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自动化功能提取和选择快速电池容量的数据驱动模型淡出和寿命末期
摘要 - 锂离子细胞可能会在以后的生活中经历快速降解，尤其是使用更多极端使用方案。快速降解的发作称为“膝盖点”，预测对电池的安全且经济上可行的用途很重要。我们提出了一种数据驱动的方法，该方法使用自动化特征选择为高斯工艺回归模型生成输入，该模型估计电池健康的变化，可以预测整个容量淡出轨迹，膝盖点和寿命。特征选择过程富有效地适应不同的输入，并优先考虑那些影响降解的输入。对于所考虑的数据集，发现在特定电压区域所花费的日历时间和时间对降解率的影响很大。该方法对1％以下的容量估计产生了中位根平方错误，并且还产生了膝关节中值和终止预测误差分别为2.6％和1.3％。
作为全球共同商品的水文循环
尽管从土地流出的绿色水流代表了当地的直接水流流向空气，但其中的大部分最终作为陆地水循环的一部分返回了土地。数十年来，通用循环模型估计40-60％的陆地降水来自土地，其余来自海洋来源（Douville等，2021; van der et et al。，2010）。最近的水分跟踪研究缩小了估计约45％的土地来源和55％的海洋来源（De Petrillo等，2024）。因此，将近一半的地面降雨来自土地，这意味着绿色水流与持续降水的海洋蒸发一样至关重要（所有淡水的来源）。绿色水。生态系统的蒸散量是区域尺度的降雨的根源，尤其是雨林（Avissar＆Werth，2005; Werth＆Avissar，2002）和湿地（Ramsar on witlands on witlands，2018年），应保留，恢复和可持续使用，并可持续使用。
绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响
减轻气候变化问题的角色应在青年中发表。本研究研究了绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响。使用随机抽样方法，这项研究涉及来自沙巴四个地区的254名受访者，即塔沃（Tawau），拉哈德（Lahad Datu），桑达坎（Sandakan）和柯达（Kota Kinabalu）。本研究使用了两种i）概率模型和ii）两阶段最小二乘法的方法。我们发现青年对绿色技术政策的积极看法对他们的气候变化意识之间的积极影响。此外，当我们使用基于前景理论的两阶段最小二乘方法和识别策略解决模型估计中的内生性问题时，效果将增加五倍。这项研究强调了青年在实施绿色技术方面的巨大影响，以减少马来西亚的气候变化问题。
在推广 2 型新型口服脊髓灰质炎疫苗期间监测 2 型循环疫苗衍生脊髓灰质炎病毒出现的风险
估计检测时间。为了解释使用 OPV 和检测到任何后续出现之间的时间差，我们估计了出现等待时间和报告等待时间（监测滞后）的分布。出现等待时间分布定义为从潜在播种事件（即 OPV2 SIA）到指数病毒日期的时间，并使用混合突变模型估计，给定 SIA 中的 OPV2 暴露和监测类型。从病毒日期（即 AFP 发病日期或 ES 收集日期）中减去每个出现组中的指数分离株的病毒年龄，以生成可能发生播种的概率时间段。使用 SIA 开始日期、OPV2 剂量数和到出现地区的距离，基于空间衰减辐射模型 11 来估计 OPV2 暴露。使用对数正态分布估计所有出现的出现等待时间，并再次忽略 ES 以反映仅有 AFP 监测的环境中的等待时间。
BPCI 高级目标价格规范
以下部分介绍了用于为 ACH 和 PGP 参与者构建目标价格的分步方法。第 4.1 节描述了用于估计受益人和同行调整的临床事件水平支出的风险调整器。第 4.2 节讨论了用于估计临床事件支出的风险调整模型。最后，第 4.3 节概述了如何使用模型估计来获得用于计算目标价格的 HBP 和 PGP-ACH 基准价格。对于下肢主要关节置换 (MJRLE) 临床事件类别，风险调整将进行修改，以考虑到 2020 年初全髋关节置换 (THA) 从 IP 专属列表中删除。对于上肢主要关节置换 (MJRUE) 临床事件类别，风险调整将进行修改，以考虑到 2021 年初全肩关节置换 (TSA) 从 IP 专属列表中删除。详细信息请参阅附录。
