《经济ICS》,波士顿大学),Saliem Fakir(ACF),Ashish Fernandes(Cli Mate Risk Horizons),Kevin P. Gallagher(GDP中心),Phillip M. Hannam(Energy&Exchnertives Global实践,世界银行),林赛·希伯德(Lindsey Hibberd(The Carbon Trust),Tim Hirschel-Burns(GDP Cent Ter),Valarie Laxton(世界资源研究所(WRI),Environmen tal,资源和空间的能源学院经济学,基尔大学),Tyeler Matsuo(RMI),NicolòManych(GDP中心),George Mowles-Van der Gaag(碳信任),Tsitsi Musasike(GDP中心)(GDP中心),Imomen Outlaw(New Callimate Institute),Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心,丽贝卡·雷(Rebecca Ray)(GDP中心),布伦丹·罗斯(ECF),艾玛·斯莱特(Emma Slater)(RMI),魏山(RMI)(发展研究所),格雷什·萨里姆(Gresh Shrimal基本服务改革(IESR)),艾米莉·泰勒(Emily Tyler)(开普敦大学非洲气候与发展研究所)《经济ICS》,波士顿大学),Saliem Fakir(ACF),Ashish Fernandes(Cli Mate Risk Horizons),Kevin P. Gallagher(GDP中心),Phillip M. Hannam(Energy&Exchnertives Global实践,世界银行),林赛·希伯德(Lindsey Hibberd(The Carbon Trust),Tim Hirschel-Burns(GDP Cent Ter),Valarie Laxton(世界资源研究所(WRI),Environmen tal,资源和空间的能源学院经济学,基尔大学),Tyeler Matsuo(RMI),NicolòManych(GDP中心),George Mowles-Van der Gaag(碳信任),Tsitsi Musasike(GDP中心)(GDP中心),Imomen Outlaw(New Callimate Institute),Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心,丽贝卡·雷(Rebecca Ray)(GDP中心),布伦丹·罗斯(ECF),艾玛·斯莱特(Emma Slater)(RMI),魏山(RMI)(发展研究所),格雷什·萨里姆(Gresh Shrimal基本服务改革(IESR)),艾米莉·泰勒(Emily Tyler)(开普敦大学非洲气候与发展研究所)《经济ICS》,波士顿大学),Saliem Fakir(ACF),Ashish Fernandes(Cli Mate Risk Horizons),Kevin P. Gallagher(GDP中心),Phillip M. Hannam(Energy&Exchnertives Global实践,世界银行),林赛·希伯德(Lindsey Hibberd(The Carbon Trust),Tim Hirschel-Burns(GDP Cent Ter),Valarie Laxton(世界资源研究所(WRI),Environmen tal,资源和空间的能源学院经济学,基尔大学),Tyeler Matsuo(RMI),NicolòManych(GDP中心),George Mowles-Van der Gaag(碳信任),Tsitsi Musasike(GDP中心)(GDP中心),Imomen Outlaw(New Callimate Institute),Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心,丽贝卡·雷(Rebecca Ray)(GDP中心),布伦丹·罗斯(ECF),艾玛·斯莱特(Emma Slater)(RMI),魏山(RMI)(发展研究所),格雷什·萨里姆(Gresh Shrimal基本服务改革(IESR)),艾米莉·泰勒(Emily Tyler)(开普敦大学非洲气候与发展研究所)
根据气候模型输出,降级或超分辨率为决策者提供了有关气候变化的潜在风险和影响的详细高分辨率信息。机器学习算法证明自己是有效,准确的缩小方法。在这里,我们展示了一种基于生成的,基于扩散的降尺度方法如何给出准确的降尺度结果。我们专注于一个理想化的环境,其中我们在0时恢复ERA5。25◦以2◦分辨率从粗粒子版本分辨率。与标准的U-NET相比,基于扩散的方法具有优异的精度,尤其是在细尺度上,正如光谱分解所强调的那样。另外,生成方法为用户提供了可用于风险评估的概率分布。这项研究强调了基于扩散的降尺度技术在提供可靠和详细的气候预测方面的潜力。
1 除非另有说明,所有传感器规格在 25°C、Vdd = 5V、绝对压力 = 966 mbar 和水平流动方向有效。 2 slm:在标准条件下(T = 20 °C,p = 1013.25 mbar)测量的质量流量,单位为升/分钟。 3 对于“典型值”,CpK 目标为 0.67(95% 的传感器在典型值限值内)。 4 对于“最大值”,超出此限值的传感器将不发货,CpK 目标为 1.33。 5 包括偏移、非线性、滞后。 6 总精度/噪声水平/分辨率是偏移和跨度精度/噪声水平/分辨率的总和。 7 精度适用于 T(气体)=T(芯片)。 8 %mv = % 测量值 = % 读数。 9 噪声水平定义为单个传感器读数的标准偏差,以全采样率测量(典型值:噪声水平的平均值;最大值:至少99.99% 的传感器的噪声水平低于指示值)10 如果适用,这些影响需要添加到初始值中
