尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C,在最高排放方案下,到本世纪末,平均范围为2.9至4.3°C,与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间,强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期(2036-2065)中,中期(2016- 2045年)的平均年度降水可能会增加2%–6%(2016- 2045年),而年平均降水量可能会增加8%–12%。耦合模型比较项目阶段5(CIMP5)集成模型在所有排放途径下,到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10%,干旱概率的增加。河流流量:降水增加将增加平均河流流量;但是,干旱事件的频率和严重程度已经发生,这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养,不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感,包括:Rajapur的水的供应非常复杂,这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响;卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明,由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量(RCP)4.5将增加6.4%2046至2070和8.4%2070至2099年。
近年来,基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而,以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息,忽略了不同视图之间的相关性。特别地,我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间,因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量,而这同样被忽略了。为此,我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言,我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习,我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点,从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外,大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
一些现代美联储批评者认为,美联储可以废除它,代之以金本位。他们声称,货币政策制定者很容易在通货膨胀的压力下屈服。另一方面,金本位可以作为货币的锚,限制货币供应量的增长率。金本位有好处,但也有代价。金本位的历史为美国应该恢复商品支持的货币体系的建议提供了重要的背景——黄金在历史上是最常用的商品。此外,即使货币体系改革不包括恢复金本位,政策制定者和公众也可以从更好地了解金本位的运作方式中受益。
摘要:由于技术的进步,学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力,这成为调查的肥沃基础。在这个问题中,这项工作的指导目标出现了,因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会,作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先,对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析,特别是在学生的形成背景下。此外,通过图像(媒体和代表)等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此,研究具有探索性特征,从方法上讲是一项定性研究,得到了书目研究的支持,作为理论支持作者,为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据,通过该数据可以得出结论,与技术相关的神经学习可以帮助大量学习,但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字:神经学习;技术;教学实践。
语义细分是计算机视觉中的核心任务,它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似,这种能力对于场景的场景至关重要。但是,许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短,低分辨率视频。因此,我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本,其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时,高分辨率的真实世界数据。此外,我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能,并讨论未来的含义。关键字
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本文介绍了由供应链委员会提出的SCOR参考模型的基本结构,该模型被广泛用作协助供应链管理的工具,并讨论了其在建筑链管理中实施的机遇和困难。为此,已经详细阐述了有关GCS文献以及与建筑有关的主要挑战的简要回顾。接下来,从概念基础来看,对一家公司的半结构化访谈进行了陶瓷块问题,到结构性砖石公寓企业,目的是使在混凝土情况下与SCOR建模时可能出现的问题相关联。对新供应链建模技术的研究可以帮助许多不知道其供应问题的公司以寻求解决方案。