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World File Search System估计值
schrödinger操作员的小规模传播和光谱估计值
d≥2的可能具有正（d -1）-hhusdor效法。 在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。 作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。 到现在为止，这个猜想仍然开放。 然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。 在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。 另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。 的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。 尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。可能具有正（d -1）-hhusdor效法。在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。到现在为止，这个猜想仍然开放。然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。
其他估计值2024–25
上午9.30的结果1：支持到2050年的澳大利亚经济向零排放的过渡；过渡能源以支持净净的零，同时保持安全性，可靠性和负担能力；支持促进适应和增强澳大利亚经济，社会和环境的韧性的行动；并在应对气候变化方面的国际领导角色。
苏格兰 GDP 2024 年第三季度第一季度估计值
本出版物中包含的第一个季度 GDP 估计值涵盖了 GDP 产出法及其细目。《季度国民账户》中发布的第二个 GDP 估计值涵盖了所有三种方法及其不同的细目。如果您正在寻找包括离岸经济在内的现金价值 GDP 数据或产出估计值，可以在 GDP 季度国民账户中找到。最新发布的季度国民账户估计值可在 http://www.gov.scot/gdp 上找到，截至 2024 年第 2 季度（与这些数据完全可比）。如果您正在寻找有关经济体内各行业相对规模的信息，请参阅 http://www.gov.scot/input-output 上的苏格兰供应和使用表。最新数据于 2023 年 11 月 29 日发布，涵盖 1998 年至 2020 年。本出版物使用 2023 年 11 月 29 日发布的 2019 年苏格兰供应和使用表。冠状病毒大流行导致收集和处理用于计算 GDP 的数据面临许多挑战，并对经济结构和行为产生了巨大影响。因此，估计
苏格兰 GDP 2024 年第一季度第一季度估计值
占经济比重较大或产出季度变化较大的行业对整体 GDP 变化的贡献最大。下图显示了经济十大部门（服务业和制造业已细分为最大的四个子类别）对季度 GDP 的贡献。如果将每个部门未四舍五入的百分点贡献相加，则总和为整体季度增长 0.7%（由于四舍五入，以下数字可能不完全相加）。电力和燃气供应和配送、酒店和餐饮服务产出的增长占 2024 年第一季度 GDP 增长 0.7% 的一半以上。图 6：各行业对整体 GDP 增长 0.7% 的贡献
1653 名强迫症患者的白质扩散估计值：ENIGMA 强迫症工作组的机器学习发现
Bo-Gyeom Kim 1,148，Gakyung Kim 2,148，Yoshinari Abe 3，Pino Alonso 4,5,6，Stephanie Ameis 7,8,9，Alan Anticevic 10，Paul D. Arnold 11,12，Srinivas Balachander 13，Srinivas Balachander 13，14 Barrachander 14 Barrace，Nuaj Clolo，17，17，八点，17，16。 Ertolín5,21，Jan Carl Beucke 22,23,24，Irene Bollettini 20，Silvia Brem 25,26，Brian P. Brennan 27,28，Jan K. Buite，Calla 23，233，Rosa Calla，33 Ciullo 14，Ana Coelho 40,41,42，Beatriz Couto 40,41,42，Sara Dallaspe 4，Fernia Fernia 4，Sóniaaremin 4 40,41,42。 Hansen 48,49，Gregory L. Hanna 50，Yoshiyuki Hiran，Höxter，39，Höxöter，Marcelo 17。 