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World File Search System历史时期
历史气候影响归因于尼罗河盆地选定的量子河流河流和沉积物负载的变化
摘要尼罗河盆地是非洲第二大盆地，也是具有高气候多样性的地区之一，降水量的差异和水源恶化。由于气候变化影响了世界上大多数氢化气候变量，因此该研究评估了尼罗河盆地选定量表的河流流量和沉积物负荷是否可以归因于气候变化。一种影响归因方法是通过从部门间影响模型对比项目（ISIMIP3A）的影响归因设置中限制了69年（1951- 2019年）使用一组实际和反事实气候强迫数据（1951- 2019年）的基于过程模型的方法。为了阐明气候变化的作用，我们使用非参数Mann-Kendall检验来识别趋势并计算使用事实和反事实气候强迫数据之间的模型设置之间的长期平均年河流流量和沉积物负载模拟的差异。维多利亚湖盆地选定的河站的结果表明，有合理的证据表明河流（两个站点）和沉积物负荷（一个站点）的长期历史增长（一个基本），主要归因于气候变化。相比之下，在蓝尼罗河和主要尼罗河盆地内，在事实气候下的四个选定站点的河流略有下降，这可以归因于气候变化，但造型载荷没有显着变化（一个站点）。这些发现表明，在历史时期，气候变化对河流流量和沉积物负荷的影响的空间差异。
交互式以人为本的人工智能：定义与研究挑战
人工智能 (AI) 已成为过去十年的流行语。迄今为止的进展主要是技术方面的，重点是机器学习 (ML)。直到最近，我们才开始看到一种转变，即关注人工智能的人性化方面，其中心思想是让人工智能具有交互性和可解释性。在本文中，我提出了“以人为中心的交互式人工智能”的定义，并概述了所需的属性。保持控制对于人类感到安全和拥有自决权至关重要。因此，我们需要找到让人类理解基于人工智能的系统的方法，以及允许人类控制和监督的手段。在我们的工作中，我们认为抽象级别和控制粒度是解决这一问题的一般方法。此外，我们必须明确我们为什么需要人工智能以及人工智能研究和开发的目标是什么。我们需要说明我们对未来智能系统的期望属性以及谁将从系统或服务中受益。对我来说，人工智能和 ML 与原材料（如石头、铁或青铜）非常相似。历史时期以这些材料命名，因为它们从根本上改变了人类可以建造的东西和人类可以设计的工具。因此，我认为在人工智能时代，我们需要将重点从材料（例如人工智能算法，因为材料将会很多）转移到对人类有益的工具和基础设施上。显然，人工智能将允许脑力日常任务的自动化，并将扩展我们感知世界和预见事件的能力。对我来说，核心问题是如何在不损害人类价值观的情况下创造这些工具来扩大人类思维。
商业 CT 重建算法简史
摘要。计算机断层扫描是第一种需要计算机化解决逆问题的成像方式，以便从传感器硬件获取的数据中生成有用的图像。因此，计算机化解决方案（称为图像重建算法）已成为每台售出的 CT 扫描仪的重要组成部分。我们回顾了商业部署的 CT 重建算法的历史，并考虑了在不同时间点导致创新和围绕某些广泛有用的算法融合的力量。这些力量包括新硬件功能的出现、竞争压力、计算能力的可用性以及监管考虑。我们考虑了四个主要的历史时期和转折点。最初的 EMI 扫描仪是使用迭代重建算法开发的，但创新的爆发加上对旧文献的重新发现导致了整个 20 世纪 70 年代早期替代算法的开发。大多数 CT 供应商很快转向使用滤波反投影 (FBP) 算法，尽管该算法在投影数据和图像域中都分层了各种专有校正以提高图像质量。螺旋扫描和多行探测器等创新都得益于 FBP 在 20 世纪 90 年代和 21 世纪的其他应用的发展。最后，在过去的二十年里，迭代重建又重新兴起，人工智能方法也开始引入，这些方法受益于计算能力的提高，可以减少辐射剂量并提高图像质量。© 2021 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI：10.1117/1.JMI.8.5.052111]
高程依赖性变暖：观察，模型和能量机制
