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World File Search System全球模型
加勒比区域气候适应战略计划...
与气候变化脆弱性有关的关键挑战包括：(i) 持续缺乏与气候相关的基线数据，无法进行有效的风险和危害分析，也无法规划通过适应气候变化来提高抵御力；(ii) 区域气候监测系统存在差距，国家和区域机构与用户之间交换和持续获取气候相关数据的协议不明确；(iii) 需要缩小气候变化影响的全球模型，以确保明确加勒比国家将如何受到影响，并为规划和决策过程提供信息；(iv) 需要更好地了解气候变化对农业、渔业、卫生和水资源等优先部门的影响，以及适用于这些部门的适应方案。
美国公司的通货膨胀期望 - 欧洲中央银行
要回答有关绿色定量宽松效果的问题，我们开发了一种用绿色和肮脏资本的定量综合评估模型。1在我们的全球模型中，总产量是采用肮脏部门和干净（绿色）领域生产的中间商品产生的。中间商品是使用资本，劳动力和能力作为输入的，使用碳基能量和绿色部门使用清洁（可再生）能源生产。市场不会考虑未来的气候损失，因此在没有政策干预的情况下，过多地依靠肮脏的部门来生产中间商品。随着时间的流逝，这种负面产生的外部性会导致随着全球温度的升高，总产出的减少。
穆迪分析全球宏观经济模型方法
在此背景下，穆迪分析全球宏观经济模型为 73 个国家/地区的 16,000 多个宏观经济时间序列生成了相互关联的预测路径，这些国家/地区的总产出占世界总产出的 97% 以上（见图 1）。在这些全球模型预测的驱动下，卫星模型还预测了另外 31 个新兴市场经济体。GMM 是一个结构模型，由一个大型联立方程组组成。它反映了一些特定的经济关系，并通过这些方程之间的各种需求、价格和金融市场联系引入了跨国相互作用。在 30 年的时间范围内，每季度生成一个基线预测和 10 个标准替代情景预测。这些预测每月更新一次，以与最新的可用经济数据保持一致。
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。
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）中性条件是易于的，中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度（SST）。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。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，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
攀登759气候动态中的主题：地球系统...
2015年秋季班级/时间：星期一1：30-4：10地点：TBD讲师：Kathy Pegion博士地点：研究厅260电子邮件：kpegion@gmu.edu课程学分：3网站：3网站：TBD Office小时：TBD概述和动机全球模型是用于制作气候和预测气候的主要工具。对这些模型中未包含的内容的深入了解，它们如何代表各种空间和时间尺度上的气候变异性以及如何运行地球系统模型的介绍是从事气候研究所需的基本技能。该课程将是实验室和讨论的重点。学生将阅读和讨论IPCC报告和相关期刊文章的部分。学生还将学习如何运行地球系统模型并从季节性预测和气候预测中评估数据。目标
医疗保健中联合学习的量子：从开发到部署以及从模型到数据的转变
医疗组织具有大量敏感数据，传统技术的存储容量和计算资源有限。由于与患者隐私相关的公司法规，共享机器学习的医疗数据的前景更加艰巨。对医疗保健数据的确定性，完整性和可用性的良好保护已成为古典数据安全考虑之外的主要关注点。近年来，联邦学习为加速分布式机器学习的解决方案解决了与数据隐私和治理有关的问题。目前，量子计算和机器学习的融合已经引起了学术机构和研究社区的注意。量子计算机表明，通过在几个量子节点上的有效分布培训为医疗保健部门带来巨大的好处。这项工作的最终目标是开发一个量子联合学习框架（QFL），以应对医疗和医疗成像任务的医疗保健和临床行业的优化，安全和隐私挑战。在这项工作中，我们提出了联合量子卷积神经网络（QCNN），并在边缘设备上进行了分布式培训。为了证明拟议的QFL框架的可行性，我们在医疗数据集（肺炎MNIST和CT-Kidney疾病分析）上进行了广泛的实验，这些实验是非独立和非独立地分区的医疗机构/客户/客户/客户的。通过大规模模拟对拟议的量子联合学习框架进行了验证和评估。量子联盟全球模型保持了高分类测试的准确性和义务的能力，并且无论医疗数据如何在客户之间分配如何不平衡，都超过了本地培训客户。与本地客户相比，全球模型在接收器操作特征曲线（Auc-Roc）（0.953）和全类平均（0.98）方面取得了最佳性能，以预测肺炎和CT-Kidney数据集的结果。此外，提出了客户选择机制，以减少每个通信的计算开销，从而有效地提高了收敛速度。基于我们来自数值模拟的结果，分布式和安全的量子机学习算法的部署用于启用可扩展和隐私的智能医疗保健应用程序将非常有价值。
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）：LaNiña条件存在低于平均的赤道海面温度（SST）。一些全球模型表明，LaNiña可能会一直持续到2025年2月至4月，可能在3月至5月期间向ENSO中立条件过渡。印度洋偶极子（IOD）：大多数模型预测iod中性偏见。Madden-Julian振荡（MJO）：MJO指数目前位于海上大陆上，幅度很高。大多数模型表明其向东的繁殖，并在本月底以微弱的幅度越过印度洋。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，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
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）中性条件是易于症状的，中央和东太平洋中部和东部的赤道海面温度（SSTS）接近平均。全球模型表明在10月至11月的LaNiña条件发作，并持续到1月至2025年1月至3月。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于海上大陆上，具有很高的幅度。大多数模型表明，幅度将在12月初逐渐减弱。扩展范围的预测表明，MJO在本月的剩余时间里向东传播并持续在西太平洋上。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。这些结果表明全国略高于正常的降雨。