XiaoMi-AI文件搜索系统
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2。方案分析 - 关键实践点
6外部报告的示例包括SASB标准（https://www.sasb.org/standards/standards/download/?lang=ja-jp），该标准在77个部门中确定了环境，社会和治理问题，以及WBCSD对诸如wbcsd发出的诸如诸如wbcsd的范围的范围内的界面，以及工具，油气和加油，供应，油，油，油，油，油，油，油，油，油，油，以及化学，油和加油的。 https://climatescenariocatalogue.org/）
网络现实的灾难场景开发和建模
缺乏影响网络保险市场的严重灾难性损失事件，这意味着系统性网络风险模型中的参数将固有地包含一定程度的主观性。但是，这并不意味着模型的输入不能完全合理，解释和证明。伙伴关系已格外小心，以使该模型尽可能简单和透明，也得到了很好的证明。外部专家，并在整个论文中参考了现有的学术和行业研究。本文使用的索赔和事件响应费用假设基于现实主义的实际索赔经验，但汇总和平滑以保留客户的机密性。希望这能为系统性网络风险的建模者提供基准，以校准事件成本。
验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。
冰川中的气候变化的情况 -
方案 - 中性方法通常用于快速比较系统对气候变化的响应。使用冰川质量平衡作为系统响应，我们提出了一种自下而上的场景 - 中性方法，作为初步和概述冰川灵敏度的有效工具，以及针对传统顶部 - 下调方法的综合方法。该方法的主要特征是其相关结果：两个 - 尺寸响应表面，描绘了冰川质量平衡。它们的轴代表相对于基线的温度和降水扰动。我们方法的简单性使其适用于所有全球冰川。作为 - 概念的证明，开放的全局冰川模型（OGGM）用于对四个冰川的中性冰川灵敏度分析进行场景。在附加过程中，在四个共享社会经济途径（SSP）下，四个耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）模型的温度和降水覆盖的温度和降水来证明，与down方法的集成相结合。最后，讨论了该方法的好处以进行决策和科学沟通。评估结果表明，总体而言，这种情况 - 中性方法可以为气候变化对冰川质量的影响提供有用的信息，从帮助研究设计到科学交流。
使用方案评估气候过渡风险...
摘要：印度有雄心遵循脱碳途径，该途径将导致到2070年零排放。印度经济的脱碳需要几种过渡风险，因为它需要降低经济对化石燃料的依赖，最著名的是煤炭，以及几个行业的变革变化，这可能会导致滞留资产。这反过来可能导致印度金融部门的财务损失，这可能会导致宏观财务不稳定并破坏绿色过渡。本文对（i）为分析全球和印度一级的气候过渡风险开发的气候场景提供了批判性审查； （ii）已开发出用于在微观和宏观水平上概念化和量化与气候相关的财务风险的建模方法； （iii）迄今为止，中央银行和金融主管用来分析气候风险的压力测试方法。根据这篇审查，本文提供了有关印度储备银行可以遵循的方法的建议，以分析印度金融部门所面临的过渡风险。这些建议依靠一个分步框架，该框架将使印度储备银行逐步应对方法论和数据挑战，并开发适合印度环境的情况。
长时电力存储场景部署分析
在项目的第二阶段，LCP Delta 进行了建模练习，以评估到 2050 年英国所需的 LDES 规模。这是通过情景分析完成的，以评估不同容量水平和类型的 LDES 对排放和系统成本的影响。该分析着眼于 LDES 在各种情景中的影响，总共模拟了 1,000 多个情景。这包括一系列长时储能技术，持续时间从 6 到 32 小时 3 不等，容量水平从 2035 年的 1.5GW 到 12GW 上升到 2050 年的 2.5GW 到 20GW。还模拟了有关资本成本 (CapEx) 和较低部署水平的天然气与碳捕获和储存 (CCS) 以及氢能发电厂的其他关键不确定性。除以下情况外，所有关键假设和情景均由 DESNZ 提供
二级云场景分类产品流程...
1. 简介 微波雷达测量云层和降水的一大优势是能够根据雷达反射率因子 Z 检索定量内容数据。这可以通过设计基于 Z 与各种微物理参数（例如冰水含量 IWC 或降雨率）之间的经验关系的算法，或基于将 Z 与其他测量值相结合的多种传感器方法来实现。然而，由于大气中微物理条件的多样性，算法只需要应用于那些被认为有效的条件。换句话说，首先需要确定目标，然后选择合适的算法。算法选择过程取决于云相以及水文气象密度、形状和大小分布等基本因素。例如，虽然卷云、高层云和积雨云的上部都是以冰相云为主的云，但不可能应用单一算法来检索这些目标中的 IWC：卷云通常只包含单个冰晶，高层云在较高温度下可能包含低密度冰晶聚合体，而积雨云可能结合了冰晶、雪花、结霜颗粒、霰甚至冰雹。不同类型的云通常受不同的云动力学过程控制，具有不同的微物理特性，从而导致不同的云辐射强迫 (H
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度