移民工人在绿色过渡中的作用
全世界政府致力于将其经济碳化化，但是这些目标受到吸引具有必要技能进入绿色经济的工人的困难。诸如《美国通货膨胀法》之类的投资预计将创造数百万个绿色工作岗位，迫使高层行业的失业，并要求工人重新养成。但是，由于制定新的学徒制和培训计划需要花费时间，并且在许多高收入国家的其他趋势（例如人口老龄化和紧张的劳动力市场）中，绿色经济中的劳动力短缺已经出现，有可能延迟关键的减少全球排放的时间。在2022年，美国五分之一的能源技术雇主报告了寻找工作的挑战。到2030年，一个模型估计了700万人的全球“绿色工人短缺”。因此，在通过增加工作薪水和条件并投资于劳动力发展的国家，雇主越来越希望从国外招募这些职位，以填补已经在本地出生和移民的工人来填补这些角色。
仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）Haw的农业气象模型在不同的灌溉频率1
摘要：这项研究的目的是校准和验证仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，为了模拟农作物产量并使模型适用于半干旱区域中产量的模拟。Aquacrop Model 5.0具有四个模块，涵盖了与气候，农作物，灌溉和土壤有关的方面，这些模块是在Semiarid（INSA）的实验农场进行的一项实验中收集的数据，该实验位于位于PB Campina Grande City，PB，Mesoregion，Braz agraz的PB市政府。基于这些数据，进行了产量估计，观察水对作物产量的影响。为了验证模型，将在7和28天的灌溉频率下在田间获得的数据与Aquacrop模型估计的结果进行了比较。针对仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，对模拟生产率的令人满意的结果，使Aquacrop成为适用于模拟产量和对这些农作物水应力的响应的模型，这可以帮助生产者在其财产上的决策过程中为生产者提供帮助。
识别危险和操作问题
在第 1 章中，我们概述了危害和风险之间的区别。危害不等于风险，这一区别至关重要。如果我们只关注风险分析，而不识别危害的根本原因，那么就会出现以下问题：“可能出现什么问题？”、“有多大？”、“多久一次？”和“那又怎么样？”(Kletz 1999)。此级别的危害识别涉及存储或处理材料的固有危害，以及为防止泄漏而采取的保护措施。风险分析通常从泄漏事件（可能出现什么问题）开始，使用后果模型估计严重程度（有多大），使用通用可靠性数据库估计频率（多久一次），并计算风险（那又怎么样）。在上述方法中，可能无法识别过程危害的根本原因，尤其是由异常情况和偏离预期操作导致的危害（Johnson 2000）。“无知因素”源于未能识别过程危害的根本原因。本章致力于介绍可用于详细识别过程危害的系统危害识别技术，以及每种技术对各个生命周期阶段的适用性。
来自三个海洋盆地的热带岛屿的钩端螺旋化动力学的气候驱动模型
我们调整了来自七个热带岛屿（瓜德罗普（Guadeloupe），团圆岛，斐济，菲尼亚（Fiji），芬图纳（Futuna），新喀里多尼亚（Futuna）和塔希提（Tahiti）的钩端螺旋病监测数据的机器学习模型，以研究气候对疾病季节性动态的影响，i。e。，中心的季节性剖面和2）年际异常，i。e。，与季节性轮廓的发病率偏差。然后使用该模型估计瓦努阿图和波多黎各的钩端螺旋体病的季节性动态，那里疾病发病率数据没有。可以构建一个可靠的模型，该模型可以构建跨越岛的交叉验证，并基于当前和2个月的滞后降水以及电流和1个月的滞后温度，可以构建以估算钩端螺旋体病的季节性动态。在反对派中，气候决定因素及其在估算次群岛际异常方面的重要性，在整个岛屿之间高度差异。