摘要在许多领域都可以看到气候变化的影响。尽管气候变化有很多原因(太阳辐射的变化,地球轨道的差异,大陆转移和大气变化),但21世纪最明显的原因之一是人为影响。可以看到这些影响的一个区域是建筑物和建筑立面中的建筑部门。气候变化将在未来几十年内改变有关立面设计的假设。因此,为现有建筑物和新建筑物开发气候变化预测非常重要。为此,文献具有三种基本的气候模型。因此,这项研究的目的是使用HADGEM,MPI和GFDL气候模型根据RCP8.5 2015年历史时期以及未来2081年的2081年历史时期。在研究范围内,通过选择2081年和2015年,从GDM(气象学总统)获得了平均温度和相对湿度值,这些温度和相对湿度值经常在基于文献的气候变化研究中使用。在该方法中,比较了历史和未来时期的投影结果,并成为下一阶段的基础。在下一步中,根据文献,使用Glaser方法比较了过去和将来的墙壁部分的冷凝控制,该方法经常用于墙壁的冷凝控制中,并包含在TS 825 TASS中,该标准与EN ISO 13788
水库区域通常容易出现地质灾难,因为水文地质环境发生了重大变化(Zhou等,2022a)。例如,中国的三个峡谷水库地区已经报道了5,000多个地质灾难。极端气候和人类工程活动加剧了该水库地区地质灾难的发生,对当地居民和船只构成威胁。地质灾难的定量风险分析可以有效地支持管理人员制定预防灾难和缓解策略。由于变形和故障机制的复杂性,在各种时空量表上,定量分析和储层地质灾害的定量分析和预测中仍然存在许多未解决的问题。最近,随着新技术的开发和应用,例如岩土测试,遥感,机器学习和数值模拟,储层地质灾难的定量风险分析方法取得了巨大进步(Tang等,2019; Zhou等,2022b; Wang等,2022)。关于“水库地区地质灾难的定量风险分析的进步”的研究主题在滑坡风险分析领域已有七项贡献,包括使用高级技术,风险预测工具和实验室测试在滑坡易于区域的地形测试。
本文对迅速工程在优化大型语言模型(LLM)(如Chatgpt-4和Google Gemini在金融市场完整性和风险管理中的有效性)方面的作用进行了全面调查。随着AI工具的越来越多地集成到金融服务中,包括信用风险分析,市场风险评估和财务建模,及时工程对于改善AI生成的产出的相关性,准确性和上下文一致性至关重要。本研究评估了各种及时配置对增强财务决策的影响。通过一系列实验,本文比较了Chatgpt-4和Google Gemini(版本1.5和2.0)的性能,以生成可行的见解,以进行信用和市场风险分析。结果表明,Chatgpt-4在产生准确的财务见解方面优于Google Gemini超过30%。此外,发现ChatGpt-4版本4在风险分析任务中比版本3的效率高20%,尤其是在与监管框架和财务数据保持一致时。这些改进突出了迅速工程在增强财务模型的精确度中的重要作用。此外,该研究还通过优化的及时策略探讨了错误率的降低。尤其是,在评估复杂的财务查询时,及时工程会将错误率降低约20%。
2023:地震危险风险分析(SDRA)和张力障碍评估(TAS)方法论,以评估地热项目的地震性和密封完整性风险(Mijnlieff等人,2023年):
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多,本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究,本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明,尽管在促进包容性方面存在挑战,但参与式方法,特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法,同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
04 实施和协调框架................................................................................................................................37 4.0 概述....................................................................................................................................................38 4.1 组织结构...............................................................................................................................................38 4.2 人力资源发展战略.................................................................................................................................44 4.3 财政资源.................................................................................................................................................45 4.4 风险分析和缓解措施.......................................................................................................................47
任务 1:调查风力涡轮机制造过程中的工艺和性能挑战(ORNL 和 NREL)。(已完成)任务 2:AM 风力涡轮机组件/工具的成本/性能分析(现有 AM 能力)。(ORNL 和 NREL)。(已完成)任务 3:风险分析和缓解策略(现有 AM 能力)。(ORNL 和 NREL)。(已完成)任务 4:风力涡轮机组件/工具的成本/性能分析、风险分析和缓解策略(即将推出的 AM 能力)。(ORNL 和 NREL)。(已发布报告:风能系统中增材制造的现状)任务 5:行业合作以改进 AM 成本/性能分析(ORNL、NREL 和 Vestas)。(已完成)任务 6:利用 AM 技术制造机舱结构骨架节点 (SN) 以进行比较分析并发布结果。(出版物待发布)
1 “2023 年开源安全和风险分析报告”,Synopsys,2023 年 2 月 22 日,(https://www.synopsys.com/software-integrity/resources/analyst-reports/open-source-security-risk-analysis.html?utm_source=bing&utm_medium=cpc&utm_term=&utm_campaign=B_S_OSSRA_BMM&cmp=ps-SIG-B_S_OSSRA_BMM&msclkid=15e8216ad16511c8b01945c7b683c395)
6 开发值得信赖的人工智能应用的步骤 �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.� 24 6.1 目标功能和应用领域的定义 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.2 特定应用的风险分析和指标确定 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.3 选择合适的基础模型 �� ... �� ...