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World File Search System比较的
国际比较的技术预测
图3-1：根据国家（包括欧盟的未来）在2016年至2022年期间考虑的国际未来研究数量的分布。26图3-2：在国家创新背景下的主题宽度。33图3-3：国家创新背景下的研究强度。34图3-4：国际比较中主题宽度和研究强度的比较35图3-5：BMBF先知的主题强度2019-2022 2019-2022 37图4-1：英国研究与创新系统的概述42图42图42：英国预见过程46基于7-3的主题重点挪威创新系统64图4-4：挪威远见过程的结构2021 68图4-5：挪威研究的九个报告的主题重点72图4-6：澳大利亚国家创新与科学议程组织的组织84图4-7：澳大利亚国家外观2019 87图4-8：截至2015年，马来西亚创新系统的摘录95图4-9：日本创新系统的摘录，并通过“国家科学技术政策研究所”（NITEP）分类。107图4-10：Nietep远见过程的发展历史。109图4-11：日语的结构11。远见过程。110图4-12：根据欧盟创新Zeiger 2022的创新能力的全球比较。139132图4-13：欧盟技术预测研究的主题重点（EC，EP，...）135图4-14：欧盟研究的主题重点“ 100对未来的自然创新突破”。132图4-13：欧盟技术预测研究的主题重点（EC，EP，...）135图4-14：欧盟研究的主题重点“ 100对未来的自然创新突破”。
更新了匹配调整的间接比较的结果...
在MAIC进行调整后，ELRA和TEC之间选择了选定的钥匙基线特征。对于除OS以外的所有端点，在基本情况下，ELRA的匹配后有效样本量（ESS）为75，在灵敏度分析中为89。对于OS，ESS分别为73和87。与TEC相比，Elra为
全球气候政治：欧盟比较的观点
课程描述和目标于2015年12月12日达成的《巴黎协定》代表了第一个全面的全球气候协议。该条约包含许多积极的规定，旨在为UNFCCC的宙斯盾下的全球气候制度建立新的建筑。本课程将为学生提供对《巴黎协定》中包含的主要规定和新的气候制度的深入分析。从国内和外交政策的角度来看，欧盟一直是环境问题的领导者，构成了世界上一些最深远的气候和可再生能源政策。欧盟的气候和能源立法也得到了国家一级的广泛政策。该课程将检查气候变化领域的欧盟内部政策和外部关系。这将包括对新的欧洲绿色交易，其他内部欧盟气候和能源政策以及欧盟在UNFCCC内部进行谈判的特别关注。相比之下，美国的气候政治更加动荡。尽管奥巴马总统试图发起许多联邦气候倡议，但共和党一直表现出对气候科学的怀疑，特朗普总统决定将美国从巴黎协定中撤出。乔·拜登（Joe Biden）当选为总统在巴黎协定中为美国返回的大门，但他的政府仍然面临许多障碍和对雄心勃勃的联邦气候议程的障碍和国内反对。结果，包括城市，各州，私营部门和民间社会在内的全球非国家和次国家行为者在弥补国家一级不足方面起着关键作用。例如，加利福尼亚和纽约等美国的部分地区以及巴黎等城市已成为世界各地制定气候政策的世界领导人。因此，本课程将研究多级和多中心治理的新兴框架，包括非国家和次国参与者作为气候制度内的基础的作用。将与欧盟的能源和气候政策与美国和其他国家（例如中国）进行比较，以强调方法上的差异，以及对全球气候制度未来的观点。
浏览贴片：具有全球和局部特征比较的异常定位
异常定位，目的是将图像中的异常区域分割出来，这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型，这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中，我们提出了一种基于补丁的方法，可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说，我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练，其目的是模仿本地功能，以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测（IAD）头和一个失真异常检测（DAD）头，以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法优于最大的竞争对手，而竞争对手的差距足够大。
对月球，火星和月球之间的月球地震散射和比较的定量评估
摘要Apollo Lunar地震数据中看到的强烈地震散射是最具特征的特征之一，这使地震信号与在地球上观察到的信号大不相同。散射被认为归因于地下异质性。虽然月球的异质结构反映了过去的地质活动和进化过程，但详细的描述仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们提出了通过完整的3D地震波传播模拟得出的上月壳中的地下异质性的新模型。我们的模拟成功地重现了阿波罗地震观测，从而导致了月球散射特性的重大更新。结果表明，月球的散射强度比地球上异质区域的散射强度高约10倍。量化的散射参数可能会使我们对月球的表面演化过程有限制，并使比较研究能够回答一个基本问题，即为什么地震特征在各种行星体上有所不同。
使用复杂系统建模和与动态模型进行比较的北大西洋大气循环的概率季节性预测
