气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性,包括极端的事件,这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值,我们需要能够选择,处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点,例如耦合模型对比项目6(CMIP6)发行的数据集。在这项工作中,我们使用潜在的Dirichlet分配(LDA),这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法,从海平面压力数据中提取天气模式,并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离,无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下,均与ERA 5 rean分析。
摘要 - 电子产品越来越容易受到硅内能量颗粒相互作用的影响。为了在辐射效应下提高电路可靠性,在VLSI系统的设计流中采用了几种硬化技术。本文提出了逻辑门中的PIN分配优化,以减少单个事件瞬态(SET)横截面并提高轨内软率。信号概率传播用于通过重新交换或引脚交换将最低概率分配给电路最敏感的输入组合。细胞优化的软率最高可降低48%。对于分析的算术基准电路,优化的细胞网列在设置的横截面和轨内软校正速率上可以在电路设计区域内无需成本降低8%至28%。另外,由于引脚交换是一种布局友好的技术,因此优化不会影响细胞放置,并且可以与逻辑和物理合成中的其他硬化技术一起采用。
根据欧洲和国家立法和标准,已经为每类支出建立了控制机制和保障措施,以防各种支出和洗钱。关于预防联邦政府腐败的联邦政府指令(Richtlinie der Bundesrgierung gierung Zur Zurkorruptionspräventionin der bun-desverwaltung)。11在经济合作与发展领域,这些保障措施是由联邦经济合作与发展部关于抗腐败和诚信政策的有约束力战略论文所支持的。12为了减轻现代奴隶制和童工的风险,并加强发展中心的人权,按照欧洲的社会保障措施,按照欧洲的保护以及国家立法和标准适用于每个支出类别。其中包括联邦经济合作与发展部的战略“杰曼发展政策中的人权”,该战略为设计针对双边德国技术和金融合作的计划提案设计有约束力的指南。13
摘要随着气候变化的影响越来越明显,适应变得越来越紧迫。因此,对气候变化的适应已转移到政策和研究中的关注中心。在本文中,我们回顾了适应研究的最后十年(2008- 2018年),重点是地球系统治理网络中的工作。我们使用访问和分配的镜头来构建我们的审查,并研究适应性的影响,一方面受基本需求,基本权利和决策的影响,以及对另一方面的责任,资源和风险的分配。我们发现,正义,公平和公平的问题对于适应的所有方面都是基础。访问的观点表明,我们需要广泛理解我们需要评估漏洞,而分配观点则集中在脆弱性的呼吸问题上,例如当人们居住或搬到暴露于气候风险的危险区域时。这也涉及谁负责选择,实施和资助适应措施的问题。总的来说,我们发现“访问和分配”及其子类别的框架为适应和适应研究提供了详细的方法,但它不是直观的。“气候正义”的概念似乎在学术和政策辩论中引起了更多的共鸣。
广泛的文献记录了全球变暖对Aggregate生产率的负面影响,但我们对这种关系的微观起源一无所知。本文确定并量化了新通道(极端温度对资本不当分配的影响),这是总体气候损害的主要驱动力。使用来自32个国家 /地区的全球公司级微数据,我们提供了因果证据,表明每天的一天(> 30°C)将资本收入产品(MRPK)的边际收入产品(MRPK)的分散量增加了0.31日志点,暗示平均地区的平均地区年度TFP损失为0.11%。在更热,更经济发展的地区,这种效果更为明显。考虑到未来的适应和发展,我们的估计表明,到本世纪末,在SSP3-4.5方案下,全球范围的TFP损失为36.73%,相对于2019年。为解释机制,我们开发了一个公司动力学模型,其内部和跨公司内部和跨性别的温度敏感性。该模型预测,在极端气候中,温度不准确,生产率提高了,共同加剧了资本分配。我们在数据中找到了这些机制的有力证据。估计的模型表明,气候引起的失误每年占全球TFP的9%,占跨国生产率差异的9%,以及收入不平等的15%。这些发现强调了将公司级异质性纳入气候政策的重要性,并突出了改善中等范围的天气预测准确性作为一种具有成本效益的适应策略。
摘要 - 我们在此工作边缘计算(EC)中考虑在多租户环境中:资源所有者,即网络运营商(NO),虚拟资源使资源虚拟化,并允许第三方服务提供商(SPS-租户)运行他们的服务,这可以多样化,并且具有异质要求。由于确保保证,NO无法观察到已加密的SPS的性质。这使资源分配决策具有挑战性,因为它们必须仅基于观察到的监视信息进行。我们专注于一个特定资源,即缓存空间,部署在某个边缘节点中,例如一个基站。我们研究了关于如何在几个SP中分区缓存的决定,以最大程度地减少上游流量。我们的目标是使用纯粹的数据驱动的,无模型的增强学习(RL)优化缓存分配。与RL的大多数应用程序不同,RL的大多数应用程序在模拟器上学习了决策策略,我们认为没有以前的知识可用于构建这种模拟器。因此,我们以在线方式应用RL,即通过直接扰动实际系统并监视其性能的变化来学习策略。由于扰动会产生虚假的流动,因此我们也限制了它们。我们在模拟中表明,我们的方法迅速融合了理论最佳,我们研究了它的公平性,对几种情况特征的敏感性,并将其与最先进的方法进行比较。我们的代码复制结果可作为开源。1
