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World File Search System预警
气候适应力管理：探索数字孪生技术、3D 城市建模和预警系统的潜力
摘要：城市，特别是沿海低洼地区的城市，越来越容易受到气候变化的影响，而这些地区的人口集中趋势加剧了气候变化的影响。因此，需要全面的预警系统来最大限度地减少极端气候事件对社区的危害。理想情况下，这样的系统将允许所有利益相关者获取准确的最新信息并做出有效响应。本文进行了系统回顾，强调了 3D 城市建模、预警系统和数字孪生在通过有效管理智慧城市来构建气候适应力的技术创造中的重要性、潜力和未来方向。总共通过 PRISMA 方法确定了 68 篇论文。共纳入 37 个案例研究，其中 (n = 10) 定义数字孪生技术的框架，(n = 14) 涉及 3D 虚拟城市模型的设计，(n = 13) 需要使用实时传感器数据生成预警警报。本评论得出结论，数字模型与真实物理环境之间的双向数据流是增强气候适应力的新兴概念。然而，该研究主要处于理论概念和讨论阶段，在真正的数字孪生中实现和使用双向数据流方面仍存在许多研究空白。尽管如此，正在进行的创新研究项目正在探索数字孪生技术应对脆弱地区社区面临的挑战的潜力，希望在不久的将来为增强气候适应力提供切实可行的解决方案。
数据科学和人工智能的道德和专业指导 监管委员会为会员提供的指南
人工智能风险预警................................................................................................................................................................................................ 7
第29届联合国气候变化会议（COP29）
《巴黎协议》，《减少灾害风险）框架（DRR）和全球发展议程》将预警视为重中之重。非洲的DRR行动计划包括多危险预警和早期行动系统，以建立对灾难的韧性。随着气候变化，非洲定期记录复杂的危害（洪水，干旱，风暴，野火，旋风，热浪，在农业季节的破坏……）具有毁灭性的社会经济影响。
FSB-200 系列 - 通知程序
FSB-200 和 FSB-200S 是光束烟雾传感器，而不是探测器。这意味着它们可用于在传统光束探测器无法提供预警保护的地方提供预警保护。FSB-200 独特的六种灵敏度级别（包括两种适应环境设置）及其先进的软件算法协同工作，自动提供最佳级别的广域保护。FSB-200S 配备了集成测试功能，包括一个经过校准的测试过滤器，可有效消除背景光和干扰，以确保读数始终一致且准确。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6 Department of Medicine, Loyola University Medical Center, Chicago, IL 7 Department of Emergency Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison WI 8 BayCare, Clearwater, FL 9 Department of Medicine, Yale University, New Haven, CT Corresponding author: Matthew M Churpek, MD, MPH, PhD Email: mchurpek@medicine.wisc.edu Financial support used for the study: This work was supported by funding根据其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分，来自美国国立卫生研究院（PI：MMC； R01HL157262）和生物医学高级研发局（Barda），作为其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分。披露和利益冲突：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能抽象词计数：283主要文字字数：2,999
包含自动驾驶汽车的白皮书
从此级别开始，驱动程序可以选择哪个系统控制驾驶功能，尽管在某些限制范围内。这意味着车辆不需要持续的监督，但在系统无法自行处理危险情况时，确实需要驾驶员的注意力和干预。系统可以在驾驶员的请求下停用，也可以在达到其操作功能的限制时自动自动，此时，它将向驾驶员恢复控制的预警发出预警。3级自治使驾驶员可以在特定条件下从踏板上从方向盘和脚上移开手。
德国军事地球物理服务。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 Dipl. Met. Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，特别是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中预防鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统： • 持续实际鸟类迁徙观察（目视和雷达）； • 即时报告； • 集中风险评估； • 在线警告（BIRDTAM）； • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM； • 严格管制军事飞行； • 定期进行鸟击风险预测，以用于规划目的。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）： “Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展情况。本文介绍了该系统的重要模块。项目的实际状态如下
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6医学系，洛约拉大学医学中心，芝加哥，伊利诺伊州7 7号急诊医学系，威斯康星大学 - 麦迪逊分校，麦迪逊麦迪逊大学威斯康星州麦迪逊市8号湾长8号湾佛罗里mchurpek@medicine.wisc.edu披露：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。资金来源：这项工作得到了美国国立卫生研究院（PI：MMC; R01HL157262）和生物医学高级研发局（BARDA）的资金的支持，这是其研究创新创新与Ventures and Ventures and Ventures and Ventures（Drive）的一部分，合同编号为75A5A5A5A5A5A5A5A5A50121C00043（PI：DPE：DPE）。贡献：MMC对手稿的内容承担全部责任。MMC和DPE概念化了这项研究。KAC对数据进行了统计分析。 MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。 所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。 关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310KAC对数据进行了统计分析。MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310