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World File Search System观测值
空间中的量子辅助观测值
理想情况下，当多个观测员意识到新事件时，它们将遵循协调的观察策略。但是，根据每个新事件的时间表，观测值之间的通信可能太慢，无法有用。在这种情况下，观察者可以做的最好的方法是根据其本地信息诉诸最佳自主决策。我们代表了一组遥远的观察者作为团队游戏所面临的决策问题。然后，我们考虑一些样本场景，并确定可以通过经典观察策略获得的最佳性能。我们继续表明，在这些情况下，共享量子状态的可用性使观测值能够以严格改善其最佳不协调性能的方式协调其选择。
评估使用显微镜观测值的模型中尺度搅拌
摘要：我们评估了一组模型中的中尺度搅拌的表示，以根据北大西洋示踪剂释放实验（Natre）收集的微结构数据得出的估计值。我们从法拉利和波尔津的大约温度差异预算框架中大量汲取灵感。该框架假设温度差异的两个来源远离边界：首先，大规模平均垂直梯度通过小规模的湍流垂直搅拌；其次，中尺度涡流对大规模平均层梯度的横向搅拌。温度差异被转化，并以微观结构观测值估算的速率x进行平均转移量表以在微观尺度上进行最终耗散。海洋模型通过垂直混合参数化代表这些途径，以及沿等副侧面混合参数化（如果需要的话）。我们评估后者作为Natre数据集的残差的差异速率，并在一组模型模拟中与参数化表示形式进行比较。我们发现，由于在平行的海洋程序2（POP2）1/10 8模拟中，横向搅拌引起的变量产生很好地同意，并且在估计的误差栏内，并根据NATRE估计推断出来。在其他扩散率估计值中不存在这种元素值，这表明在解释ECCOV4R4调整后的侧向扩散率时需要补偿错误和谨慎。pop2 1 8模拟以及估计海洋版本4版本4（ECCOV4R4）模拟的循环和气候模拟似乎通过应用横向扩散率来消散数量级过大的差异，与NATRE估计相比，尤其是低于1250 m。 ECCOV4R4-调整后的横向扩散率升高，而微观结构表明X升高来自中尺度搅拌。
使用船载观测值对南大洋的IMERG和ERA5定量降水量估算
摘要：澳大利亚R/V调查员的最新航行在整个偏远的南大洋中提供了前所未有的降水观察结果，该降水量既是海洋降雨和冰相降水测量网络（OceanRain）海上圆点和双极化C波段C-Band C-Band Cane Radar（Oceanpol）。本研究采用这些观察结果来评估GPM（IMERG）的全球降水测量（GPM）综合多卫星检索和ECMWF（ERA5）降水产物产生的第五次重大全球重新分析。以60分钟和0.25 8（; 25 km）的分辨率工作，在整个过程中最常观察到小雨和毛毛雨。对海洋评估时，imerg产物高估了降水强度，但捕获了出现频率。从天气/过程量表中，发现IMERG在暖额和高纬度气旋条件下是最不准确（高估的强度），通常会预先发送多层云。在临时条件下，imerg低估了降水频率。相比之下，ERA5的技能在各种综合条件下更加一致，除了高压频率（强度）高度高估（低估）的高压条件。使用Oceanpol Radar，这是一个面积到区域分析（分数技能得分），发现ERA5的技能比Imerg更高。在海洋径流计，iMerg和ERA5之间的阶段分类中几乎没有共识。比较因不同数据集中的相分类的各种假设而变得复杂。
2023-24 年过渡报告
大多数指标的底层数据要么直接进入综合指数，要么使用有意义的相关指标进行缩放。许多指标本身可能是综合指数（例如，欧洲复兴开发银行中小企业指数或欧洲复兴开发银行知识经济指数），它们以指数形式进入 ATQ 综合指数。在标准化之前，不对底层指标进行进一步的转换。对于某些指标，当年没有数据，因此使用简单的插补方法。2 一种插补方法是使用过去几年的最新可用观测值，因此假设与最新可用观测值相比没有变化。当某个指标没有过去或现在的观测值时，根据欧洲复兴开发银行专家的判断，使用区域平均值（使用欧洲复兴开发银行对其投资所在经济体的区域分类）或观察到的区域最小值来插补缺失的观测值。
几种有效机器的比较评估...
摘要：通过分析孕妇的年龄、心率、血氧水平、血压和体温，可以评估某些患者的风险复杂性。及早识别和分类风险变量可以减少错误，从而成功预防妊娠相关问题。孕妇风险分析可以改善产前护理，改善母婴健康，并通过使用机器学习算法（例如 LDA、QDA、KNN、决策树、随机森林、Bagging 和支持向量机）识别错误分类的观测值来优化医疗资源，这些算法对孕产妇健康风险评估具有重要影响。应用了分割验证技术，使用 800 个观测值进行训练，使用 214 个观测值进行测试。此外，使用 10 倍交叉验证技术确定了最可靠的模型。所提出的模型在准确性和效率方面优于所有其他模型，使用 10 倍交叉验证技术的支持向量机的准确率为 86.13%。本研究的目的是利用机器学习技术，通过在风险因素分析中采用分类策略来估计孕产妇健康问题的强度水平。
关于人工智能取代人类劳动的报道可能被大大夸大了
注：回归系数用于衡量接触技术对就业份额变化的影响。每个观测值都是一个 ISCO 3 位数职业乘以行业单元格。观测值按单元格的平均劳动力供应加权。包括行业和国家虚拟变量。样本包括 2011 年至 2019 年 16 个欧洲国家的数据。整个样本的系数用水平线表示。条形图显示了分别在国内教育分布的下三分之一、中三分之一和上三分之一中平均教育程度的单元格子样本的估计系数。至少在 10% 水平上具有统计显著性的系数以深蓝色绘制。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。