的宝贵工具。近年来，用于确定皮肤生物力学特性的可用实验技术和方法的范围已大大增加。尽管大量工作专门用于评估宏观皮肤表征设备的工作原理，但仍缺乏合理化和比较。这是促使本研究的促进，该研究旨在表征和比较三种常用的工作原理：吸力，动态剪切负荷和凹痕。使用可调机械性能的合成模型系统评估三个设备，并根据相应的有限元模型合理化了结果。对健康志愿者进行了体内测量，以研究区分不同身体位置皮肤的生物力学特性的能力，并评估每个设备的内部和评估者间可靠性。目前的比较分析表明，被分析的功能原理对人皮肤的僵硬感不同，这与解释各自测量结果的含义相关。
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
