XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场景
只是过渡动作：设置场景
Ø双重重点：公正的过渡必须是：首先，在标准和定价方面，金融系统转型的一部分；其次，公共和私营部门专门投资的优先事项。UNFCCC可以领导。Ø财务政策：财政部长与90多个国家的气候行动联盟已将正义过渡确定为跨裁切优先事项。整合到碳定价和化石燃料补贴改革中。财政空间是关键。Ø金融包容性：获得财务对于农业，分布式能源，住房和运输的过渡至关重要，尤其是妇女和青年。中央银行可以通过包容性的绿色金融政策来支持这一点。Ø国际合作：到目前为止，4公正的能源过渡合作伙伴关系提供了有关资金类型（赠款，优惠，商业）和支持发展中国家所需的国际金融数量的课程。Ø投资者：超过700个投资者，负责68万亿美元的资产，包括他们对业务净净绩效的期望。
通过气候场景分析测试策略
D I V I N G D E E P E R I N T O P H Y S I C A L R I S K E X P O S U R E S Following the preliminary assessment, targeted analysis should focus on identified areas of material physical risk.可以使用最新的科学研究来调整天然灾难模型，以针对不同的变暖场景进行调整。可以校准与重大天气事件的频率和严重性有关的基本假设，以反映预期对气候的影响。一个例子是增加了风暴潮的淹没程度和深度，以反映由于更高的海平面而导致的危险。也可以调整曝光模块以考虑人口趋势，例如快速城市化。二级危险（例如干旱）的建模较少，但在将来也可能是重要的 - 由于很大一部分的水用于行业和能源生产，因此水短缺可能导致多个行业的信贷事件。
组织人工智能未来场景
组织并非没有背景和遗产；混乱的环境意味着组织要么开始、适应并蓬勃发展，要么开始、不适应、变得无足轻重或停止。自数千年前第一种商业和贸易商业模式出现以来，组织和行业一直在发展和适应。技术进步一直是许多组织适应的驱动力。在过去的时代，人是工作概念的中心。工作（正式或非正式）带来一种自我价值感，努力得到回报。成就或贡献带来更大的社会选择能力（Bussey 等人，2012 年；Lewin，1947 年）。人工智能 (AI) 带来了广泛的新适应挑战，特别是对于运营模式以人为工作流程和价值创造的主要贡献者的组织。人工智能将改变这种能力以及我们根深蒂固的结构和世界观，这些结构和世界观支撑着我们人类生活、组织自己和相互交易的方式。
人工智能融入场景开发
人工智能 (AI) 使军事规划人员能够快速调整训练场景，以支持战场上不断发展和变化。当前作战环境中最大的挑战之一是跟上不断发展的技术。高超音速武器和太空领域战争等高科技能力引发了关于未来战争如何展开的大量理论。布鲁金斯学会等政策智库提出，巡飞弹、人工智能驱动的无人水下航行器和人工智能无人机群等技术将在下一次大规模冲突中成为常见现象。然而，伦敦国王学院战争游戏网络主任 Ivanka Barzashka 认为，许多学者目前并没有致力于开发人工智能驱动的战争游戏和认识论，而这些对于下一代战争的进步建模必不可少。1 虽然我们可能能够使用人工智能发动下一场战争，但我们可能错过了一个使用相同技术进行训练以创建全军训练环境的关键机会。
HOPE-MD 场景和输入概述
• 预算约束 • 电力平衡 ⇔ 负荷与进口概况、可再生能源概况、发电机数据 • 输电限制 ⇔ 输电容量 • 发电机运行约束 ⇔ 发电机数据 • 存储运行约束 ⇔ 存储数据 • 资源充足性要求 • 政策：⇔ 其他输入
24MBP 业务塑造场景
利用独特的人工智能和算法，从磨损预测发展到耐久性预测模型 连接价值链并与解决方案业务相链接 扩大“Dan-Totsu 产品”的价值 连接价值链并与解决方案业务相链接 扩大“Dan-Totsu 产品”的价值
场景 1：核爆炸——公众情报
联邦跨部门社区已制定了 15 个全灾害规划方案（国家规划方案或方案），用于国家、联邦、州和地方国土安全准备活动。这些方案是规划工具，代表了我们国家面临的一系列潜在恐怖袭击和自然灾害及其相关影响。目标是制定最少数量的可信方案，以便确定一系列响应要求，以促进准备规划。由于这些方案被编纂为开发一系列响应能力和资源所需的最少数量，因此不可避免地忽略了其他灾害。其他可能产生高影响的事件的例子包括核电站事故 1 、工业和交通事故以及经常发生的自然灾害。各级政府实体可以使用国家规划方案作为参考，以帮助他们确定潜在重大事件的潜在范围、规模和复杂性。实体可以制定自己的方案来补充国家规划方案。这些情景反映了联邦国土安全专家的严格分析努力，并经过州和地方国土安全代表的审查。然而，我们认识到，随着时间的推移，需要进行改进和修订，以确保情景保持准确性，代表不断发展的
遥感图像场景分类：基准与...