北大西洋喷气流强烈影响西北欧洲的天气，并在确定北大西洋大气循环指数（如北大西洋振荡（NAO），东大西洋（EA）模式）和斯堪的纳维亚（SCA）模式的强度和迹象中发挥了重要作用； the anomalous weather pat- terns of a particular season can be described by the inter- play of these modes of variability (Hall & Hanna, 2018 ).最近的极端季节的特征是不同的喷气流配置，喷气强度和位置与西北欧洲各地经验丰富的极端天气条件（例如，在温度和降水量）之间有着密切的联系（Hall＆Hanna，2018年）。极端的季节性天气在避免风险方面具有重要的社会经济影响，其成本对保险业（例如，2013/14年冬季英国的15亿英镑（Davies，2014年））对农业，粮食安全，能源供应，公共健康/公共卫生/福祉和恶劣天气计划的影响。直到最近，北大西洋大气变异性很大程度上是由于不可预测的波动（Stephenson等，2000）。然而，动态季节性预测系统已被用来开发熟练的季节性预测，从未来几个月开始为英国冬季天气（Scaife等，2014）。这些喷气流变异性的驱动因素可以互相反对或加强，并且有迹象表明它们之间的相互作用（Hall等，2019）。喷射流变异性的驱动因素显示出季节性变化和喷气流变异性的独特驱动因素在不同的海子中起作用。Many fac- tors (drivers) appear to influence the NAO and jet-stream changes, and these potential drivers can be broadly grouped into cryosphere effects from variations in sea-ice extent and snow cover, oceanic effects from North Atlan- tic sea-surface temperatures (SST), tropical influences such as the El-Niño Southern Oscillation (ENSO), and stratospheric effects due to stratospheric circulation vari- ability, solar variability, volcanic eruptions and the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) (Hall et al., 2015 ).除了这些可识别的驱动因素外，由于混乱的内部动力学过程，北大西洋喷气机的一部分的特征是内部未强制性的可变性驱动的（Kushnir等，2006； Lorenz，1963）。现在已经达成共识，即在气候模型中可以再现了一些观察到的驱动因素，但对最近确定的北大西洋地区驱动器的驱动因素的理解提高了，这对于在英国季节性气候预测中取得进展至关重要（Hall等人，2015年，2015年）。The focus of government-funded research is on dynami- cal forecast systems; however, such forecasts are not always
证据网络：快速，摊销，神经贝叶斯模型比较的简单损失
抽象证据网络可以在最先进的方法时启用贝叶斯模型比较（例如嵌套采样）失败，即使可能性或先验是棘手或未知的可能性。贝叶斯模型比较，即贝叶斯因素或证据比率的计算可以作为优化问题。尽管贝叶斯对最佳分类的解释是众所周知的，但在这里，我们更改了透视和当前类别的损失函数，这些损失功能会导致快速，摊销的神经估计器，这些神经估计器直接估计贝叶斯因子的方便功能。这种减轻与估计单个模型概率相关的数值不准确性。我们介绍了泄漏的奇偶校验功率（L-pop）变换，从而导致了新型的“ L-pop-timpential”损失函数。我们探讨了不同模型中数据概率的神经密度估计，这表明与证据网络相比，它的准确和可扩展性不那么准确和可扩展性。多个现实世界和综合示例说明，证据网络明确地独立于参数空间的维度，并与后验概率密度函数的复杂性温和地缩小。这种简单而强大的方法对模型推理任务具有广泛的影响。作为证据网络在现实世界数据中的应用，我们计算了两个模型的贝叶斯因子，该模型具有暗能量调查的重力镜头数据。我们简要讨论了我们的方法在隐式推理设置中的其他相关的模型比较和评估问题。
将基于花粉的定量植被重建与植被模型的输出进行比较的挑战 - 欧洲的角度
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化，这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的（Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2，包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的（Ly） - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示（大型地点的蔬菜丰度的区域估计）模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致，在千禧一代期间具有大的树覆盖物，并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是，揭示树盖的减少比模型早得多，这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比，LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率，但MPI-ESM表明，在中欧和不列颠群岛中，树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明，在大多数情况下，树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代，灵敏度实验表明，该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
