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气候变化改编计划| 2024摘要报告
气候变化改编计划是一种战略方法，它考虑了气候科学并影响并制定了管理气候变化风险的计划。Yukon Energy制定了这一气候变化适应计划，以提高我们公用事业对气候变化和极端天气的关键风险的韧性。该计划确定了重要的气候变化风险和我们可以实施的特定适应性，以更好地应对或从这些气候变化风险中更快地恢复。我们的气候变化适应计划是为了继续向Yukoners提供可靠，安全和负担得起的电力。
牛津郡气候变化改编路线图日期
a。气候脆弱性评估 - 评估牛津郡关键气候危害的空间变化以及脆弱人群和资产的暴露。b。极值分析 - 估计牛津郡极端热量和降雨事件的概率和空间变化4。由于气候变化的影响，将对居民的健康和福祉产生重大影响（请参阅相等性的影响）。洪水，热浪和干旱将日益影响高速公路，财产和基础设施运营。牛津郡的生物多样性将很难迅速适应牛津郡快速变化的气候。5。作为适应工作流程的一部分，保罗·沃特基斯（Paul Watkiss Associates）被委托，对气候变化对牛津郡GDP的影响进行经济评估。没有适应性，气候变化会影响2020年代的GVA减少至数亿美元。到2050年代，影响的影响导致GVA比没有气候变化的情况下的情况低10亿英镑 - 每年低18亿英镑/年。到2070年，如果没有努力适应气候适应，牛津郡的GDP的收缩将达到6.5％。路线图工作包的概述
部落气候改编101培训报告
部落和社区代表：伯特利 - 艾弗里·霍夫曼·埃文斯维尔部落委员会 - 所罗门·雅特林·科卡纳克村理事会 - 布伦达·诺塔克（Brenda Nowatak）和chuathbaluk的蒂娜·曼恩（Tina Mann Paimiut的Kiunya原住民村 - Unalakleet的詹姆斯·约瑟夫本地村庄 - 雅各布·伊瓦诺夫·乌纳克莱特村委员会 - 乔琳娜·纳诺克·诺尔维克（Jolene Nanouk Noorvik可持续能源 - 钱德勒·肯普（Chandler Kemp）美国原住民鱼类和野生动物协会顾问-Brian Ashton
SpikeVax的概述，包括其改编的疫苗，以及为什么在EU
该药物会受到其他监测。这将允许快速识别新的安全信息。医疗保健专业人员被要求报告任何可疑的不良反应。有关如何报告不良反应的第4.8节。1。药物产品的名称covid-19疫苗阿斯利康悬浮液悬挂于注射covid-19疫苗（chadox1-s [重组]）2。定性和定量组成这些是每瓶8剂或10剂0.5 ml的多剂量小瓶（请参阅第6.5节）。一剂（0.5 mL）包含：编码SARS-COV-2尖峰糖蛋白（Chadox1-S） *的黑猩猩腺病毒，不少于2.5×10 8感染性单元（INF.U） *通过转基因修饰的人类胚胎肾脏（HEK）293 Cells和Reclys of Replys cells and Replys and Repompinant dna dna dna dna dna。该产品包含转基因的生物（GMO）。具有已知作用的赋形剂，每个剂量（0.5 mL）含有大约2 mg的乙醇。有关赋形剂的完整列表，请参见第6.1节。3。注射药物悬浮液（注射）。悬浮液无色至略带棕色，清晰至略微不透明，pH值为6.6。4。临床细节4.1治疗指示COVID-19 COVID-19S疫苗阿斯利康用于主动免疫以防止18岁及以上的个体中由SARS-COV-2引起的CoVID-19。
儿童和青少年心理健康的多系统改编
