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通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
匈牙利排放投入产出 (IO-E3) 表
研究可持续发展问题需要采取一种日益综合的方法：同时思考多个社会经济和物理生态领域。决策支持模型必须将这些子系统联系起来。E3 型（经济-能源-环境）投入产出 (IO) 表（如世界投入产出数据库的表，Dietzenbacher 等人，2013 年，Timmer 等人，2015 年）和模型（如剑桥计量经济学的模型，2024 年）正是为此目的而服务的。借助它们，不仅可以研究生产部门和最终用户部门之间的产品流动以及工业的增值（收入）创造，还可以研究生产和使用的能源需求和环境污染，甚至它们对其他部门和整个经济的间接（乘数）影响。本研究介绍了使用匈牙利中央统计局 (HCSO, 2023) 的传播数据库和 STADAT 表、匈牙利能源和公共事业监管局的统计数据、能源公司的财务报告、电力地图门户网站以及受访行业专家提供的信息（将在第 2 部分中进行回顾）制作此类 IO 表 (IOT) 的步骤和方法。整合和协调最新的匈牙利官方统计数据和公共财务数据以构建经济-电力-排放 IOT 是一项开创性的项目。IO-E3 HUN 2020 表比其他现有数据库更详细地介绍了所检查的子系统，尽管对首字母缩略词 E3 的解释较窄。它侧重于电力在能源生产和使用方面的研究，以及空气污染作为最重要的环境影响之一。第 3 节中的应用展示了使用 IO-E3 计算的一些投入产出指标，用于分析匈牙利在经济-电力-排放背景下的 2020 年状况。为了说明起见，第 3 节展示了模拟结果，该模拟研究了核电站扩建对经济、环境和能源供应的影响。第 4 节总结并提出了未来研究的可能方向。
利用投入输出分析的可持续性
对于产品，企业和行业，可靠地测量碳含量是确定与气候变化相关的过渡风险的关键。G20数据间隙计划的第3阶段要求收集排放数据和多区域输入输出（IO）表，以启用汇总碳内容的计算。我们需要哪些部门区分？我们需要有关技术的信息吗？如何在碳核算中使用统计数据？基于美国（美国）的IO表和公司级别的数据，我构建了一个微型仿真环境，可以充当回答这些问题的实验室。数据库由美国和加拿大的近5000个单位（少数例外）组成。分析的重点是间接排放和碳含量。对于典型的IO表的聚合水平，某些行业的碳含量内部异质性非常高。仍然，平均值对于公司级碳核算会计非常有用。统计数据可以在缺少提供者的直接信息的情况下为输入提供一致的启动值。具体来说，当公司级别的直接排放信息可用时，它们可用于近似供应商的间接排放。这将是欧盟（EU）的标准案例，一旦达成了即将到来的报告要求。
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。使用其校正算法，微控制器计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），这些数据被写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I 2 C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)，对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
第4卷 - 第18章 - 技术附录18.1-碳计算器输入和输出_2
总访问轨道（M）21410 19269 23551不同轨道类型（CEMP）的长度总和，+/- 10％现有轨道长度（M）5870 5283 6457 CEMP中标明的现有轨道长度，+//- +/- +/- +/- 10％浮动路的访问轨道（M）460 414 506 Pell fliish flas +/ CEMP浮动道路深度（M）0.43 0.387 0.473计算预期的条形除以总道路表面（技术附录11.3 OPMP）+/- 10％排水的浮动道路长度（M）0 0 0 0 0 0标准最佳实践，根据SNH 2010，根据PEAT的浮动道路' - 排水管' - 排水系统会导致解决问题。+/- 10％与浮动道路相关的排水平均深度（M）0.2 0.18 0.22参见Corr Chnoc施工图，图9，+/- +/- 10％的访问轨道长度为挖掘路（M）15080 13572 16588 +/- 10％+/- 10％
2.2 苏塞克斯数据战略进展更新成果和后续步骤
“梦想家、编辑、创造者”阶段鼓励每个人想象可能发生的事情，并通过创造来实现，进入“流动”状态（Csikszentmihalyi，1991）并以不同的方式思考。这种形式的基础是它鼓励人们有空间和时间重新发挥他们的想象力。创造性活动使想象力成为个人重要且有价值的部分，有空间和时间进行反思、联系和验证。当我们富有想象力时，我们就会解决问题，允许在非评判性空间内实施替代解决方案。在实现和制作潜在解决方案或结果的模型时，我们为参与者创造了空间，让他们参与彼此想象世界的对话。
我们能信任人工智能输出吗？值得信赖的人工智能视角......
• 生成式 AI 和新兴 HEOR 应用的前景 • 生成式 AI 的局限性 • NICE 关于 AI 的立场声明 • 评估可信赖 AI 的现有框架 • 在