深度学习评估是由多个领域的交集形成的新方向,核心问题是如何可视化协作学习模型以激励学习者。因此,本文通过计算机支持的协作学习(CSCL)技术实现了实时知识共享,并促进了学习者的互动。在本文中,我们根据五种方式收集,标记和分析数据:大脑,行为,认知,环境和技术。在本文中,根据多模式数据分析的阈值开发了计算机支持的协作学习过程分析模型。该模型基于智能网络协作的角色和CSCL。本文设计并开发了一种交互式可视化工具,以支持在线协作学习过程分析。此外,本文在在线课堂上进行了一项实践研究。结果表明,该模型和工具可以有效地用于在线协作学习过程分析,并且测试模型结果非常合适。测试模型的熵指数的值约为0.85,大约10%的个体被分配给了错误的轮廓。在测试期间,参与者的参与逐渐从5%增加到约25%,参与效应提高了约80%。这表明在多模式数据分析观点下,计算机支持的协作学习过程分析模型的强可适用性值。
• 模型的复杂性。虽然 PRA 的 SS1/23 并不要求公司使其机器学习算法更具解释性,但公司应为更复杂的模型分配更高的模型风险。然后应使用基于风险的模型分层来在模型生命周期中优先考虑其验证活动和其他风险控制,并识别和分类对公司业务活动和/或公司安全性和稳健性构成最大风险的模型。 • 有效的监督和问责。PRA 的 SS1/23 在治理原则 2 下提出了许多期望。例如,公司应在公司的组织结构和风险状况中确定最合适的相关 SMF,以承担 MRM 框架、其实施以及框架的执行和维护的总体责任。负责任的 SMF 关于 MRM 的职责可能包括:制定政策和程序以使 MRM 框架可操作并确保合规;分配框架的角色和职责;确保有效挑战;确保独立验证;评估和审查模型结果和验证及内部审计报告;在必要时采取及时的补救措施,以确保公司的总体模型风险保持在董事会批准的风险偏好范围内;并确保充足的资源、足够的系统和基础设施。
根据国家农业科学研究所所产生的新气候变化情景,评估了整个朝鲜半岛的水稻气候产量潜力(CYP)的变化,并在共享的社会经济途径(SSP)和代表性浓度(RCP)发射方案下,在1 km分辨率下以1公里的分辨率为1 km,以1公里的分辨率进行评估。为了克服数据可用性,我们利用太阳辐射进行CYP而不是阳光持续时间,而阳光持续时间在气候预测场中相对罕见。结果表明,与当前气候相比,在温暖的温度条件下,最大CYP(CYPMAX)减少了,最佳标题日期逐渐延迟。在SSP5-85场景中,这种趋势尤其明显,表明除了朝鲜东北山区外,变暖速度更快。这显示了较低排放场景的好处,并采取了更多的努力来限制温室气体的排放。另一方面,Cypmax显示了各种可行的未来,在分析单个模型或少量模型结果时,它显示了未来气候预测的固有不确定性以及风险,突显了合奏方法的重要性。这项工作得到了赠款的支持(no。RS-2021-RD009055)来自大韩民国农村发展管理局
摘要。这项研究通过分析由气候模型子集强迫的耦合海洋和排水盆地建模系统的输出来提高对Nemunas河,Curonian Lagoon和波罗的海连续体的气候投射变化的理解。由偏差的较低的高分辨率高分辨率区域大气气候模型进行了偏置校正,并用于建立水文(土壤和水评估工具,SWAT)和水动力学(Shal-Fow-dow-dow-dower-dater水水力学有限元模型,Shyfem)模型系统。这项研究研究了在代表性浓度途径4.5和8.5场景下,在4.5和8.5场景下,在环境参数,水流,养分,水温,冰盖和盐水侵入的环境参数中的可变性和趋势。分析强调了模型结果之间的差异,强调了投影气候影响的固有不确定性,因此突出了使用多模型集合来改善气候变化影响评估的效果的信息。建模恢复用于通过分析冷水物种繁殖季节来评估由于气候变化而导致的环境影响。我们分析了寒冷时期(<1。5°C)作为Burbot(Lota Lota L.)产卵的热窗口,假设有不同的气候强迫场景和模型,则计算出。在
本论文的主要目的是改进之前开发的缩比战斗机演示器的仿真模型。为了得到可靠的结果,仿真模型应该正确建模并使用准确的输入。为了实现这一目标,我们采取了两种方法,第一种方法是提供气动导数数据库,以便在仿真模型中实现,第二种方法是改进仿真模型的推进模块。气动数据库由几种 VLM 和面板方法软件生成,即 Tornado、VSPAero 和 XFLR5,它们使用缩比战斗机演示器通用未来战斗机 (GFF) 作为飞机模型。在将其实现到仿真模型之前,首先比较了不同方法和软件的结果。第二个过程包括增强推进模型和气动数据库的实现。推进模型增强包括推力建模的改进和燃料消耗模型的开发。此外,气动数据库的实现是通过将数据库的外部集自动连接到仿真模型来执行的。验证过程通过将仿真模型的结果与记录的飞行数据进行比较来进行,同时通过比较改进后的仿真模型和之前的仿真模型结果来查看改进的效果。使用改进的模型
