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用基于代理的仿真供应链建模-Cal -Tek
本文详细阐述了较早的审查，该审查评估了模拟在可持续供应链设计中的好处。具体而言，该分析仅限于用于基于代理的模拟（ABS）的贡献的子集，并旨在理解：（i）使用了多少这种仿真类型，（ii）主要采用了哪种供应链，以及（iii）实施机构中是否有重复的模式。我们的最初假设是，ABS经常用于对非线性和/或圆形供应链进行建模，但令人惊讶的是，这种假设尚未通过我们的分析结果来验证。实际上出现的是ABS的使用有限，即使近年来，它也没有显示出明显的上升趋势。不仅使用ABS是稀缺的，而且我们审查的许多模型不能被归类为“纯ABS”，因为它们可以通过经典的“离散事件”方法很容易复制。这些问题似乎表明，在供应链管理领域运作的大多数科学界尚未掌握ABS。因此，本文以概述了促进ABS作为重现供应链代理的行为和共同影响的有效工具的可能方法结束。
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。
与温度有关的死亡率负担和预计的变化1368年欧洲地区：一项建模研究
我们考虑到特定年龄的特征和当地的社会经济脆弱性，由于1368个欧洲地区的非最佳温度而导致的当前和未来死亡率。海外领土被排除在分析之外。我们应用了三阶段的方法来估计与温度相关的风险在年龄和空间维度之间连续估算。从欧洲城市的城市审计数据集中获得了854个欧洲城市的综合列表，获得了年龄和特定城市的曝光 - 响应功能。 使用聚集和外推法计算区域聚集体，该方法结合了邻近城市的风险发生率。 预计在1991 - 2020年观察到的当前条件，以及四个不同水平的全球变暖（1·5°C，2°C，2°C，3°C和4°C的增加），以及通过区域使用11个气候模型的11个气候模型，该气候模型由欧洲和人群的共同程度降低了欧洲和人口的共同气候下降，并从欧洲和人群中的人口组成220.20。年龄和特定城市的曝光 - 响应功能。使用聚集和外推法计算区域聚集体，该方法结合了邻近城市的风险发生率。预计在1991 - 2020年观察到的当前条件，以及四个不同水平的全球变暖（1·5°C，2°C，2°C，3°C和4°C的增加），以及通过区域使用11个气候模型的11个气候模型，该气候模型由欧洲和人群的共同程度降低了欧洲和人口的共同气候下降，并从欧洲和人群中的人口组成220.20。
您需要了解的有关气候建模的最新内容
SSP2-4.5方案大致与到2030年的总NDC排放水平的上端一致（第1.2.2和4.3节； SR1.5，（IPCC，2018），Box 1）。二氧化碳排放量保持在当前水平，直到本世纪中叶。 SR1.5评估的NDC的温度预测在2100乘2100（第1.2.2节； SR1.5（IPCC，2018）；跨章框11.1），对应于SSP2-4.5（第4章）。 在2020年底之前，新的或更新的NDC并未显着改变到2030年的排放预测，尽管越来越多的国家按照SSP1-1.9或SSP1-2.6采用2050个净零目标。 SSP2-4.5场景与“无纳入气候 - 气候”的参考方案有些偏离，导致到21世纪末相对于1850-1900的2.7°C大约2.7°C的最佳估计变暖（第4章）（第4章）。 在SSP3社会经济发展叙事下没有其他气候政策导致的中间参考方案。 二氧化碳排放量大约是当前水平的两倍。 SSP3-7.0具有特别高的非CO2排放，包括高气溶胶排放。二氧化碳排放量保持在当前水平，直到本世纪中叶。SR1.5评估的NDC的温度预测在2100乘2100（第1.2.2节； SR1.5（IPCC，2018）；跨章框11.1），对应于SSP2-4.5（第4章）。在2020年底之前，新的或更新的NDC并未显着改变到2030年的排放预测，尽管越来越多的国家按照SSP1-1.9或SSP1-2.6采用2050个净零目标。SSP2-4.5场景与“无纳入气候 - 气候”的参考方案有些偏离，导致到21世纪末相对于1850-1900的2.7°C大约2.7°C的最佳估计变暖（第4章）（第4章）。在SSP3社会经济发展叙事下没有其他气候政策导致的中间参考方案。二氧化碳排放量大约是当前水平的两倍。SSP3-7.0具有特别高的非CO2排放，包括高气溶胶排放。
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
建筑信息模型 (bim) 的障碍......
通过建筑信息模型 (BIM) 实现建筑行业的数字化技术是马来西亚政府 2021-2025 年战略计划的重点。尽管 2007 年引入了 BIM，目标是到 2025 年实现 80% 的实施，但其在土木和结构 (C&S) 工程顾问中的采用仍然有限。本文介绍了一项初步研究的结果，该研究通过对三十 (30) 名 C&S 顾问进行问卷调查进行，旨在确定在政府项目中实施 BIM 的障碍。使用几种统计分析方法，包括有效性、正态性、可靠性测试和因子分析，来确定影响马来西亚 C&S 工程顾问采用 BIM 薄弱的关键具体因素。对工具可靠性进行了测试，得出的 Cronbach alpha 值为 0.91。结果表明，BIM 内施工活动的协调、缺乏明确的 BIM 政策、法律问题、数据交换互操作性、BIM 投资相关的高成本、苛刻的软件要求以及使用 BIM 软件的困难和复杂性等问题是阻碍 C&S 顾问采用 BIM 的主要障碍。因此，建立系统的 BIM 流程有望缓解这些挑战。本研究通过提供见解来增强 BIM 实施流程，为建筑行业背景下的现有 BIM 文献做出了贡献。
全球尺度评估水文建模的降水数据集
1牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国2号地理与环境科学学院，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3号，英国3号3号，阿拉巴马州阿拉巴马大学，阿拉巴马州阿拉巴马大学，美国阿拉巴马大学4号和经济，埃克塞特大学，埃克塞特大学，EX4 4RJ，英国6 6号地理与地球科学学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥大学7 7地理与环境科学系，英国雷丁大学，雷丁大学8号，雷丁大学8读，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，英国9能源与环境研究所，赫尔，赫尔，赫尔，赫尔，杜勒，杜勒，杜勒，杜勒，少年， UK 11地理科学学院，布里斯托尔大学，布里斯托尔大学，BS8 1SS，英国12地理与环境，拉夫堡大学，拉夫堡，英国，英国