1，诺伯特·卡特曼222，金曼·米纳（Kimmann Minah），622，凯瑟琳·科赫（Kathrin Koch）64,65，格尔德·克瓦尔（Gerd Kvale）48,66，66,67,68，路易莎·拉扎罗（Luisa Lazaro），5,31,32,33 Martínez，45 73，Yoshitada Masuda 74，Koji Matsumoto 74，Maria Paula Maziero 75,76，JoseM.M.Menchón4,5,6，Luciano Minuzzi 77,78，Pedro Silva Moreira 40,41,79 OTA 38,39，Jose C. Pariente 16，Chris Perriello 81，MariaPicó-Pérez40,41,82，Christopher Pittenger 10,83,84,85，Sara Poletti，20，10，10，10，Reddy Jan and Reddy Jan和van Rooij 86，Yuki Sakai Sakai 80.87，Jouny satso san.87 ITT 90，Zonglin Shen 37，Eiji Shimizu 38.39.91，Venkataram Shivakumar 92，Noam Soreni，男性，94 -95 95，Nuno Sousa 40,41,42 99,100，Philip R. Szeszko 1011，Thia Thia 2013，Thia I. Los 56，Daniela Vecchio 14，Ganesan Venkatasubramanian 13 110，Mojtaba Zarei 111，Qing Zhao 105，Xi Zhu 112,113和Enigma-Ocd工作组*，Paul M. Thompson 56，Willem B. Bruin 104,114，Guido A. Van Wingen 104,11，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，Pirica，J.Faras 144，MARM MARN HEUS 144。 SH 45和Jook Cha 1,2✉
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
ABCD 研究中“城市卫星”估计值
Ran Goldblatt 1 * # ，Nathalie Holz 2# ，Garrett Tate 1 ，Kari Sherman 1 ，Selamawit Ghebremicael 1 ，Soumitra S Bhuyan 3 ，Yazan Al-Ajlouni 4 ，Sara Santillanes 1 ，Ghermay Araya 1 ，Shermaine Abad 5； Megan M. Herting 6 , Wesley Thompson 7 , Bishal Thapaliya 8 , Ram Sapkota 8 , Jiayuan Xu 9 , Jingyu Liu 8 # , 环境财团, Gunter Schumann 10,11# , Vince D. Calhoun 8#
<出售的蓝色Lavazza胶囊的碳烙印的Diva估计值
1。引言气候危机对咖啡行业带来的挑战是多种多样的：因此，Lavazza参与了所有环境解决方案的研究，以满足减少其环境影响的需求。实际上，从2020年开始，该小组促进了一条旨在达到完整碳中立性的路径，称为“路线图至零”。这条路径提供了三个主要的工作阶段，即对其碳排放的定量，还原和补偿。意识到并非所有排放量都可以减少，Lavazza集团通过支持有助于可持续发展和遏制温室气体排放的项目，采取了薪酬策略。 其中是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。意识到并非所有排放量都可以减少，Lavazza集团通过支持有助于可持续发展和遏制温室气体排放的项目，采取了薪酬策略。其中是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。是Lavazza蓝色胶囊，其生命周期的所有阶段（从摇篮到坟墓）的二氧化碳排放量从2021年开始被中和。为确保所有胶囊一旦购买，已经得到了补偿，就进行了碳足迹（CFP）估计研究。根据ISO 14067 Norm [1]，计算是基于2024年估计的销售额，以及由独立第三机构验证的1个平均咖啡胶囊的CFP。为了确保估计计算的准确性，将在所有最终销售数据可用时重新计算2024碳烙印。如果在2024年的估计排放值与销售12个月后穿着的估计排放值之间存在未对准（超额和缺陷），我们将继续纠正它（例如，通过比碳信用额大的卷来互动）。这种关系的目的是根据所采用的报告标准来解释蓝色胶囊的碳烙印的定量，并提出相对结果。
对小型机载激光雷达得出的估计值进行建模...
摘要：机载植被激光雷达点云可捕捉其散射元素（包括树叶、树枝和地面特征）的三维分布。评估植被对激光雷达点云的贡献需要了解发射的激光脉冲与其目标之间的物理相互作用。目前，大多数从小占地面积机载激光扫描 (ALS) 点云估计间隙概率 (P gap ) 或叶面积指数 (LAI) 的方法都依赖于基于点数 (PNB) 或基于强度 (IB) 的方法，并附加与现场测量的经验相关性。但是，特定于站点的参数化可能会限制某些方法在其他景观中的应用。这些方法的普遍性评估需要一个基于物理的辐射传输模型，该模型考虑各种激光雷达仪器规格和环境条件。我们使用为最新版本的离散各向异性辐射传输 (DART) 模型开发的点云模拟器，对各种 3-D 森林场景的这些方法进行了广泛的研究。我们研究了可能的激光雷达点强度的一系列变量，包括从高斯分解 (GD) 得出的辐射量，例如峰值幅度、标准偏差、高斯轮廓的积分和反射率。结果表明，随着覆盖面积的增加，PNB 方法无法捕捉到准确的 P 间隙。相比之下，我们验证了使用由高斯轮廓的距离加权积分或反射率定义的激光雷达点强度的物理方法可以更准确、更可靠地估计 P 间隙和 LAI。此外，消除某些额外的经验相关系数是可行的。常规使用小覆盖范围点云辐射测量来估计 P 间隙和 LAI 可能证实了与之前实证研究的偏离，但这取决于激光雷达仪器供应商提供的附加参数。