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World File Search System全球模型
按全球模型估算陆地全球碳预算 - 第1部分：簿记建模以估计lulucf排放和拆卸
该会议报告是由IPCC TFI（Takeshi Enoki和Mazhar Hayat）以及TFI的技术支持部门（TSU）和科学指导委员会共同准备的。科学指导委员会：Giacomo Grassi（TFI局，意大利TFB）Maria Sanz（西班牙TFB）Yasna Rojas（TFB，TFB，智利）Sandro Federici（TFI TSU）（TFI TSU）Sonia Seneviratne（WGI）（WGI）霍顿（WGII副主席，澳大利亚）拉曼·苏库马（WGII副主席，印度） TSU）在会议准备中提供了支持。Joana Melo（JRC-欧盟委员会）在本报告中总结了信息。本会议报告受到会议参与者的审查。由全球环境战略研究所（IGES）出版，日本Hayama，代表IPCC©Intergrovenmental气候变化小组（IPCC），2024年，请引用为：IPCC（2024）。IPCC专家会议的报告有关核对人为土地使用排放的报告。eds：Enoki T.，Hayat M.，Grassi G，Sanz M.，Rojas Y.，Federici S.，Seneviratne S.，Rupakheti M.，Howden M.，Sukumar R.，Fuglestvedt J.，Itsoua Madzous G.iges，日本。IPCC国家温室气体库存工作组（TFI）技术支持单元全球环境策略研究所2108 -11，Kamiyamaguchi Hayama，Kanagawa，日本卡纳那川，240-0115 https://www.ipcc-nggip.iges.iges.iges.or.jp
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
通过基于图形的强化学习来增强联合学习绩效公平
摘要。联合学习最近已发展为一个关键的分离学习范式，其中服务器将众多经过客户培训的模型汇总到全球模型中，而无需访问任何客户端数据。公认的是，统计异质性在客户本地数据中对全球模型收敛速度的影响，但十个低估的，这种异质性也会导致偏见的全球模型，其准确性差异很大。上下文，普遍的解决方案需要修改优化目标。但是，这些解决方案经常忽略隐式关系，例如站点数据分布的成对距离，这使客户模型之间的成对独家或协同优化。这种优化会损害早期方法的功效，从而导致性能失衡甚至负转移。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的聚合策略，称为基于图形图的增强学习（Fedgraphrl）。通过在服务器端部署配备多层自适应图卷积网络（AGCN）配备的增强学习（RL）代理，我们可以从客户端状态向量中学习协作图，从而在优化过程中揭示客户端之间的协作关系。在引入的奖励的指导下，代理商分配了聚合权重，从而促进了自动决策和公平的改进。两个现实世界中多中心医学数据集的实验结果表明了拟议的Fed-GraphRl的有效性和优势。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明在9月至11月期间，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）是中性的，全球模型表明iOD指数在该月内达到或超过负阈值。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第8阶段，具有较高的幅度。预计将在第2周向东传播到印度洋，幅度下降和海上大陆上的幅度下降。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
使用联邦学习的糖尿病预测