摘要 — 遥感图像场景分类在广泛的应用中发挥着重要作用，因此受到了广泛关注。在过去的几年中，人们做出了巨大的努力来开发各种数据集或提出各种用于遥感图像场景分类的方法。然而，仍然缺乏有关场景分类数据集和方法的文献的系统综述。此外，几乎所有现有数据集都存在许多局限性，包括场景类别和图像数量规模小、图像变化和多样性不足以及准确性饱和。这些限制严重限制了新方法的发展，尤其是基于深度学习的方法。本文首先对最近的进展进行了全面的回顾。然后，我们提出了一个大规模数据集，称为“NWPU-RESISC45”，这是西北工业大学 (NWPU) 创建的遥感图像场景分类 (RESISC) 的公开基准。该数据集包含 31,500 张图像，涵盖 45 个场景类，每个类有 700 张图像。提出的 NWPU-RESISC45 (i) 在场景类和总图像数量上是大规模的，(ii) 在平移、空间分辨率、视点、物体姿势、照明、背景和遮挡方面具有很大的变化，并且 (iii) 具有很高的类内多样性和类间相似性。该数据集的创建将使社区能够开发和评估各种数据驱动算法。最后，使用提出的数据集评估了几种代表性方法，并将结果报告为未来研究的有用基线。索引术语 — 基准数据集、深度学习、手工制作的特征、遥感图像、场景分类、无监督特征学习。
讨论论文3场景计划
背景方案计划使我们能够想象一系列不同的未来，并针对这些期货进行测试。在这种长期计划的背景下，方案在风险评估过程中具有三个主要角色：在范围内；风险分析和评估；和风险管理。1太平洋地区的大多数国家已经制定了为部门政策和气候变化适应计划提供信息的发展策略。一些国家，例如巴布亚新几内亚（PNG），已经制定了数十年的国家计划。例如，PNG的当前策略是巴布亚新几内亚2050年的新几内亚愿景。这些战略文件是广泛的国内研究和咨询的结果，并且通常以气候变化为优先领域，尽管不一定会在所有计划优先级中整合。这项PACCSAP活动建议提供支持，以更好地了解在已经开发或正在制定中长期至长期计划（20年或更长时间）的国家 /地区确定的优先规划领域的广度上的气候变化含义。未来的气候将影响人们的居住地，他们依赖的服务，经济可持续性的驱动因素，在某些情况下，社区在高度脆弱的地方的生存能力。在计划重大发展的背景下，例如支持未来增长的基础设施，气候变化是现在需要开始的风险管理过程的一部分。也可能存在范围来在区域层面采用方案计划方法。场景规划可以通过两种方式探索未来：通过太平洋气候变化科学计划（PCCSP）产生的国家气候变化预测的可用性提供了在长期气候变化背景下检查国家规划策略的机会。The PCCSP has produced projections for temperature, rainfall, wind speed, extreme events, (including tropical cyclones, extreme hot days and heavy rainfall days), sea-surface temperature, ocean acidification, and sea-level rise for three future 20-year periods centred on 2030, 2055 and 2090, and for three different scenarios of greenhouse gas and aerosol emissions: B1 (low), A1B (medium) and A2 (high).拟议的方法PACCSAP方案计划工作将为气候变化信息提供有关在一个国家或地区可能发生的“期货”类型的讨论。