结果:在这项研究中,我们介绍了 GiantHunter,这是一种基于强化学习的工具,用于从宏基因组数据中识别 NCLDV。通过采用蒙特卡洛树搜索策略,GiantHunter 动态选择代表性的非 NCLDV 序列作为负训练数据,使模型能够建立稳健的决策边界。对严格设计的实验进行基准测试表明,GiantHunter 在保持竞争灵敏度的同时实现了高精度,与第二佳方法相比,F1 分数提高了 10%,计算成本降低了 90%。为了证明其实际效用,我们将 GiantHunter 应用于从长江沿岸的六个城市收集的 60 个宏基因组数据集,这些城市位于三峡大坝的上游和下游。结果显示,NCLDV 多样性的显著差异与大坝的距离有关,这可能是由于大坝导致的流速降低所致。这些发现凸显了 GiantHunter 有潜力促进我们对 NCLDV 及其在不同环境中的生态作用的理解。
中国的Medog大坝项目为南亚提供了双刃剑。虽然它展示了可再生能源的潜力,但它也强调了对合作跨界水治理的迫切需求。对于印度及其邻国,前进的道路涉及通过外交渠道与中国互动,以建立数据共享和联合水管理的框架,强调相互利益和生态保存。在恒河 - brahmaputra-meghna盆地内的子碱合作是必不可少的。印度,孟加拉国,不丹和尼泊尔必须共同努力建立统一的立场,利用他们的共同利益与中国有效谈判。
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近年来,日本各地每年都会因台风和线状雨带引发的暴雨而发生洪涝灾害,社会对作为江河防洪功能的水坝运行的担忧十分强烈。特别是在2018年7月暴雨之后,日本内阁府率先推动与水利水坝管理者签订防洪协议,不仅要求传统的防洪水坝具备防洪功能,而且要求水利水坝也具备防洪功能。另一方面,由于日本政府宣布到2050年实现净碳中和,强调水力发电作为发电过程中不产生CO 2 排放的清洁能源的重要性,所有电力公司现在都在努力增加水力发电量。在这种情况下,大坝的运行比过去更加复杂,这也往往会增加大坝管理人员的工作量。由于未来人口增长前景不明朗
人工智能(AI)和机器学习(ML)是高级技术,使用增加的计算能力来处理大型数据集,识别模式并改善决策。这些技术已成为资产管理,增强客户体验,提高运营效率和支持投资流程的组成部分。AI和ML用于分析数据,改善工作流程和减轻风险,同时还遵守诸如交易惯例,信息安全和披露要求等领域的全球法规。随着AI和ML的进化,他们承诺将提高客户的成果并改善整体资产管理运营(BlackRock,2019年)。
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