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意大利太空天气科学的现状和观点
1 ASI-ITRIAIA太空航天局，通过DEL POLITECNICO SNC，00133，意大利00133意大利2意大利军事航空，空军工作人员3，Viale Dell'Younfers N.4，00185罗马，意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration，Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine，turnesse turne surins turga物理学，通过科学研究1，00133意大利罗马5大学，物理和地质学系，通过Pascoli S.N.C.，06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院，通过Di Vigna Murata 605，som som som solicy，00143 ROME，ITRICTITITO，ITRICTIOS，ITRICTO，TRENTO，di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100，00133 Rome，意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator，Trieste，Loc。basovizza n。 302，34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa，通过Sommari 14，38123 Trento，意大利
为太空天气事件做准备
摘要：太空天气是一种自然危害，可以显着影响对经济，社会福祉和国家安全至关重要的关键基础设施，例如电力，供水，医疗保健和运输。因此，作为紧急管理计划和危害风险评估的一部分，对太空天气的兴趣增加。本届会议将为参与者提供空间天气的概述，如何更好地准备，保护和减轻太空天气事件的影响，并讨论联邦政府，地方和管辖权紧急经理在准备和减轻此类影响方面的作用。还将提供FEMA联邦经营概念即将发生的太空天气事件和新的应急管理学院课程“ IS-66：为太空天气事件做准备”。
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
恶劣天气和恶劣条件下骑行安全性和舒适度评估...
电气和电子工程师协会 › iel7 by MM Shoman · 2023 · 被引用 1 — by MM Shoman · 2023 被引用 1 一开始，参与者签署了一份标准同意书......使用仪表自行车进行建模和仿真：来自 com-。
环境污染和极端天气条件
环境污染的暴露，包括空气，土壤，水，光和噪声污染，是可能暗示心理健康结果的关键问题。极端的天气状况，例如飓风，流浪，野性场和干旱，也可能引起长期的严重关注。但是，目前对与这些暴露相关的可能精神疾病的知识尚未得到很好的传播。在这篇综述中，我们的目标是总结有关环境污染和极端天气条件对心理健康的影响的当前知识，重点是焦虑症，自闭症谱系障碍，精神分裂症和抑郁症。在空气污染研究中，PM2.5，NO2和SO2的浓度升高与焦虑，精神分裂症和抑郁症状的加剧最密切相关。我们概述了所涉及的潜在的病理机理。我们强调，与环境污染相关疾病的发病机理是多因素的，包括增加的氧化应激，系统炎症，血脑屏障的破坏和表观遗传失调。光污染和噪声污染与神经退行性疾病的风险增加相关，尤其是阿尔茨海默氏病。此外，讨论了土壤和水污染的影响。诸如原油，重金属，天然气，农用化学物质（农药，除草剂和肥料），多环或多核芳香芳烃（PAH），溶剂，铅（PB）和石棉对精神健康的影响相关的化合物。极端天气状况与抑郁症和焦虑症障碍有关，即PTSD。应实施一些政策建议和宣传运动，并主张提高高质量城市化，缓解环境污染，并因此增强居民心理健康。
天气的耳语
5 月延续了 4 月的活跃节奏，6 日、7 日、9 日和 20 日共发生了 10 场龙卷风。5 月 21 日又发生了一场龙卷风，发生了几次强烈甚至猛烈的龙卷风。最具影响力的龙卷风在下午袭击了 Greenfield 社区，导致该镇 4 人死亡，Greenfield 南部一辆车上的一名乘客死亡。沿途共有 35 人受伤。仅三天后，一场夜间雷暴群从西向东穿过该州，又产生了 23 场龙卷风，尽管大多数龙卷风的影响力不如之前爆发的龙卷风。5 月共发生了 49 场龙卷风。除了 5 月份的龙卷风造成的破坏外，5 月 2 日，强降雨导致爱荷华州东南部部分地区发生局部洪水，5 月 10 日和 11 日夜间，一场 G5 级地磁风暴将极光带到了爱荷华州。
GPG概况24 PV弹性：解决现有系统中的天气漏洞
1 Jordan，DC，Marion，B，Deline，C，Barnes，T，Bolinger，M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28：739–754