基于局部网络余弦相关性和相似性比较的新鲜天然药物分子靶点初筛
摘要背景：中药由数百种天然药物分子组成，在数千年的传统中医药中发挥着重要作用。因此，研究天然药物分子的靶点对探索中医药治疗疾病的机制具有重要意义。然而，由于药物分子与靶点相互作用的复杂性，确定一个新鲜的天然药物分子的靶点非常困难。与传统的生物实验相比，计算方法具有时间少、成本低的优势，但仍面临许多巨大的挑战，尤其是对于没有社会联系的分子。方法：本研究提出了一种基于余弦相关和局部网络相似性比较（CSLN）的新方法，对新鲜的天然药物分子进行靶点的初步筛选，并通过训练参数为它们分配权重。结果：在以药物分子为训练和测试对象的情况下，CSLN在金标准数据上的表现优于流行的药物-靶点相互作用（DTI）预测模型GRGMF。此外，CSLN 在 TCMSP 上对新鲜天然药物分子靶点筛选性能（情景模拟）的检测表现出色（top20 中有 13 个阳性样本），同时 Western-Blot 也进一步验证了 CSLN 的准确性。结论：综上所述，结果表明 CSLN 可以作为新鲜天然药物分子靶点筛选的替代策略。关键词：靶点筛选，新鲜天然药物分子，余弦相关，相似性比较，Western-Blot
使用原子力显微镜对石墨烯氧化石墨片的厚度测量：国际实验室间比较的结果
1 1技术创新中心国家市场法规，国家计量学研究所（NIM），北京，100029，中华民国2中，中国吉利安格大学，杭州大学，辛吉安，辛吉安吉安，310018材料科学，国家计量与测试国家实验室（LNE），29 Avenue Roger Hennequin，F-78197，F-78197，法国5号，5个国家测量研究所（NMIA），布拉德菲尔德路36号，新南威尔士州Lindfield，新南威尔士州2070年，澳大利亚2070年，澳大利亚6号研究中心，国民研究委员会（NRC），加拿大研究委员会（NRC）。 0R6, Canada 7 Bruno Kessler Foundation, Sensors and Devices Center, Micro Nano Facility Unit ( MNF ) , Trento I-38123, Italy 8 National Institute of Metrology ( Thailand ) ( NIMT ) , 3 / 4-5 Moo 3, Klong 5, Klong Luang, Pathumthani, Thailand 9 Danmarks Nationale Metrologiinstitut ( DFM ) , Kogle Allé 5 D-2970 Hørsholm Danmark 10 National Institute of Metrology, Quality and Technology ( INMETRO ) , Duque de Caxias RJ, Brazil 11 Center for Measurement Standards, Industrial Technology Research Institute ( CMS / ITRI ) , Hsinchu 30011, Chinese TaiPei, People ' s Republic of China 12 Swinburne University of Technology, John Street, Hawthorn, VIC 3122 Australia1技术创新中心国家市场法规，国家计量学研究所（NIM），北京，100029，中华民国2中，中国吉利安格大学，杭州大学，辛吉安，辛吉安吉安，310018材料科学，国家计量与测试国家实验室（LNE），29 Avenue Roger Hennequin，F-78197，F-78197，法国5号，5个国家测量研究所（NMIA），布拉德菲尔德路36号，新南威尔士州Lindfield，新南威尔士州2070年，澳大利亚2070年，澳大利亚6号研究中心，国民研究委员会（NRC），加拿大研究委员会（NRC）。 0R6, Canada 7 Bruno Kessler Foundation, Sensors and Devices Center, Micro Nano Facility Unit ( MNF ) , Trento I-38123, Italy 8 National Institute of Metrology ( Thailand ) ( NIMT ) , 3 / 4-5 Moo 3, Klong 5, Klong Luang, Pathumthani, Thailand 9 Danmarks Nationale Metrologiinstitut ( DFM ) , Kogle Allé 5 D-2970 Hørsholm Danmark 10 National Institute of Metrology, Quality and Technology ( INMETRO ) , Duque de Caxias RJ, Brazil 11 Center for Measurement Standards, Industrial Technology Research Institute ( CMS / ITRI ) , Hsinchu 30011, Chinese TaiPei, People ' s Republic of China 12 Swinburne University of Technology, John Street, Hawthorn, VIC 3122 Australia