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适应加州的酷热
我们审查了 10 个不同州政府机构监督的 20 多个项目 5，这些项目确实将与高温相关的措施 6 的资金投入到我们确定的几个优先环境中。我们无法确定一个以降低高温风险为主要目标的州投资项目。 7 虽然城市绿化计划或低收入防寒保暖计划等计划可以提供改善热舒适度等好处，但根据计划指南，它们的主要目标是减少温室气体排放。增加遮荫和/或其他热效益被视为共同效益。此外，没有一个计划根据预期的气候条件（例如，预测的温度、极端高温天数或事件）来分配投资。许多机构广泛使用的 CalEnviroScreen 分配资金，但它没有认识到或纳入极端高温风险。一些计划认识到该计划可能产生的与高温相关的共同效益（例如，减少城市热岛效应）；然而，似乎没有评估机制或要求了解这些投资对解决高温问题的影响。只有两个项目，低收入家庭能源援助计划
极端环境中的创造力和认知
人类与所有生物一样，已经演变为在特定环境中生存，而有些人则选举或被迫在极端环境中生活和工作。了解与环境条件有关的认知，我们使用4E认知作为框架来探索极端环境中的创造力。我们的论文通过历史，当前的实践和未来可能的艺术在人类的背景下，将太空艺术视为案例研究。我们根据先前的分类法开发了拟议的太空艺术分类法，并提供了艺术家在太空中开发的太空艺术的特定典范，或者供太空中的宇航员使用。以自空间时代的诞生以来使用太空艺术的例子，我们讨论（1）在极端环境中的人类生存如何需要对太空艺术的投资，这是由考虑各种生物心理社会因素的驱动以及（2）新科学和工程发现的方式；例如，用零重力的纸飞机检测空气电流模式，可能是各种类型太空艺术中艺术家驱动的创造性思维的后果或例子。我们通过讨论太空艺术，未来研究应用的可能受益，并主张所有太空行为者，政府或私人的主张，使艺术家参与地球大气层的Kármán边界以外的所有项目。
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极度降水的统计建模
累积的水）以毫米（mm）为单位。 因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。 例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即累积的水）以毫米（mm）为单位。因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即每天和每日。建模降水及其聚集体提出了与其他天气变量（例如温度）相比的独特挑战。精确地捕获随着时间或空间的降水的聚集行为对于许多应用至关重要，包括洪水或干旱风险评估。这需要对适当的依赖模型进行典范或隐式规范，以在时空中结合边缘分布，在时间和空间中，不仅极端，而且中度和低降水值都会有助于极端聚集体。特定于降水的另一个方面是其间歇性，这意味着当考虑完整的观察序列时，可以观察到许多零值。这需要将概率分布视为阳性降水的连续成分的混合物，而在没有沉淀的情况下以零为零成分。虽然整个分布对于降水很重要，但它的极端尤其引起了人们的关注，因为它们通过雨水引起的洪水对人们的影响[38]，农业[99]和基础设施[85]。对局部极端的研究是极值分析[50，55]的重要早期应用，也是许多方法论发展的催化剂。的确，如果模型未正确指定，则将参数模型用于整个分布可能会导致尾部分位数估计值的显着偏差。因此，使用源自极值理论的模型来估计降水的尾矿[24，8，33]已成为普遍做法。本章回顾了用于研究极端降水的某些关键方面的统计方法，但没有任何声称是详尽的。第1.2节简要概述了典型的数据特征。第1.3节提出了单变量的概率分布，用于在极值和估计其参数的方法中建模可变性。然后，第1.4节演示了这些分布在代表不同持续时间和频率下的预提取强度或返回值时的应用。第1.5节说明了如何在空间上汇总信息以获得更有效的回报率估计值。上述部分中的方法假设极端降水事件是独立的，并且分布相同。但是，有多种原因认为事实并非如此。例如，季节性和空间模式以及气候变化可能引起非组织性。第1.6节回顾了各种检测和建模非组织降水极端的方法。最后一节是一个讨论，介绍了随机发生器的概念，并阐述了为模拟目的建模极端降雨的重要性。
追踪极紫外光刻技术的出现
仔细研究支持 EUV 开发的研究界对于当今的政策制定者和半导体行业尤其重要。EUV 研究始于 20 世纪 80 年代，当时美国半导体行业在双方政府的大力干预下试图抵御崛起的日本公司。与此同时，该行业认识到，新一代光刻光源对于制造未来的先进芯片以维持摩尔定律是必不可少的。今天也存在类似的情况，美国、欧洲和亚洲的政策制定者都在进行千载难逢的努力来保护和促进各自的半导体行业，而崛起的中国公司则试图挑战行业领导者。与此同时，整个半导体行业都认识到一场缓慢发展的生存危机：人工智能的快速发展必须由相应的计算能力的快速发展来维持。然而，摩尔定律的终结就在眼前，即使是 EUV 也无法拯救它。4
