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Dell Unity：数据缩减
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一种时空数据缩减与建模方法
分析和学习时空数据集是许多领域的重要过程，包括交通运输、医疗保健和气象学。特别是，环境中的传感器收集的数据使我们能够理解和模拟环境中的过程。最近，收集的时空数据量显著增加，给数据科学家带来了一些挑战。因此，需要采取措施减少需要处理的数据量，以便分析和学习时空数据集。在本文中，我们提出了 k 维时空缩减方法 (k D-STR)，以减少用于存储数据集的数据量，同时允许对缩减后的数据集进行多种类型的分析。k D-STR 使用分层分区来查找相似实例的时空区域，并对每个区域内的实例进行建模以汇总数据集。我们用 3 个表现出不同时空特征的数据集证明了 k D-STR 的通用性，并展示了一系列数据建模技术的结果。最后，我们将 k D-STR 与其他减少时空数据量的技术进行了比较。我们的结果表明，k D-STR 可以有效减少时空数据，并可以推广到具有不同属性的数据集。
Barnardo的减少碳缩减计划
基线排放足迹巴纳多（Barnardo）致力于到2050年或更早之前实现净净地位，旨在将可持续性实践纳入我们运营的各个方面。我们目前正在为我们的净零野心寻求外部支持。我们旨在参与外部专家，以帮助我们衡量和监视进度，同时还建立了未来跟踪和映射的框架。这将指导到2050年或更早地帮助巴纳多（Barnardo）实现净零状态所需的基本行动。以下概述了有关正在进行的活动和完成的活动和项目的更多信息。巴纳多（Barnardo's）已将2019 - 20年作为我们的范围1（直接）*和2（间接）**的基线报告年度**通过我们的简化能源消耗报告（SECR）测量的碳排放。2023-24将是测量我们的范围3排放（间接，从更广泛的价值链中）***的第一年***。基线排放是可以测量排放量的参考点。
直接通过增强的二氧化碳缩减的证据
由于土壤中发生的许多过程以及当前项目的短时间跨度发生了许多过程，因此设计出增强的风化对影响大气CO 2的能力是充满挑战的。在这里，我们报告了冰岛的组织/格利式Ansosol中的碳平衡，该碳平衡在3300年内收到了大量玄武岩粉尘，提供了量化增强风化的速度和长期后果的机会。自从沉积以来，添加的玄武岩灰尘已经连续溶解。土壤水域的碱度比等效的无尘土高10倍以上。考虑到土壤水暴露于大气时的氧化和脱气后，由于碱度产生而导致的年度CO 2缩水为0.17 t c ha -1年-1年。这项研究验证了在土壤中添加细粒度的镁质矿物质通过碱度出口减轻大气CO 2的能力。诱导的土壤有机碳储存的变化可能会占主导地位的净CO 2降低了增强的风化工作。
一种时空数据缩减与建模方法
分析和学习时空数据集是许多领域的重要过程，包括交通运输、医疗保健和气象学。特别是，环境中的传感器收集的数据使我们能够理解和模拟环境中的过程。最近，收集的时空数据量显著增加，给数据科学家带来了一些挑战。因此，需要采取措施减少需要处理的数据量，以便分析和学习时空数据集。在本文中，我们提出了 k 维时空缩减方法 ( k D-STR )，以减少用于存储数据集的数据量，同时允许对缩减后的数据集进行多种类型的分析。 k D-STR 使用分层分区来查找相似实例的时空区域，并对每个区域内的实例进行建模以总结数据集。我们用三个表现出不同时空特征的数据集证明了 k D-STR 的通用性，并展示了一系列数据建模技术的结果。最后，我们将 k D-STR 与其他减少时空数据量的技术进行了比较。我们的结果表明，k D-STR 可有效减少时空数据，并可推广到具有不同属性的数据集。
降低碳缩减计划2024.Docx
1。继续在办公室减少，再利用和回收我们的废物2。继续促进灵活的工作政策，包括在家工作和混合选择，这将导致汽车和/或公共交通工具的通勤较少，从而减少污染。3。继续在线举行会议，而不是与客户和其他合作者亲自举行会议，这再次导致汽车和/或公共交通工具的通勤较少。4。在可能的情况下，通过增加我们办公室的数字工具的使用来继续以无纸化的方式运行。5。继续在我们的办公室选择节能设备。6。继续使用笔记本电脑而不是台式机在我们的办公室进行操作，因为它们更节能。7。在不使用办公室的每一天结束时，继续关闭所有电器
冒险生活方式策略（缩减）信息表
皇家伦敦互助保险协会有限公司由英国审慎监管局授权，并受英国金融市场行为监管局和英国审慎监管局监管。该公司在金融服务登记册上，注册号为 117672。它提供人寿保险和养老金。在英格兰和威尔士注册编号为 99064。注册办事处：伦敦芬丘奇街 80 号，EC3M 4BY。皇家伦敦营销有限公司由英国金融市场行为监管局授权和监管，并将皇家伦敦的客户介绍给其他保险公司。该公司在金融服务登记册上，注册号为 302391。在英格兰和威尔士注册编号为 4414137。注册办事处：伦敦芬丘奇街 80 号，EC3M 4BY。
分析数据缩减技术：实验透视
摘要：数据生成的指数增长已成为当今快速增长的数字技术中普遍存在的现象。技术进步和连接的设备的数量是这种扩展的主要驱动力。但是，数据的指数增长列出了不同体系结构的挑战，尤其是在效率低下的能源消耗，次优的带宽利用率以及在云环境中存储的数据的迅速增加。因此，数据降低技术对于减少传输和存储的数据量至关重要。本文对各种数据减少技术进行了全面审查，并介绍了基于数据丢失类型对这些方法进行分类的分类法。本研究中进行的实验包括不同的数据类型，评估这些技术在不同数据集中的性能和适用性。
