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对栅格气候产品的审查及其在水文分析中的使用揭示了重叠，差距，并且需要一种更客观的方法来选择
摘要。气候强迫数据准确性推动了水文模型和分析的性能，但是每个研究者都需要在众多网格气候数据集选项中进行选择，并证明其选择在特定的水文模型或分析中使用。本研究旨在详细介绍网格数据集（降水，空气温度，湿度，风速，太阳辐射）的全面汇编和概述，并考虑了基于对先前研究的审查和合成的综述和合成，该研究标准是历史杂种式产品选择标准。此处概述的所有数据集至少涵盖了美国（CONUS），许多数据集在大陆或全球范围内。Gridded datasets built on ground-based observations (G; n = 20), satellite im- agery (S; n = 20), and/or reanalysis products (R; n = 23) are compiled and described, with focus on the characteristics that hydrologic investigators may find useful in discerning acceptable datasets (variables, coverage, resolution, accessi- bility, and latency).，我们根据29项最近的研究（过去10年）的详尽回顾，解释和综合，为数据集选择提供了最佳的科学恢复，这些研究（过去10年）比较了各种网格 - 气候数据集用于水文分析的性能。不存在网格气候数据的最佳来源，但是我们确定了可能有助于指导数据集选择的常见主题：
决策科学在环境和社会经济碎屑缓解范围之间进行权衡取舍
上下文。海洋垃圾是一个日益增长的全球问题，它会影响生物多样性和人类社会。东亚亚洲遭受了重大影响，由于高生物多样性，密集的人群和大量塑料进入海洋环境，主要是通过河流进入海洋环境。目标。借鉴决策原理，结构化决策（SDM）可以通过确定在海洋和沿海环境中减少塑料暴露于物种，生态系统和人类种群的最佳选择，并总体上减少开放大洋中塑料塑料碎片的总体减少，从而改善海洋碎片管理的现场选择。方法。我们将SDM框架与塑料传输模型相结合，并量化了542个地点的环境和社会目标的利益，这些地点涵盖了沿珊瑚三角生物多样性热点的东南亚海岸沿线的683条河流。我们为所有下游珊瑚礁，关键的生物多样性地区，海洋保护区和沿海社区的塑料数量和流量减少和量化指标进行了建模和量化指标。关键结果。没有任何位置是所有目标的最佳选择，但是多个指标有助于跨特定目标进行权衡。尽管在2个月后仍有95％的所有塑料碎片在海景中循环中，但几条河流不仅贡献了大量的塑料碎片，从而对整体海洋污染造成了大量的塑料碎片，而且在下游的大量污染中也贡献了大量的污染。结论。含义。只有通过调节和减少塑料产品的产生，才能停止使用塑料碎片的海洋环境污染的日益增加。但是，只要塑料碎片仍在环境中循环，鉴定去除塑料污染将为一组重要目标带来最佳结果，这将是一项重要的缓解措施。所提出的框架有效地有助于理解现有的权衡，并且很容易适应以包括其他指标或目标。使用此框架使决策者能够在其独特的社会生态环境中开发量身定制的优先级进程，以清理干预措施。这种新的决策科学方法用于识别有效的塑料清理空间管理策略，可以转移到任何地理位置上，并且具有增强本地到全球塑料管理的能力。
Bharat气候论坛2025 AIM和目标-CIEU
Bharat气候论坛2025旨在将印度定位为清洁技术制造业的全球领导者，促进自力更生（Atmanirbharta），成为攻读Net-Zero和Viksit Bharat之旅的基石。到2070年实现Net-Zero不仅需要大胆的气候行动，而且还需要一个强大的国内制造生态系统来支持可再生能源，绿色流动性和可持续行业。印度的雄心勃勃的临时目标 - 将GDP排放强度从2005年的水平降低了45％，从非化石来源获得了50％的安装电力，并在2030年到2030年创造了2.5-3亿吨碳汇，才能通过自我依赖稳定来满足。在关键的清洁技术价值链中（从太阳能和风能到氢和电池存储）的本土生产将增强经济韧性，创造就业机会，并确保能源安全以支持生活和生计，同时推动工业增长。Atmanirbharta不仅是气候和经济当务之急。这也是减少对进口，安全供应链的依赖，并利用印度作为全球清洁技术制造中心的潜力的战略必要性。Bharat气候论坛2025试图通过将决策者，行业领导者，资助者和全球盟友团结起来来促进这些努力，以推动投资，促进创新和建立伙伴关系，从而使印度净元素的野心与实现可持续发展，包括可持续发展，包容性增长和自我实力的愿景相吻合。