摘要：联合学习是一种在医学领域中用于解决集中化，隐私和机密性等问题的创新方法。它收集了来自几个本地模型的多种数据，并在仅共享结果而不是数据的全球模型中汇总了它。它是一种协作模型培训方法，可实现最佳性能。我们为糖尿病患者预测建立了框架工作，该框架由人工神经网络（ANN），经常性神经网络（RNN）和长期短期内存（LSTM）网络组成。这些模型对分布在多家医院的本地数据进行独立培训，以确保隐私和数据安全。为了改善数据集和地址类不平衡，使用了探索数据分析（EDA）技术和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）。EDA有助于理解数据的基本模式和特征，而Smote会生成合成数据点以平衡类。和在全球模型中，我们汇总了所有本地模型权重，并根据其预测精度检查现有本地模型之间的最佳模型。在我们的框架工作中，ANN的精度为89％。因此，考虑这些值进行预测。在训练不同的模型后，我们通过RNN获得了89.00％的精度，ANN的精度为89.99％，精度为89.08％。使用LSTM模型。因此，我们继续使用ANN模型来预测糖尿病。成功提交所有权重后，我们通过全球模型中的最佳性能策略获得了这些精度水平。这种方法可确保绩效最高的模型用于鉴定，从而在协作医疗保健环境中增强糖尿病患者鉴定系统的整体有效性和实际性。
关于空气大会的空气质量和气候的观点：甲烷和臭氧
•模型的传播对于臭氧峰值而言比年平均水平更为重要，强调了对多模型方法的需求•整体结论正在融合：从全球模型中获得的年度平均值可能适用于A. Colette的臭氧峰会结果，如20.04.2023，to to to to https://policy.atmosphere.copernicus.eu/reports/cams2_71_2021sc1sc1-1_d4.1.1.1-2022p2_aqprojections_202211_v1.v1.1.1.pdf
使用机器学习从现场数据预测电动汽车能源
摘要 - 这项研究解决了准确预测电动汽车能源消耗（EV）的挑战，这对于减少范围焦虑和进步的充电和能量优化至关重要。尽管当前预测方法（包括经验，基于物理和数据驱动的模型）的局限性，但本文介绍了一种新颖的基于机器学习的预测框架。它整合了物理知识的功能，并将离线全球模型与特定于车辆的在线改编相结合，以提高预测准确性并评估不确定性。我们的框架经过来自现实世界中电动汽车车队的数据的广泛测试。虽然领先的全球模型，即分位数回归神经网络（QRNN）的平均误差为6.30％，但在线适应进一步降低至5.04％，两者都超过了现有模型的性能。此外，对于95％的预测间隔，在线改编的QRNN将覆盖范围提高到91.27％，并将预测间隔的平均宽度减少到0.51。这些结果证明了利用基于物理的特征和基于车辆的在线适应来预测EV能源消耗的有效性和效率。
联合学习启发的进化算法
摘要：在本文中，我们提出了一个创新的联邦学习启发的进化框架。其主要新颖性是，这是第一次使用进化算法直接执行联合学习活动。进一步的新颖性存在于以下事实，即与文献中的其他联合学习框架不同，我们的人可以同时处理机器学习中的两个相关问题，即解决方案的数据隐私和解释性。我们的框架由主/从方法组成，其中每个从包含本地数据，保护明智的私人数据，并利用进化算法来生成预测模型。主人通过奴隶分享了每个从属上出现的本地学到的模型。共享这些本地模型会导致全球模型。由于数据隐私和可解释性在医学领域非常重要，因此通过利用语法进化算法来预测算法以预测糖尿病患者的未来葡萄糖值。通过将所提出的框架与不发生本地模型交换的另一个框架进行比较，通过将所提出的框架进行比较，可以通过实验评估这种知识共享过程的有效性。结果表明，所提出的方法的性能更好，并证明了其共享过程的有效性，用于出现在个人糖尿病管理的本地模型，可作为有效的全球模型。此外，统计分析揭示了模型交换相对于未发生交换的情况的统计优势。考虑到不参与学习过程的其他受试者，我们的框架发现的模型比没有知识共享的模型显示出更高的概括能力：知识共享提供的改进等于精度约为3.03％，召回率为1.56％，f 1的3.17％，对于准确性，f 1.3.17％。
动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统
摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部
Robert W. Thacker
纽约气候交易所概述纽约气候交易所（The Exchange）是一个新的非营利性气候解决方案中心，旨在通过跨学科的网络，有影响力的计划，促进社区，促进社区，提高气候知识并赋予边缘化社区的能力。虽然交流将在州长岛上具有物理状态，但其精神和影响力将延伸到纽约市，遍布全国和世界。我们多元化的合作伙伴联盟（已委托并准备统一破坏现状），并企业对学术界，私营部门和社区层面组织的气候变化的本地和全球视角。作为同类产品中的第一个，该交流将解锁可持续性的综合和可扩展方法，最终成为可持续积极变革的全球模型。