引言与经济发展和外部环境的相关性是能源部门与阿鲁巴国家战略计划(NSP)2020-2022,2030年议程及以后的相关性。能源部门对于阿鲁巴的经济和支付平衡至关重要。能量在几乎所有社会活动中都起着作用。与其他国家一样,能源的成本价格是经济增长和社会经济发展的强大决定因素。因此,NSP的一个重要战略目标是确保所有人的能源获得可负担的能源,以增强经济中的购买力并实现经济增长。在这种情况下,对化石燃料的依赖性及其历史上波动的价格波动造成了生活成本,做事成本的不确定性,因此
对于 p ≥ 1,令 ℓ p 表示具有有限 p 阶范数的实值序列 x ∈ RN 的空间 ∥ x ∥ p = ( ∑ i | xi | p ) 1/ p 。对于任何 n ≥ 1 和任何 x 1 , ... , xn ∈ ℓ 2,存在 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2 ,使得对于所有 i , j ∈{ 1, ... , n } ,∥ xi − xj ∥ 2 = ∥ yi − yj ∥ 2 。这直接源于希尔伯特空间的任何 n 维子空间都与 ℓ n 2 等距。事实上,甚至存在这样的 y 1 , ... , yn ∈ ℓ n 2通过考虑 n − 1 个向量 x 2 − x 1 , ... , xn − x 1 ,我们可以得到 ℓ n − 1 2 中的任意 n 个点都可以等距嵌入到 ℓ n − 1 2 中。通过考虑 n 点集 { 0, e 1 , ... , en − 1 } ⊆ R n − 1 ,其中 ei 是第 i 个标准基向量,不难看出维度 n − 1 是等距嵌入的最佳维度。Johnson-Lindenstrauss 引理 [JL84] 建立了一个惊人的事实,即如果我们允许少量误差 δ > 0 ,那么更好的“降维”是可能的。也就是说,对于任何 n ≥ 1 ,任何点 x 1 , ... , en − 1 } , xn ∈ ℓ 2 , 且任意 0 < δ < 1 , 存在 n 个点 y 1 , ... , yn ∈ ℓ d 2 , d = O ( δ − 2 log n ) , 并且对于所有的 i , j ∈{ 1, ... , n } ,
微/纳米结构对热导率的影响是一个具有重大科学意义的课题,对热电技术尤其重要。目前的理解是,结构缺陷主要通过声子散射降低热导率,其中描述热传输时声子色散和声速是固定的,特别是当化学成分不变时。对 PbTe 模型系统进行的实验表明,声速随内部应变的增加而线性减小。这种材料晶格的软化完全解释了晶格热导率的降低,而无需引入额外的声子散射机制。此外,我们表明,高效率 Na 掺杂 PbTe 的热导率降低和随之而来的热电品质因数(zT > 2)的提高主要归因于这种内部应变引起的晶格软化效应。虽然已知非均匀内部应变场会引入声子散射中心,但这项研究表明,内部应变也能平均软化材料晶格,从而改变声速和声子色散。这为控制晶格热导率提供了新途径,超越了声子散射,利用微结构缺陷和内部应变。在实践中,许多工程材料都会表现出软化和散射效应,就像硅中显示的那样。这项研究为能源材料、微电子和纳米级传热领域的热导率研究带来了新的启示。
•发现,作用机理•药代动力学,给药•血糖效应•额外好处•不良影响•SGLT生理•SGLT-2抑制剂(SGLT-2I):
摘要。使用单个精度的渗透点反应在操作天气预测中变得越来越普遍。同时,气候模拟通常仍以双重精度运行。这样做的原因可能是多种多样的,范围从对依从性和保护法的关注到对缓慢过程的未知效果,或者仅仅是较不频繁的机会和较高的验证计算成本。使用基于合奏的统计方法,Zeman和Schär(2022)可以检测区域天气和气候模型Cosmo的双重和单位仿真之间的差异。但是,这些差异是最小的,通常只能在模拟的第一个小时或几天内检测到。为了评估这些差异是否与区域气候模拟相关,我们已经对100年的区域气候下限实验(Euro-Cordex)进行了为期10年的集合模拟,并与100个合奏成员进行了单一和双重精度。通过基于所有测试变量的分布差异,我们仅在每12或24小时以47个输出变量应用47个输出变量的统计测试每12或24 h,每12或24 h都会发现单精度气候模拟的排斥率略有增加。拒绝率的增加远小于模型中水平差异系数的较小变化而产生的。因此,我们认为它可以被模型不确定性掩盖,因为它被忽略了。据我们所知,这项研究代表了迄今为止对
今天,副总统卡马拉·哈里斯宣布了她上任 100 天内为降低美国家庭成本而提出的几项提案。今天宣布的措施将为中产阶级减税、降低食品杂货成本、打击价格欺诈、降低购房和租房成本、继续降低处方药成本并减轻数百万美国人的医疗债务。这些大胆的行动将解决美国家庭面临的一些最严重的痛点并增强他们的财务安全。这些提议只是副总统经济计划的一部分,该计划还包括保护和加强社会保障和医疗保险;召集劳动力、小企业和大公司在美国投资、创造就业机会并为美国人提供服务;降低教育、儿童保育和长期护理的成本;赋予工人权力并赋予他们共同讨价还价更高工资的权利;创造一个稳定的商业环境和一致透明的规则;鼓励创新技术同时保护消费者;等等。哈里斯副总统明确表示,建设中产阶级将是她总统任期内的一个决定性目标。她将为那些要求新未来发展的美国人提供帮助,让所有美国人都能够振作起来,这样他们不仅可以过得去,而且可以取得进步。打造美国梦:降低租房和购房成本