XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscenarios
分类偏向于预测阿尔茨海默氏病的明显脑年龄
气候模拟始终显示到21世纪后期欧洲近地表空气温度的升高，尽管模型之间对近地表风速和辐照度的预测有所不同，并且伴随着较大的自然变异性。这些因素使估计物理气候变化对电力系统计划的影响很难。在这里，估计气候变化对未来的欧洲电力系统的影响。我们第一次展示了一组不同的未来电力系统场景如何导致到2050年欧洲总能源平衡（需求 - 可再生供应）的显着差异，这在与气候变化相关的不确定性（分别〜50％和〜5％）上占主导地位。但是，在任何给定的电力系统方案中，国家电力系统可能会受到气候变化的巨大影响，尤其是对于可再生资源之间的季节性差异（例如，风力发电可能会受到约20％或更多的影响）。在这些影响的时空模式方面，甚至在风和太阳能变化方向上，气候模型之间几乎没有一致的一致性。因此，需要更透彻地考虑气候不确定性，因为这对于强大的未来电力系统计划和设计可能非常重要。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
ngfs方案：目的，用例和指导需要机构改编
自发布以来，NGFS的场景已协助中央银行，主管和其他金融参与者探索气候变化和过渡的各种潜在未来结果。NGFS方案的独特功能包括内部一致的结果，将过渡和物理风险与宏观财务发展，全球级别的适用性以及通过在线公共平台的免费可访问性结合在一起。NGFS加强了跨连续葡萄酒的场景，完善其建模技术，并扩大了建模风险的覆盖范围。与其他可用方案一致，但是，尽管在整合气候知识，计算能力和用户需求的当前状态方面取得了重大进展，但NGFS方案并未考虑到气候变化的所有潜在影响。场景用户应寻求量身定制其分析
基于集成驱动程序的推理和深度强化学习
随着自主驾驶技术的继续发展并逐渐成为现实，确保在复杂的交通情况下自动驾驶的安全已成为当前研究中的重点和挑战。无模型的深钢筋学习（深度强化学习）方法已被广泛用于解决复杂的交通情况下的运动计划问题，因为它们可以隐含地学习车辆之间的互动。但是，基于深度强化学习的当前规划方法表现出lim的鲁棒性和泛化性能。他们努力适应培训方案以外的交通状况，并面临困难处理因意外情况而引起的不确定性。因此，本文解决了综合交通情况所带来的挑战，例如无信号交叉点。首先利用在这些情况下观察到的相邻车辆的历史轨迹来做到这一点。通过基于门控复发单元（GRU）复发性神经网络的变量自动编码器（VAE），它提取了驱动程序样式功能。然后将这些驱动程序样式功能与其他状态参数集成在一起，并用于在扩展强化学习框架内训练运动计划策略。这种方法最终产生了一种更健壮和可解释的中期运动计划方法。实验结果证实，在复杂的传统方案中，提出的方法可实现低碰撞率，高效率和成功完成任务。
在极端变暖方案中的气氛和海洋能量运输
在三种最先进的气候模型中分析了从SSP5-8.5扩展方案中全球变暖至2300的极端情况，其中包括两个具有气候灵敏度大于4.5°C的模型。结果是在历史记录和未来的模拟中看到的一些最大的变暖量。模拟显示在前工业和23世纪末之间的9.3至17.5°C全球平均温度变化之间。全球温度的极大变化允许在气候动态中探索基本问题，例如确定水分和能量传输及其与全球大气 - 海洋循环的关系。三个模型进行了SSP5-8.5至2300的模拟：MRI-ESM2-0，IPSL-CM6A-LR和CANESM5。我们分析了这些模拟，以提高人们对气候动态的理解，而不是为期货。在具有最变暖的，Canesm5的模型中，地球的水分含量超过双倍，并且水文循环的强度增加。在CANESM5和IPSL-CM6A-LR中，几乎所有海冰在夏季和冬季都在两个半球中都消除了。在所有三个型号中，哈德利循环都会削弱，对流层顶的高度上升，风暴轨道在不同程度上移动了极点。我们使用扩散框架分析模拟中潮湿的静态传输。干燥的静态通量减小以补偿增加的水分传输；但是，补偿是不完美的。总大气转运的增加，但没有恒定扩散率的速度。涡流强度的降低在确定能量传输方面起着重要作用，云反馈的模式和海洋循环的强度也是如此。