有关具有可持续投资目标的金融产品的信息。
对可持续投资目标无重大损害：该基金已实施了谨慎的程序，以确保其投资有助于实现环境目标，而不会对其他环境或社会目标造成重大损害。这是通过各种措施实现的。首先，所有投资都根据排除名单进行筛选。其次，将资本分配给支持能源转型的可再生能源活动。第三，内部 ESG 尽职调查工具根据最佳实践和监管标准评估投资，并为每项投资分配分数。当投资属于分类法时，将根据每项经济活动的特定 DNSH 标准对其进行评估。当数据可用时，借款人将计算监管表中为每项投资指定的 14 项不利影响指标。此外，当借款人提供数据时，每年都会在整个投资组合中监测与用水量、水循环和事故率相关的两个补充指标。该基金还对每项投资进行分析，以评估其是否符合最低社会保障措施。此评估是通过 ESG 尽职调查工具中包含的问卷进行的。
单眼3D对象检测基于空间关系和脱钩深度预测
自主驾驶是未来的趋势。准确的3D对象检测是实现自动驾驶的先决条件。目前，3D对象检测依赖于三个主要传感器：单眼相机，立体声摄像机和LIDAR。与基于立体摄像机和激光镜头的方法相比，单眼3D对象检测提供了优势，例如广泛的检测字段和低部署成本。但是，现有的单眼3D对象检测方法的准确性不是理想的，尤其是对于遮挡目标。为了应对这一挑战，本文引入了一种新颖的方法，用于单眼3D对象检测，称为SRDDP-M3D，旨在通过考虑目标之间的空间关系，并通过脱钩方法来改进深度预测，以改善单眼3D对象检测。我们考虑如何在环境中相对于对象相对于对象的定位，并编码相邻对象之间的空间关系，对于遮挡的目标，检测性能是专门提高的。此外，还引入了将目标深度预测到目标视觉深度和目标属性深度的两个组成部分的策略。此解耦旨在提高预测目标整体深度的准确性。使用KITTI数据集的实验结果表明，这种方法显着提高了闭塞靶标的检测准确性。
崩溃的行为评估和基于人工神经网络的马尾启发的三明治管的多目标优化
由于其特定的强度和海洋功能，薄壁结构越来越多地使用自动动机，以减少易受伤害的道路使用者（VRU），运输和航空航天工业的致命和严重伤害[1-5]。先前的分析[2，6，7]，实验[8-10]和计算研究[3,11,12]的结果使恶魔散布在能量吸收和崩溃的结果取决于许多结构和材料参数，包括金属类型，织物/基质类型，制造技术，结构几何，结构性的几何形状，维度和载荷条件[13-15]。由于其出色的机械特性，铝已经被许多作者研究了前几年[16，17]。今天，尽管复合材料和聚合物材料可用于能量吸收应用，但铝仍用于制造能量吸收。基于其延展性特征，轴向载荷下的铝管通过产生琴弦和DIA MOND变形模式通过多种塑性变形机制分散动能[18]。此外，在最近的Deca des中，管道几何形状的影响（即圆形，三角形，正方形和矩形）在薄壁吸收的响应上已得到广泛研究。
开发学习和验证的学习 - 对象 - iamed-at-...
通过将基于计算思维（CT）的数学推理与幼儿教育进行通过编程恐龙游戏，旨在通过使用学习对象（LOS）来提高服务前教师的教学技能。此外，还探索了LOS构造的框架，以与教学目标保持一致，并强调学生数学成果的重要性，对CT概念的理解以及教师用来帮助学生解决问题的过程。本研究利用评估网格工具来评估数字学习资源，发现表明57位职前教师评估的LOS高质量。我们的研究表明，如何创建和使用LO进行教师的教学发展，重点关注教学方法和在CT活动中的数学知识的应用。
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
空间物体分类选定算法的分析
摘要 随着来自世界各地众多设施的天文数据的增加，对更快、更复杂的数据分析方法的需求也随之出现。对天空中大量物体的大量观察所捕获的数据可以非常快地达到很大的体积，这使得科学家无法手动分析。这就需要快速可靠的自动化数据处理方法，这可以在计算机科学研究中找到。利用不同研究领域使用的算法对于处理有关天体的信息至关重要。在这项工作中，我们将计算机科学领域的机器学习方法应用于天文学问题。我们列出了三种不同的机器学习算法及其内部工作原理，并展示了如何将它们应用于天文学问题。我们展示了如何使用这些算法来加速大量数据的处理，以及它们如何帮助科学家对天体进行分类。我们研究了每种算法的表现，并尝试根据不同物体的特征，在分类问题中找到表现最佳的算法。关键词 knn、朴素贝叶斯、决策树
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