职位标题:S1 NCOIC营业日期:2025年2月21日截止日期:2025年3月6日责任站:HHC 2-113步兵营,107 Newark-Pompton Turnpike,Riverdale NJ 07457 MOS:42A MOS:42A军事级:此宣布对E7级的宣布为E7级别的人员开放。考虑区域:现任新泽西陆军国民警卫队农业士兵,他们拥有军事级和税收的行动。特别要求:除非已经完成,否则将安排在PEC的12个月内为PEC的ARNG基本和高级人力资源和管理课程提供。税务描述:营S-1 NCOIC计划,提供和协调向营内所有分配和附属人员提供人力资源支持,服务和信息。职责包括管理以下管理职能:评估,扩展,作业,激励等。包括以下(但不限于审查,更新和输入士兵人员数据)准确地及时介绍IPPS-A,IPERMS和EES。协助维护和管理力量报告和LOD。协助准备每天,每周,每月,季度和年度人员报告,以提交给高级总部和员工元素。讨论福利和应享权利,职业和奖金计划,教育,退休和其他福利。必须能够访问并了解所有必需的人力资源系统:IPPS-A,GIMS,IPERMS,DPRO,GEARS,MEDPROS,MEDPROS,MEDCHART,EES,EES和我的单位付款。执行指定的其他职责。
在招股说明书中的任何条款中,入学专业学位课程的任何条款,2025年(Keam-2025)。1.3本招股说明书规定了喀拉拉邦各个当局进行的以下专业学位课程的选择和录取规则和法规。1.3.1工程课程:技术学士学位[(B.Tech。)包括附件II(1)(b)] B.Tech中列出的所有课程。(农业工程)[B.Tech。(agri。Engg。)]B.Tech。 (食品技术)[B.Tech。 (FoodTech)] B.Tech。 (乳制品技术)1.3.2建筑课程:建筑学士学位(B.arch。) 1.3.3医学课程:医学学士学位和手术学士学位(MBBS)牙科外科学士学位(BDS)阿育吠陀医学与外科手术学士学位(BAMS)Siddha Medicine and Ferigery and Ferigery and Surgery and Surgery and Surgery(BSMS)学士学位(BSMS)学士学位(BSMS)学士学位B.Tech。(食品技术)[B.Tech。(FoodTech)] B.Tech。(乳制品技术)1.3.2建筑课程:建筑学士学位(B.arch。)1.3.3医学课程:医学学士学位和手术学士学位(MBBS)牙科外科学士学位(BDS)阿育吠陀医学与外科手术学士学位(BAMS)Siddha Medicine and Ferigery and Ferigery and Surgery and Surgery and Surgery(BSMS)学士学位(BSMS)学士学位(BSMS)学士学位
本文的目的是讨论中断200000年代中期巴西经济中社会包容性增长过程的主要原因,我们将其称为巴西经济的“短暂黄金时代”。我们的分析基于两个中心假设。首先是,出于多种结构原因,该过程在巴西劳动力市场中产生了“不希望的革命”,这增强了工人的议价能力,并产生了实际工资的趋势,而实际工资的增长远远超过了生产力。第二是,从2015年开始,这种社会包容性增长过程的中断发生在这种效果上,是由于资本主义阶级(及其盟友(及其盟友)所施加的政治压力,对分配冲突的强化,是为了改变经济政策的立场并创造出对资本的分配冲突的条件,而不是对经济投资的分配冲突,而不是直接对私人投资产生私人投资的态度。关键字:分配冲突;诱导的投资;政治经济学;巴西经济。JEL代码:B51; D30; E11; P16。
MorningStar评分™用于托管产品(包括共同基金,可变年金和可变寿命子账户,交易所交易贸易资金,封闭式基金和单独的账户)的晨星评分™用于托管产品(包括共同基金,可变年金和可变寿命子)的晨星评级™。交易所贸易资金和开放式共同基金被认为是单人口。它是根据晨星风险的回报措施来计算的,该措施解释了托管产品的月度过剩性能的变化,更加重视下降变化和奖励一致的绩效。每个产品类别中的最高10%的产品获得5颗星,接下来的22.5%获得4星,接下来的35%获得3颗星,接下来的22.5%获得2颗星,而最低的10%则获得1星。托管产品的总体晨星评级来自与其三,五年和10年(如果适用)晨星评级指标相关的性能数字的加权平均值。权重为:36-59个月总回报的100%评级,60%的五年评级/40%的三年时间评级为60-119个月的总收益率,50%的10年评级/30%的五年期评级/20%的三年时间评级为120个月或更长时间的总收益。虽然10年的总体评级公式似乎给了10年期间的重量,但最近三年的期限实际上具有最大的影响,因为它均包含在所有三个评级期间。