我们呼吁从deci sion-ma kers和Comm Unity呼吁行动，导致ERS批准在政府和公共部门系统中对Ion进行攀登。快速范围的评论强调了儿童权利重点的机会，以进行气候准备和适应。我们呼吁决策者和社区领袖采取行动，以整合政府和公共部门系统的气候适应的儿童权利方法。
医学视觉语言模型的几次改编
摘要。通过多模式学习整合图像和文本数据已成为医学成像研究中的一种新方法，并在计算机视觉中成功地部署了。虽然已经致力于建立医疗基金会模型及其零射击到下游任务，但流行的几杆设置仍然相对尚未探索。从当前在计算机视觉中的这种设置的强劲出现之后，我们引入了第一个结构化基准，用于在严格的几杆状态下适应医学视觉模型（VLMS），并研究自然图像背景中常用的各种适应性策略。此外，我们评估了线性探针适应性基线的简单概括，该基础是通过可学习的类乘数来寻求视觉原型和文本嵌入的最佳混合。令人惊讶的是，这种文本知情的线性探针与基于复杂的及时学习和基于适配器的策略相比产生了竞争性能，同时运行速度要快得多并适应黑盒子设置。我们的扩展实验涵盖了三种不同的医学模式和专业的基础模型，九个下游任务以及几种最先进的少数适应方法。我们提供了我们的基准和代码公开，以触发此新兴主题的进一步发展：https：//github.com/fereshteshakeri/few-shot-medvlms。
机器学习驱动的基于指标的网状改编
网格适应在CFD中至关重要，对于动态完善并优化计算网格，增强了捕获复杂流动特征的精度。基于度量的网格适应性，虽然在数学上健壮，但通常依赖于伴随解决方案来进行误差估计，这可以显着增加计算需求。为了应对这一挑战，这项研究旨在开发一种机器学习驱动的方法来改编CFD，从而消除了对计算强度密集的伴随解决方案的需求。在追求此目标时，我们采用集合模型和图形卷积网络（GCN）来预测在适应过程中每个单元格的局部误差估计器。我们的发现表明，GCNS胜过各向同性网格的集合模型，而两个模型在各向异性网格中产生相似的结果。这些结果表明，我们的机器学习驱动的方法消除了求解伴随方程的误差估计的需要，为在复杂的流动方案中为更有效的CFD模拟铺平了道路。
西非气候变化和改编的西非科学服务中心
1.0简介：尼日利亚尼日利亚尼日尔州联邦技术大学（FUT Minna）在西非科学服务中心的气候变化中心和改编的土地使用（WASCAL）下，呼吁申请其在气候变化和人居中的第二批博士研究计划。WASCAL是一个完全西非国际组织，专注于学术和跨学科研究，建立研究生水平的科学能力以及西非的政策制定者，并针对适应气候变化影响和土地使用管理的科学建议。它与该地区的许多机构和大学合作，为其合作伙伴提供了卓越的知识平台。WASCAL由联邦教育与研究部（BMBF），德国及其11个西非成员国，分别：贝宁，卡波·佛得角，布尔基纳·法索，科特·迪瓦·迪瓦，加纳，加纳，加纳，几内亚，马里，马里，尼日尔，尼日利亚，塞内加尔，塞内加尔，divo
极端热动作计划：2024年的改编议程
纽约州正在采取行动解决当前和未来的极端热量影响。该计划是根据州长凯西·霍克尔（Kathy Hochul）的2022年国家（SOT）指令和尼塞尔达（Nyserda）制定的，以开发EHAP，以解决全州弱势社区，就业领域和娱乐区的极端热量影响。1州长Hochul指示该计划，以帮助协调机构间行动和投资，以确保优先援助在热地暴露的前线方面向不利的社区提供。根据州长的指示，DEC和NYSERDA召集了EHAPWG，包括29个州机构和当局。作为全州政府的整个工作，EHAPWG已开始通过立即采取行动，极端热量应急，气候适应计划以及研究和监测与热量相关的风险来协调全州对极端热量的反应（表1）。州长霍克尔（Hochul）通过扩大进入室内和室外冷却的途径来解决2024年SOTS地址中极高的影响的承诺健康基本计划。