摘要。观察数据和数值模型表明，在气候变化下，升高的土地表面比非预设的升高速度更快。提出了这种“依赖高度变暖”（EDW）的驱动因素包括表面反照率和水蒸气反馈，长波发射的温度依赖性和气溶胶。然而，在区域和大规模下，每种提出的机制的相对重要性尚不清楚，这突出了对EDW的物理理解不完全。在这里，我们扩展了先前的区域研究，并使用网格观察，大气再分析以及一系列的Climate模型模拟，以调查热带和亚热带的历史时期（40°S至40°N）的EDW。观测，重新分析和完全耦合模型表现出年度平均变暖趋势（1959- 2014年），通过表面抬高进行了归纳，它们在升高的表面上较大，并且在整个数据集中都广泛一致。edw随季节而变化，在当地冬季和秋季，观察到的信号更强。分析单锻造模拟的大集合（1959-2005）表明，历史EDW可能是对气候系统的强制性回应，而不是间变异的伪像，主要是由绿色房屋燃气浓度增加驱动的。为了获得对大规模EDW的机制的定量洞察力，将基于大气顶的强迫回馈框架应用于完全耦合的模型。该框架将Planck和表面反照反馈确定为EDW的强大驱动器（即用能量
中亚的气候模型缩减：一种动力学和神经网络方法
摘要。高分辨率气候预测对于估计未来气候变化影响至关重要。通常使用统计和动力学降压方法或两者的混合体来生成输入数据集用于影响建模。在这项研究中，我们采用了区域气候模型6.0版COSMO-CLM（CCLM）版本，探索动态降低一般循环模型（GCM）的好处，从耦合模型对比度对比6（CMIP6）（CMIP6），集中于中部亚洲的气候变化预测（CA）（CA）。The CCLM, at 0.22° horizontal res- olution, is driven by the MPI-ESM1-2-HR GCM (at 1° spa- tial resolution) for the historical period of 1985–2014 and the projection period of 2019–2100 under three Shared Socioe- conomic Pathways (SSPs), namely the SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5方案。使用气候危害组红外降水与站数据（chirps）作为参考，我们评估了整个历史时期由ERA-Interim重新分析驱动的CCLM的绩效。与其驾驶GCM相比，CCLM的附加值在CA的山区很明显，而CA的山区面临着更高的极端降水事件风险。对于夏季，气候沉淀的平均绝对误差和气候沉淀的偏差（mM d-1）的平均误差（mM d-1）减少了5 mm d-1，对于年度值，夏季的平均绝对误差和3 mm d-1的偏差。在冬季，无法减少错误。但是，在CCLM模拟中，极端预紧值的频率提高了。另外，我们采用CCLM来重新调整未来的气候projec-
饥荒、疾病和战争 - 约翰·斯凯尔斯·艾弗里
T.R.马尔萨斯的《人口原理》第一版于 1798 年出版，是最早系统研究人口与资源关系的著作之一。意大利的 Boterro、英国的 Robert Wallace 和美国的 Benjamin Franklin 都曾发表过关于这一问题的早期讨论。然而，马尔萨斯的《人口原理》首次强调了这样一个事实：一般来说，强有力的制约因素会持续发挥作用，防止人类人口增长超过其可利用的食物供应量。在 1803 年出版的后续版本中，他通过精心收集来自不同历史时期的许多社会的人口统计和社会学数据来支持这一论断。马尔萨斯《人口原理》的出版恰逢启蒙运动乐观主义之后的幻灭浪潮。启蒙运动哲学家们预言的乌托邦社会与罗伯斯庇尔统治下的法国的恐怖统治和英国工业工人的苦难相比较，这种差异需要解释。法国大革命前的乐观情绪和几年后的失望情绪与我们这个世纪的乐观预期非常相似，在第二次世界大战后的时期，人们认为将技术转移到世界欠发达地区将消除贫困，而当贫困持续存在时，人们又感到失望。科学技术在二十世纪下半叶发展迅速，但它们带来的好处也同样迅速地被全球人口所消耗，而如今，全球人口正以每十四年十亿的速度增长。由于马尔萨斯时代的乐观与失望与我们当今的乐观与失望非常相似，通过重读马尔萨斯与他同时代人之间的辩论，我们可以对当前的处境有更多的了解。
直接到消费者的数字健康业务模型直接面向消费者（DTC），为什么数字治疗公司使用它？
