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NGFS发布了最新的长期气候宏观金融场景
“ NGFS气候场景的此更新标志着我们对与气候有关的宏观经济风险的集体理解。通过纳入最新的气候承诺和增强风险建模方法，我们显着提高了物理风险评估的准确性。值得注意的是，新的老式评估GDP损失到2050年可能是先前估计的两到四倍。例如，当前策略（5％至15％）和净零2050场景（2％至7％）都显着增加。反映最新的气候科学，这些方案将帮助中央银行和金融部门管理相关风险。当我们面对全球气候变化所面临的日益严重的挑战时，该新闻稿重申了我们坚定不移的奉献精神，以促进韧性和可持续的金融体系。”
在当前和未来的气候场景下，预测全球潜在的Sweet Osmanthus（Osmanthus Fragrans）
抽象的Osmanthus Fragrans是一棵有价值的美化树，在全球范围内受到赞赏。但是，O的最佳环境条件。芬兰种植尚未详细研究，这阻碍了该植物的野生资源及其商业剥削的保存。应用最大熵模型来评估影响O的环境变量的重要性。Faprans分布。将来自O的629个全局分布点的数据组合在一起。Fragn，对气候变化对当前物种和未来的合适栖息地的地理分布的潜在影响做出了预测。结果表明o。Faprans更喜欢温暖而潮湿的生长环境。在当前气候条件下，o的潜在栖息地。Faprans主要位于大陆的东部沿海地区中等和低纬度地区。影响其分布的主要环境变量是最温暖的季度，温度季节性和最温暖季度的平均温度。分析表明，气候变化中当前趋势的延续将导致O的合适栖息地进一步降低。Faprans的增长，全球质心将转移到东南。这些发现提供了对气候变化对O的影响的见解。Faprans栖息地，并为该物种的野生资源保存和未来抗气候变化的品种提供了指导。
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。
NGFS长期气候场景 - 阶段V
这种新的损害功能更全面地捕获了气候逐渐变化对经济的影响：•使用最新的气候和经济数据进行校准，并涵盖了更全面的气候变量集（温度变化，年度降水量，潮湿天数，潮湿天数和极端的降雨）。阶段IV NGFS场景中使用的损坏函数（基于Kalkuhl＆Wenz，（2020））仅用于平均温度的变化。•通过包括持久效应，更新的损害功能捕获了气候冲击对经济产出和落后效应的瞬时影响，最多可在发生冲击后十年。它反映出增长率不会立即从气候冲击中恢复，而是不会永久改变。
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
智利电力市场预测 - Aurora的中心场景
I.基本负亚价格ii。能力和第三代。产能付款IV。捕获价格V.电池动力学VI。煤逐渐消除灵敏度VII。传输灵敏度IV。今天的会话中涵盖的关键要点
建模尼日利亚住宅：自下而上的方法和场景分析
尼日利亚的住宅建筑消耗了大量的国家能源，因此实现人口迅速增长的净零建筑行业是一个关键挑战。为了弥合国家一级研究的差距，并支持尼日利亚对到2030年无条件减少排放的承诺，这项研究开发了不同住宅建筑类型的自下而上的原型模型，以估算尼日利亚住宅建筑的能源和物质使用。这创建了住宅股票以及不同原型的概述。该研究使用BuildMe工具计算了尼日利亚住宅建筑库存的基线能量和材料使用，并使用生命周期评估将这些数据转换为CO 2排放。场景是为2020年建模的。尼日利亚的住宅在50年的时间内使用约0.3 kt的材料，每个住宅的能量2404 kWh/yr。年度化，由于材料和能源使用而导致的每住宅2500 kgco 2 -eq。建议实现尼日利亚排放目标的方案将需要提高能源效率，并通过建筑材料的变化和脱碳电网电力来脱碳。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
场景分析：底漆
场景分析技术是一种源自军事应用的战略规划工具，尤其是战争游戏模拟（Swart等，2004； Bradfield等，2005； Duinker和Greig，Duinker和Greig，2007）。对场景分析的更现代兴趣源于1970年代1的未来研究运动，这是由于对全球人口和经济的不断扩大而响应对自然资源的可持续使用的担忧而出现的。场景分析的早期应用（Raskin等，2005）涵盖了复杂的数学模拟模型（Forrester 1971）和投机叙事方法（Kahn等1976）。后一种方法在商业环境中被皇家荷兰人宣传，并试图挑战管理假设并鼓励对未来可能性的更大创造力（Schwartz，1991）。据称，与其竞争对手相比，壳牌对场景的采用使其能够对1973年石油危机的预期和有效的反应（Schwenker and Wulf，2013年）。