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World File Search System崩溃
车辆到车辆前崩溃预防2.0测试协议
使用不同方法和数据源的多项研究报告说，配备AEB的车辆与没有AEB的类似车辆相比，警察报告的前后撞车事故的发生率减少了34％至50％（Cicchino，2017; Leslie等人。IIHS研究表明，将最大测试速度提高到56-72 km/h（35-45 mph），包括摩托车和中型/重型卡车等非驾驶汽车目标将增加物理测试的相关性，将其相关性与警察报告的后端撞车事故中的36％和致命的后端撞车事故和43％的致命后端撞车事故和43％的致命后端撞车事故（Kidd Endend crashes（Kidd）（Kidd，20222222222）。较早的IIHS研究表明，AEB系统可能无法以更高的速度或与非客车撞车伙伴最佳起作用（Cicchino＆Zuby，2019年）。
AMOC崩溃对季风降雨的影响：多
摘要大西洋子午倾覆（AMOC）的崩溃将对全球降水模式产生重大影响，尤其是在脆弱的热带季风区域。我们在实验中评估了这些影响，这些实验将相同的淡水面包植入具有BISTABL AMOC的四个状态的气候模型。与以前的结果相反，我们发现降水的空间和季节性变化在各个模型之间都非常一致。我们专注于南美季风（SAM），西非季风（WAM），印度夏季季风（ISM）和东亚夏季季风（EASM）。模型始终提出对WAM，ISM和EASM的实质性破坏，其潮湿且较长的干燥季节（-29.07％，-18.76％和-3.78％的集合分别平均年降雨量变化）。模型也同意SAM的变化，这表明与以前的研究相反，降雨总体上升。在南部亚马逊（ + 43.79％）中，这些更为明显，伴随着降低季节的长度。在模型中始终如一，我们的结果表明，所有热带季风系统响应AMOC崩溃，对所有热带季风系统进行了稳健而重大的重排。
崩溃（并超越）新颖性作为好奇心的触发|行为和脑科学|剑桥核心
https：//www.cambridge.org/corsharnous-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-af528181818 .../dim>
防止全球卫生保健系统通过低科技医学崩溃
更改，标志着易于获得的，负担得起的能源的稀缺性。乌克兰的战争敏锐地强调了这种短缺的后果。“廉价能源”的这种结构性下降将对全球经济产生不可损害的影响，从而影响医疗保健系统。例如，自2005年以来，持续原油（廉价能源）生产的下降[4]一直是2007年美国“次级危机”的主要驱动力以及2008年随之而来的全球金融危机[5]。这场危机的影响继续影响全球经济，导致政府减少公共支出以缩减预算赤字，包括通过削减卫生和社会护理的资金来削减预算缺陷[6]。在欧洲国家（非常依赖石油进口）中，这些限制是由自2000年代后期以来在英国[7]和法国[8]所观察到的，例如医院病床的不间断减少。
使用警察报告的崩溃数据
目标：随着全自动驾驶系统（AD； SAE 4级）在美国扩大的乘车服务，我们现在正在接近车辆安全评估史上的拐点。回顾性评估ADS安全影响的过程（如安全带，安全气囊，电子稳定性控制等）可以开始得出统计上可信的结论。ADS安全影响测量需要与“基准”崩溃率进行比较。大多数基准生成的迄今为止的基准都集中在当前的人类驱动舰队上，这使研究人员能够了解引入的ADS技术对当前崩溃记录现状的影响。这项研究旨在通过利用警察报告的撞车事故来解决，更新和扩展现有文献，以便为当前广告部署的多个地理区域产生人类崩溃率。
Keystone物种崩溃的社会成本：来自印度秃鹰衰落的证据
∗弗兰克：芝加哥大学（eyalfrank@uchicago.edu）。sudarshan：沃里克大学（anant.sudarshan@warwick.ac.uk）。我们感谢Rema Hanna，Michael Greenstone，Amir Jina和Claire Palandri提供了数据访问。我们感谢芝加哥大学塔塔发展中心和贝克尔·弗里德曼学院提供的资金来支持这项工作。We thank Ben Balmford, Chris Bowden, Robin Burgess, Rhys Green, Ryan Kellogg, Koichiro Ito, John Janmaat, Charles Taylor, and Wen Wang, as well as the seminar and conference participants at the Indian Statis- tical Institute, BREN School at UC Santa Barbara, the LSE Workshop in Environmental Economics, the Department of Zoology at the University of Cambridge, the Environment Week at LSE, the NBER Energy and Environmental Economics spring meeting, Canadian Resource and Environmental Economics Association conference, the Heartland confer- ence, the Southern Economic Association conference, the Environment, Pollution, and Health AERE ASSA session, the Ecology and Evolution Group at Stanford University, the Rosenkranz Symposium as Stanford University, as well as the Institute for Global Health and Development at Peking University and the Stanford Asia-Pacific Research Center for他们有用的评论。我们感谢Sushant Banjara，Alina Gafanova，Sara Gerstner，Miriam Gold，Animesh Jayant，Simran Karla，Sahila Kudalkar，Sreya Majumder和Yuerong Zhang和Yuerong Zhang提供了出色的研究帮助。所有剩余的错误都是我们自己的。本文中包含和表达的陈述，发现，结论，观点和观点不一定是IQVIA Ltd.或其任何附属或子公司实体的陈述，结论，观点和观点。
通过机器学习预测股市崩溃
本评论论文研究了机器学习技术预测股票市场崩溃的利用。它调查现有方法论，确定共同趋势并分析优势和劣势。提出了一个新颖的方法学框架，将集成学习，替代数据源和模型的解释性整合在一起，以解决当前方法中的局限性。所提出的框架旨在提高财务预测的预测准确性，透明度和可行的见解。未来的研究方向包括经验验证，跨学科合作以及新兴技术的整合。继续研究利用机器学习进行财务预测对于推进风险管理实践和促进弹性金融系统至关重要。
推荐引用 推荐引用 Grizan, Sergey 和 Gurun, Selim，“利用人工智能进行设备日志汇总以改进崩溃分析”，技术披露共享，（2024 年 4 月 25 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/6909
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