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极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式,此类事件的频率和强度正在增加,放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中,我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型(即可解释的增强机器)分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度,为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式(即敏感性)。这样做,我们于2022年9月15日在米萨河盆地(意大利中部)使用大雨事件。值得注意的是,与过去的降雨模式相比,我们在一组预测因子中引入了降雨异常,以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用,这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外,我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
CAHS的付款地板:付款层可确保CAH的HGB付款不低于目前的Medicare FFS偿还费用,费用为101%(在隔离之前)。计算地板,以便如果绩效年的HGB付款小于Medicare FFS如果CAH未参加HGB所支付的费用,则CMS将向CAH额外付款,等于差额。
JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点
实习生将直接向高级商业化经理报告,并将进行广泛的商业化和行业协作支持活动,包括:关键的新兴技术评估,专利投资组合评估,市场机会和景观分析以及研究与数据分析项目。鼓励实习生确定当前的博士研究计划,这些博士研究计划可能会与本实习的目标相关或可以同时提高。
•阿诺德风险•英联邦基金•绿墙基金会•高架卫生公共政策研究所•Kaiser Permanente卫生政策研究所•国家国家卫生政策学院(NASHP)•科罗拉多州保险司•俄勒冈州金融监管部•华盛顿州卫生保健机构
这是通过大型语言模型成为可能的算法,这些算法已经学会了如何根据序列(语言模式)中的先前单词来预测下一个单词,并生成有关提示或查询的相关和新的对话文本。
新南威尔士州国家公园和野生动物服务局(NPWS)提供了支持公园管理的广泛访客设施和资产。这些资产在许多不同的公园环境中 - 从高度发达的游客区到偏远地区 - 反映了公园游客寻求的经验多样性。在滑坡和摇滚政策(请参阅“更多信息”)中,NPWS专注于保护人们(包括游客,工人和邻居)免受滑坡和落石的侵害。在评估和管理滑坡和落石风险时,高探视地点是特殊的优先事项。
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