人为汞排放的全球情景
工业流程，CEM…水泥，NFME…非有产金属生产，ASGM…手工和小型黄金开采，流行音乐……人口…人口，GDP…国内生产总值，国内生产总值，MEX…市场汇率，PPP…购买权力平等。燃料使用的预测（梳子和不同的燃料），运输，Ind_proc，Cem，NFME，Pop＆GDP来自世界能源Outlook 2022（IEA 2022）。来自Gomez-Sanabria等人的废物数据。2022。PGOLD和ASGM…本研究（请参阅第3节）
蒙特利尔认知评估的心理测量特性v8.2。测试：试点研究
摘要。利率期货市场是金融市场的重要组成部分。它对全球金融市场的利率风险的预测具有至关重要的影响，这是由于金融市场的复杂性和利率期货的波动。基于机器学习方案以分析和比较不同的算法，本文通过回归和其他方法分析了2022.6-2023.6时期的两年期财政期货。同时，它应用于构造图表和图表，以更好地比较和分析模型，这些模型更适合预测利率期货的未来风险。国家政策，一般市场环境的波动及其平稳性被用作预测其风险波动的主要因素。主要算法本文的使用是：随机森林回归，Arima模型，BP神经网络回归模型，ARCH模型（模型有效性测试），GARCH模型。总而言之，尽管随机森林和Arima模型的预测结果接近0，并且具有强大的稳定性，但Garch的预测结果相对较好，但没有一个实现所需的预测性能。
识别模式以发现生物途径对已知药物重新利用方案的重要性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年12月17日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.12.17.572035 doi：Biorxiv Preprint
不同需求变化情景下非洲农村离网光伏微电网长期最优扩容规划
本文使用实时负载数据和 HOMER Pro 的“多年”优化工具，研究了埃塞俄比亚离网农村地区过载光伏 (PV) 微电网 (MG) 带蓄电池在 20 年规划期内的长期成本最优容量扩展规划 (CEP)。考虑了三种不同的年度能源需求增长情景：0%（满足最低负载要求）、5% 和仅来自生产用户的 15%。在所有情景中，发电组合仅由太阳能组成，最大允许容量短缺 (MACS) 限制为 10%。研究结果表明，在所有情景中，最大的容量扩展是在电池和光伏系统上进行的，分别占总扩展成本的 73% 和 35%。扩展的 MG 系统的年未满足负荷比例从情景 3 的 5.9% 到情景 1 的 9.4% 不等，电力成本 (LCOE) 从情景 3 的 0.404 美元/kWh 到情景 1 的 0.887 美元/kWh 不等。结果表明，情景 3 的扩展路径相对具有成本效益并且具有最高的可靠性；但它仍然不能完全满足所需的负荷需求，并且在财务上不可行。令人惊讶的是，将情景 3 容量扩展的可靠性从 94% 提高到 100% 会使 MG 的净现值增加 37%。敏感性分析表明，MACS、环境温度和电池的放电深度显著影响容量扩展的成本和性能。研究表明 (a) 最小化 MG 扩展成本和最大化可靠性水平之间存在显著的权衡； （b）仅基于成本最小化的容量扩张，而不考虑关键约束和不确定性（需求、成本、光伏和电池退化），可能无法为严重的可靠性问题提供实用而健全的解决方案，（c）支持生产用户需求的容量扩张可以提高孤立 MG 的成本效益和可融资性。
净零排放能源情景和土地利用
本研究的重点是太阳能光伏 (PV)、生物质能和陆上风能的土地利用，因为这些能源广泛部署在农村地区。土地利用包括光伏和生物质能占用的物理表面积，以及风力涡轮机的视觉影响程度。对其他技术（包括输电和海上风电）也进行了评论。对光伏和风电系统的直接技术成本进行了一些讨论，但概括这些成本存在不确定性，而且根本没有计算支持组件的成本，例如输电、存储和土地。除了这些技术成本之外，还有环境影响的社会成本，例如生物质能造成的空气污染或风力涡轮机造成的视觉舒适度损失。此外，生态影响的评估——以及以某种方式将这些影响与更容易识别的成本要素进行比较以得出平衡战略——超出了范围。