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Modèle leap

La version 2018 de LEAP est également livrée avec de nombreuses autres améliorations qui utilisent des cartes pour améliorer la visualisation des résultats, mieux soutenir les grands modèles LEAP et faciliter les interactions entre les parties prenantes. Les décideurs et les chercheurs seront en mesure d`estimer les impacts sur la santé et le climat, de suivre l`approvisionnement en biomasse et de modéliser les changements d`utilisation des terres dans une nouvelle version du système de planification des alternatives énergétiques à long terme (LEAP) de SEI. Essai randomisé et contrôlé du modèle LEAP d`intervention précoce pour les jeunes enfants souffrant de troubles du spectre autistique. L`un des principaux avantages de LEAP est sa faible exigence initiale en matière de données. De nombreux outils de modélisation reposent sur des algorithmes de solution très particuliers et souvent assez complexes telles que l`optimisation, et ont donc tendance à avoir des exigences de données hautement rigides. Le développement des données pour de tels modèles est une tâche fastidieuse, nécessitant des niveaux d`expertise relativement élevés. En revanche, parce qu`il fournit un choix de méthodologies de modélisation et de nombreux aspects de LEAP sont facultatifs, il a donc des exigences de données initiales beaucoup plus faibles et permet à ses utilisateurs de commencer à construire des modèles basés sur des principes comptables relativement simples. Les structures de données adaptables et transparentes de LEAP conviennent parfaitement à une approche analytique itérative: l`une dans laquelle l`utilisateur démarre en créant rapidement une analyse initiale aussi simple que possible. Dans les itérations ultérieures, l`utilisateur ajoute de la complexité uniquement lorsque les données sont disponibles et où le détail ajouté fournit d`autres informations utiles sur les questions abordées dans l`analyse.

En plus de ses capacités de modélisation, LEAP peut désormais être utilisé comme un outil de calcul, d`évaluation et d`affichage de nombreux indicateurs de développement sociaux, économiques et liés à l`énergie. Une série de fonctions sont disponibles qui facilitent la création d`indicateurs normalisés composites qui comparent les résultats entre les régions ou qui évaluent les performances des scénarios alternatifs. Une grande variété d`indicateurs peut être générée, y compris les scores 5 et 10 étoiles, les classements et les scores z. Le générateur d`expressions vous permet de construire des modèles complexes qui utilisent la grande bibliothèque de LEAP de fonctions intégrées ainsi que des références à d`autres données et résultats calculés dans LEAP. Les références de variables peuvent être construites graphiquement en faisant simplement glisser et en déposant des branches de la structure de données de l`arborescence principale dans l`outil expression Builder. Pour aider à déboguer ces modèles, expression Builder fournit également la validation de type Check-As-You des expressions de modélisation, affichant les messages d`erreur de syntaxe ou d`exécution sur une barre d`outils en temps réel. La conception de LEAP comme système d`aide à la décision complète, lui a permis de développer une réputation parmi ses utilisateurs pour présenter des concepts d`analyse énergétique complexes de manière transparente et intuitive. «LEAP est le seul logiciel de modélisation énergétique substantiel qui est raisonnablement accessible aux consultants en énergie qui ne sont pas des spécialistes de la modélisation», explique Mark Borchers, directeur de l`énergie durable en Afrique. «La nouvelle version de LEAP permet aux utilisateurs d`examiner ces problèmes de manière holistique, en combinant à la fois la demande et la modélisation de l`offre», a déclaré Charlie Heaps, chercheur principal de SEI et développeur principal de LEAP. «Les nouvelles capacités constituent également une base pour les futures mises à jour qui permettront à LEAP d`être utilisé pour l`évaluation de l`atténuation des gaz à effet de serre du secteur forestier et du changement d`affectation des terres.» Résumé de la recherche: les premières études de conception de sujets à un seul cas ont documenté que les pairs en développement général pourraient être instruits des compétences pour faciliter le jeu et l`interaction sociale avec les enfants autistes. Une étude récente (2011) a utilisé un essai contrôlé randomisé du modèle LEAP.

Cette étude a montré que le groupe d`enfants dont les enseignants ont reçu deux années de coaching dans le modèle LEAP a mieux performé sur certaines mesures normalisées telles que les échelles Mullen de l`apprentissage précoce que pour le groupe d`enfants dont les enseignants n`ont reçu qu`un manuel décrivant le modèle LEAP. À ce jour, le modèle LEAP n`a pas été comparé aux modèles de traitement comportemental intensifs établis tôt. «Ces calculs peuvent être exécutés en seulement quelques secondes et ne nécessitent pas l`aide de modélisateurs expérimentés», a déclaré Heaps.