重要提示:先锋资本市场模型® (VCMM) 生成的关于各种投资结果可能性的预测和其他信息本质上是假设性的,不反映实际的投资结果,也不保证未来的结果。VCMM 的欧元回报结果分布来自对每个建模资产类别的 10,000 次模拟。模拟截至 2024 年 11 月 8 日。模型结果可能因每次使用和时间而异。注意:数字基于股票回报结果分布第 50 个百分位数附近的 2 点范围和债券第 50 个百分位数附近的 1 点范围。所有预测均以欧元为单位。资产类别使用的基准:欧元区股票:MSCI 欧洲经济和货币联盟 (EMU) 指数;发达市场(美国除外)股票(未对冲):MSCI 全球(美国除外)总回报指数 欧元;新兴市场股票(未对冲):MSCI 新兴市场总回报指数 欧元;欧元区综合债券:彭博欧元综合债券指数;全球除欧元区外综合债券(对冲):彭博全球除欧元外综合债券指数欧元对冲。资料来源:先锋集团。
本报告对松弛 LNG 货舱中的动态晃动载荷进行了评估。全面回顾了世界范围内的比例模型晃动数据。将数据简化为通用格式,以便定义设计载荷系数。回顾了 LNG 舱的结构细节,重点放在定义独特的设计特征上,这些特征在设计 LNG 舱以承受动态晃动载荷时必须考虑。进行了额外的比例模型实验室实验以补充可用的模型晃动数据。实验以组合自由度进行,以确定多自由度激励的可能性,以增加动态晃动载荷。还进行了实验以建立结构响应分析所必需的晃动动态压力-时间变化曲线。还对全尺寸 LNG 船舶舱结构的代表性段进行了实验,该舱结构装载了根据模型结果预测的典型全尺寸动态晃动压力。开展分析研究,提供确定壁结构对动态晃动载荷响应的技术。最后,介绍了膜式和半膜式油箱、重力油箱和压力油箱的设计方法,设计程序从比较共振晃动周期与船舶周期开始,定义设计载荷,然后根据随油箱类型变化的划定程序设计受动态晃动载荷影响的油箱结构。
本报告对松弛液化天然气货舱中的动态晃动载荷进行了评估。全面回顾了全球比例模型晃动数据。数据被简化为通用格式,以便定义设计载荷系数。回顾了液化天然气储罐的结构细节,重点是定义在设计液化天然气储罐以承受动态晃动载荷时必须考虑的独特设计特征。进行了额外的比例模型实验室实验,以补充可用的模型晃动数据。以组合自由度进行实验,以确定多自由度激励的潜力,以增加动态晃动载荷。还进行了实验以建立结构响应分析所必需的晃动动态压力-时间历史。还对全尺寸 LNG 船舶储罐结构的代表性段进行了实验,该储罐装载了模型结果预测的典型全尺寸动态晃动压力。进行了分析研究,以提供确定壁面结构对动态晃动载荷响应的技术。最后,介绍了膜式储罐和半膜式储罐、重力储罐和压力储罐的设计方法,其中设计程序从比较共振晃动周期与船舶周期开始,定义设计载荷,然后根据随储罐类型变化的划定程序设计受动态晃动载荷影响的储罐结构。
罗马气候最佳(RCO)和后期的古董小冰河时代(Lalia)对罗马帝国的兴衰产生了什么影响?我们的文章提出了一种基于代理的建模(ABM)方法,以评估气候变化对南部高卢南部葡萄园,橄榄树和谷物农场的利润的影响,这是罗马时期的主要财富来源。该ABM模拟了一个农业生态系统模型,该模型从古气候数据中处理潜在的农业产量值。该模型计算出销售农作物的农业剥削的收入,其年度体积根据气候和市场价格而变化。通过从收入中扣除运营和运输成本来计算不同农业剥削的潜在利润。我们得出的结论是,罗马时期的温暖和潮湿的气候可能对公元前2世纪和公元3世纪之间的葡萄酒和橄榄农场的盈利能力产生了极为有益的影响,但对谷物生产的影响较小。随后,在古董晚期的冰河时代晚期(公元4世纪),农场的潜在盈利能力显着下降。将我们的模型结果与考古数据进行比较,使我们能够讨论这些气候波动对农业和经济增长的影响,然后从古物的开始到结束。
我们提出了非常规超导体SR 2 RUO 4中核磁共振NMR和旋转轨道效应的第一个原理研究。我们已经计算了均匀的磁化率,该磁化率与振幅中的实验非常吻合,但是,与较早的模型结果一样,我们发现计算出的硬轴是Z,与实验相反。我们还计算了所有原子的骑士移位和NMR弛豫率,并再次找到了整体良好的一致性,但是与实验相同特定特征(例如骑士移动各向异性)的重要偏差。我们的结果表明,在基于密度功能的计算中,SR 2 RUO 4中的相关性导致轨道效应低估。我们还认为,轨道极化在易感性中的相对贡献(10-15%)也是一个低估的“实验”值。我们讨论了O和Ru骑士在施加域的所有方向上跨过超导转变的令人困惑的不变性。我们表明,这一事实无法通过意外取消或旋转的散射来解释,因为它发生在某些元素超导体中。我们还指出,偶极子和轨道高铁对SR 2 RUO 4中的骑士移动的贡献很大,再加上轨道依赖性超导性的可能性,要求修改超电导状态中骑士骑士偏移的标准理论。