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增强气候应力测试的场景
1。引言全世界的几位中央银行和财务主管都在评估其监督下的银行和金融机构的气候风险。根据其监管目的，这些练习可能以不同的名称进行，例如“气候压力测试”或“气候场景分析”，但它们具有类似的挑战和解决方案。中央银行和财务主管通常会根据中央银行网络和金融系统的金融系统（NGFS）与一群气候科学家和经济学家的绿色金融体系（NGFS）共同开发的气候场景进行这些评估。这些方案是使用称为“基于过程的集成评估模型”的一类模型生成的（Weyant，2017年），在这里称为“ IAMS”。1 NGFS方案已被公共金融机构和中央银行使用（例如欧洲中央银行[ECB]；参见Alogoskoufis等，2021）以及私人金融机构（例如银行和保险公司）在其内部气候压力测试练习中。
弹性工作组：短期场景章
目前使用了各种建模方法，具有不同的优势和局限性。气候模型主要用于长期情景建模。正在进行一些发展，以改善短期建模，包括正在建模的传输通道和变量的广度以及对其局限性的理解。但是，这些改进可能不会在几年内进入主流。同时，公司更有可能适应现有的气候长期模型或其他短期模型（例如，用于资本管理的模型）以纳入与气候相关的风险。企业可以选择一个基准场景，该场景是将结果与结果进行比较的基准。
信息专业人员的人工智能伦理：八种场景
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人工智能在当今商业场景中的作用
语音识别 决策。虽然人工智能在人类社会中不是一个新概念，但它却是社会上的一件新事。人工智能于 1956 年诞生。但人们花了很长时间才在人工智能系统的开发上取得重大进展。人工智能可以以不同的方式应用于商业。在商业领域，人工智能有着广泛的用途。事实上，我们大多数人都会定期以某种形式与人工智能互动。从普通到惊人的，人工智能已经颠覆了每个行业的几乎所有业务流程。随着人工智能技术数量的迅速增加，它们对于想要保持竞争力的企业来说变得至关重要。本文展示了什么是人工智能以及它对企业有何用处。本文还提出了我们如何使用人工智能来增强我们的整体业务活动。
4.6. 场景开发 4.7. 分析和比较...
情景制定考虑了气旋发生的概率、气旋登陆时的角度、气候变化导致的海平面上升、潮汐的昼夜变化、潮汐的季节性变化、堤坝溃坝的位置以及溃坝的几何特性。孟加拉国沿海圩田的堤坝正在根据沿海堤坝改善项目 (CEIP) 进行重新设计 (BWDB, 2012)。CEIP 第一阶段对 17 个沿海圩田（包括 48 号圩田（研究区））的堤坝进行了重新设计，该阶段于 2013 年完成 (Islam et al., 2013)。在 CEIP 下，这 17 个沿海圩田的临海堤坝针对 25 年一遇的风暴潮气旋进行了重新设计 (Islam et al., 2013)。因此，本论文使用 25 年一遇的风暴潮气旋进行情景制定。气旋的角度影响研究区域的风暴潮高度。风暴潮高度随着风暴与海岸线的角度而增加（Azam 等人，2004 年）。潮汐条件影响风暴潮高度。研究区域高潮位和低潮位的风暴潮相差 1.2 米（Azam 等人，2004 年）。潮汐也会随季节变化。雨季和旱季的潮汐平均变化为 1.3 米。选择决口位置时考虑到没有红树林、沙丘、宽阔的海滩等防御风暴潮的设施。研究区域有 20 公里的临海堤坝。日本土木工程师学会（JSCE）团队进行的调查表明，研究区域的临海堤坝在气旋锡德（2007 年）期间被淹没（Hasegawa，2008 年）。因此，研究区临海堤坝的东、西和中部选择了三个溃坝位置（图 6.13）。这三个位置没有红树林、沙丘和宽阔的海滩。堤坝溃坝的几何形状和形成主要取决于风暴潮高度和堤坝的土壤特性。孟加拉国的沿海堤坝通常是土堤。堤坝溃坝的几何特性和溃坝所需的时间是按照美国垦务局（Zagonjolli，2007）的指示计算的。为了生成概率洪水图（PFM），我们结合不同的参数生成了一个由 72 个场景组成的场景矩阵（表 6-3），为了确定堤坝溃坝的关键位置，我们开发了三种最坏情况场景（表 6-4）。第 6.3 节介绍了所开发场景的详细信息。4.7. 分析和比较不同场景的结果
设计永恒产品：基于生命周期场景的方法
摘要：永恒产品需要不断更新和升级，才能从一个应用走向另一个应用，从而尽可能延长其使用寿命。从循环经济的角度来看，设计这样的产品是实现社会可持续发展的关键。这是一种新的设计方式，必须由工程工具支持，才能在公司（包括中小企业）中部署。循环回路和相关工业系统的实施非常依赖于产品的背景和生命场景。因此，根据要重新循环的产品、控制的过程和所涉及的参与者，设计层面需要报告的要求非常多样化。本文提出了一种基于生命周期场景进行分析和设计的新设计方法。在适用于循环经济 (CE) 环境的经典工程工具的支持下，生命周期模型能够同时设计企业、产品和服务并评估其环境价值。介绍了三个工业设计案例，展示了工程工具在实现 CE 生命周期场景中的应用。
二级云场景分类产品流程...
1. 简介 微波雷达测量云层和降水的一大优势是能够根据雷达反射率因子 Z 检索定量内容数据。这可以通过设计基于 Z 与各种微物理参数（例如冰水含量 IWC 或降雨率）之间的经验关系的算法，或基于将 Z 与其他测量值相结合的多种传感器方法来实现。然而，由于大气中微物理条件的多样性，算法只需要应用于那些被认为有效的条件。换句话说，首先需要确定目标，然后选择合适的算法。算法选择过程取决于云相以及水文气象密度、形状和大小分布等基本因素。例如，虽然卷云、高层云和积雨云的上部都是以冰相云为主的云，但不可能应用单一算法来检索这些目标中的 IWC：卷云通常只包含单个冰晶，高层云在较高温度下可能包含低密度冰晶聚合体，而积雨云可能结合了冰晶、雪花、结霜颗粒、霰甚至冰雹。不同类型的云通常受不同的云动力学过程控制，具有不同的微物理特性，从而导致不同的云辐射强迫 (H
超越技术的推测：通过讲故事构建场景
“现代建筑方法”这一术语在很大程度上等同于工厂中产品组件的预制。新兴技术，例如机器人技术和人工智能 (AI)，正在重新定义现代建筑方法的概念，并破坏该行业的结构以满足其实施条件。例如，机器人技术和基于机器的自动化有望迅速而显著地改变建筑制造技术，但变化的程度以及对构成该行业的组织、供应链和商业模式的相关影响仍然未知。现有的预见主要以轨迹视角为主，过分强调技术预测，而忽视了对理解技术采用最有帮助的实施背景故事。本文介绍的另一种方法侧重于讲故事、场景设计和用于帮助传达这些场景的视觉图像。这些让从业者能够探索机器人技术和基于机器的自动化如何在行业的不同特征中发挥作用。该研究涉及分析现有数据集以创建四种情景，然后通过参与式研讨会和访谈调整和扩展这些情景。项目参与者包括制造和建筑制造领域的七家中小型企业 (SME)、一家一级承包商以及来自行业咨询委员会和教育中心的两位知名行业专家。
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
飞行员气候场景分析练习div>
Governance ..................................................................................................................... 35 Internal Controls .............................................................................................................. 35 Internal Audit ................................................................................................................... 35 Model Risk Management ...................................................................................................................................................................................................... 36