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Modèle leap

La version 2018 de LEAP est également livrée avec de nombreuses autres améliorations qui utilisent des cartes pour améliorer la visualisation des résultats, mieux soutenir les grands modèles LEAP et faciliter les interactions entre les parties prenantes. Les décideurs et les chercheurs seront en mesure d`estimer les impacts sur la santé et le climat, de suivre l`approvisionnement en biomasse et de modéliser les changements d`utilisation des terres dans une nouvelle version du système de planification des alternatives énergétiques à long terme (LEAP) de SEI. Essai randomisé et contrôlé du modèle LEAP d`intervention précoce pour les jeunes enfants souffrant de troubles du spectre autistique. L`un des principaux avantages de LEAP est sa faible exigence initiale en matière de données. De nombreux outils de modélisation reposent sur des algorithmes de solution très particuliers et souvent assez complexes telles que l`optimisation, et ont donc tendance à avoir des exigences de données hautement rigides. Le développement des données pour de tels modèles est une tâche fastidieuse, nécessitant des niveaux d`expertise relativement élevés. En revanche, parce qu`il fournit un choix de méthodologies de modélisation et de nombreux aspects de LEAP sont facultatifs, il a donc des exigences de données initiales beaucoup plus faibles et permet à ses utilisateurs de commencer à construire des modèles basés sur des principes comptables relativement simples. Les structures de données adaptables et transparentes de LEAP conviennent parfaitement à une approche analytique itérative: l`une dans laquelle l`utilisateur démarre en créant rapidement une analyse initiale aussi simple que possible. Dans les itérations ultérieures, l`utilisateur ajoute de la complexité uniquement lorsque les données sont disponibles et où le détail ajouté fournit d`autres informations utiles sur les questions abordées dans l`analyse.

En plus de ses capacités de modélisation, LEAP peut désormais être utilisé comme un outil de calcul, d`évaluation et d`affichage de nombreux indicateurs de développement sociaux, économiques et liés à l`énergie. Une série de fonctions sont disponibles qui facilitent la création d`indicateurs normalisés composites qui comparent les résultats entre les régions ou qui évaluent les performances des scénarios alternatifs. Une grande variété d`indicateurs peut être générée, y compris les scores 5 et 10 étoiles, les classements et les scores z. Le générateur d`expressions vous permet de construire des modèles complexes qui utilisent la grande bibliothèque de LEAP de fonctions intégrées ainsi que des références à d`autres données et résultats calculés dans LEAP. Les références de variables peuvent être construites graphiquement en faisant simplement glisser et en déposant des branches de la structure de données de l`arborescence principale dans l`outil expression Builder. Pour aider à déboguer ces modèles, expression Builder fournit également la validation de type Check-As-You des expressions de modélisation, affichant les messages d`erreur de syntaxe ou d`exécution sur une barre d`outils en temps réel. La conception de LEAP comme système d`aide à la décision complète, lui a permis de développer une réputation parmi ses utilisateurs pour présenter des concepts d`analyse énergétique complexes de manière transparente et intuitive. «LEAP est le seul logiciel de modélisation énergétique substantiel qui est raisonnablement accessible aux consultants en énergie qui ne sont pas des spécialistes de la modélisation», explique Mark Borchers, directeur de l`énergie durable en Afrique. «La nouvelle version de LEAP permet aux utilisateurs d`examiner ces problèmes de manière holistique, en combinant à la fois la demande et la modélisation de l`offre», a déclaré Charlie Heaps, chercheur principal de SEI et développeur principal de LEAP. «Les nouvelles capacités constituent également une base pour les futures mises à jour qui permettront à LEAP d`être utilisé pour l`évaluation de l`atténuation des gaz à effet de serre du secteur forestier et du changement d`affectation des terres.» Résumé de la recherche: les premières études de conception de sujets à un seul cas ont documenté que les pairs en développement général pourraient être instruits des compétences pour faciliter le jeu et l`interaction sociale avec les enfants autistes. Une étude récente (2011) a utilisé un essai contrôlé randomisé du modèle LEAP.

Cette étude a montré que le groupe d`enfants dont les enseignants ont reçu deux années de coaching dans le modèle LEAP a mieux performé sur certaines mesures normalisées telles que les échelles Mullen de l`apprentissage précoce que pour le groupe d`enfants dont les enseignants n`ont reçu qu`un manuel décrivant le modèle LEAP. À ce jour, le modèle LEAP n`a pas été comparé aux modèles de traitement comportemental intensifs établis tôt. «Ces calculs peuvent être exécutés en seulement quelques secondes et ne nécessitent pas l`aide de modélisateurs expérimentés», a déclaré Heaps.

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