上面提出的预测是基于惠誉（Fitch Ratings）内部生产的保守评级案例预测。它不代表额定发行人的预测。上面列出的预测只是惠誉评级使用的一个组件来分配评级或确定评级前景，而预测中的信息反映了Fitch Ratings对发行人财务绩效的评级假设的材料，但不反映详尽的元素。因此，它不能用来建立评级，因此不应将其依赖于此目的。fitch评级的预测是使用专有的内部预测工具构建的，该工具采用了Fitch Ratings对经营和财务绩效的假设，可能无法反映您将要做出的假设。Fitch评级对EBITDA，债务或自由现金流等财务条款的定义可能与您自己的定义不同。惠誉评级可以不时获得有关发行人远期计划某些元素的机密信息的访问权限。此类信息的某些要素也可以从此预测中省略，即使将它们包括在Fitch Ratings自己的内部审议中，在该审议中，惠誉评级自由酌情决定在商业，法律或监管环境中可能具有潜在敏感的数据。预测（与本报告的全部一样）严格遵守本报告末尾规定的免责声明。fitch评分可能会更新以后的报告中的预测，但不承担任何责任。历史时期的原始财务报表数据由Fitch Solutions代表Fitch评级处理。关键的财务调整和所有信誉为Fitch评级的财务预测均由评级代理人员产生。
建筑美学：形式、功能和意义的统一
摘要：在现代建筑设计中，“形式美”与“功能美”已成为一个新概念。目前，建筑师在当代建筑设计中逐渐重视建筑的功能性和美学性，并奉行综合性的方法。本文就如何提升建筑设计中的功能美和形式美提出了相应的对策。通过探讨和强调建筑美学在现代建筑设计中的关键作用，促进美学与实用性的平衡，满足当代社会的需求。通过探索建筑美学的内涵，本文简要总结和探讨了功能美和形式美在建筑设计中的含义，强调了建筑形式美在现代建筑设计中的应用。在现实生活中，建筑美学通过形式美、功能美和象征美的综合体现，不仅为人们提供了实际的生活空间，而且通过其外观、内涵和象征意义丰富了人们的生活体验，塑造了城市和社会的面貌，成为文化和历史的一部分。在不同的历史时期，建筑美学有着不同的时代特征，在现代社会，建筑美学有了更多的新发展和变化，其中功能与形式的统一是建筑美学中最重要的特征之一。同时，随着社会历史和文化观念的变化，建筑美学也体现出一定的时代特征。本文从现代建筑的角度探讨现代建筑中功能美、形式美、意蕴美的融合，通过科学的方法推动现代建筑艺术的发展。强调在建筑设计中追求形式与功能的统一的重要性，即建筑不仅要外观美观，还要满足实际需要和功能要求，这种统一才能创造出美观实用的建筑作品。
人工智能中的艺术综合学习技术
美术系 1 计算机科学系（AI） 2 加尔吉女子学校，密拉特（北方邦），印度 摘要：本研究论文旨在规划有意义的视觉艺术融合与人工智能，它基于对工艺美术的现代设计和传承保护以及人工智能对工艺美术的影响的讨论，本文阐明了时代发展和工艺美术科学进步的历史时期中两者的融合。从项目再造到教育现代化，它促进了艺术和技艺的价值和创新手段的认可，从而实现其在人工智能环境中的可持续扩展。人工智能创造力为21世纪的共情艺术和艺术家升级。在计算机科学和艺术史培训的支持下，我们呼吁对AICAN作品作为艺术的反思，将AICAN作品与现代艺术背景联系起来，并重新评估我们如何定义人类和机器的创造力。我们在艺术创作、华丽研究和艺术古代奇特大型风格装饰方面的新兴人工智能发展努力要求我们明智地考虑人类艺术创作的古老和微妙之处，并了解如何将这些摘要展示给机器并训练给机器。我们提倡机器想象力和艺术之间的融合，广义上定义为与人类艺术家及其艺术创作的热情和社会目标平行但不冲突。相反，我们呼吁在需要时在人类和机器想象力之间建立伙伴关系，认为这种联盟是充分利用双方想象力优势的一种方式。关键词：工艺美术、设计整合、教育整合、人工智能、艺术；创造力；计算创造力
研究应用的方法和方式...
注解。阻碍社会经济领域向创新方向发展的难题之一是，在将人工智能（AI）引入社会经济进程的框架内，机器学习所使用的方法和方法缺乏结构化。同样的问题阻碍了创新发展速度的增长，从而阻碍了国家科技水平的提高。文章对机器学习的各个方面进行了分类和系统化，重点强调需要加快构建和实施作为人工智能基础的算法，以提高管理社会经济过程的效率。为了实现这一目标，我们介绍了机器学习和人工智能概念的分析结果、有关人工智能实施方法和方法的分析材料的研究以及其在社会经济过程中的应用前景。机器学习在人工智能实施中的方法是根据历史时期、人工智能实施领域等进行系统化的，并根据机器训练的方法、构建人工智能算法的数据预测模型（例如概率）以及使用这种技术的研究的想法或性质（评估和收集统计指标、开展分析工作）对方法进行分类。对机器学习和人工智能构建相关材料的研究使我们得出以下结论。以数学和统计方法形式呈现的理论基础作为在机器学习框架内构建人工智能算法的基础，是教授计算机人类素质过程的必要组成部分。然而，关于机器学习的方法和途径的信息主要是分散的，有必要形成统一的方法论基础，以简化寻找创建人工智能解决任何社会、经济或其他问题的必要方法的阶段。这种基础的存在将创造机会，在不同的活动领域和社会经济过程用一种机器学习方法取代另一种方法来创建人工智能。