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World File Search System偏移的
国家生物多样性偏移会议3.0
提供特定的地面物种的偏移需要许多要素以增加成功的机会，这符合管理计划的目的和目标。The key elements include o Knowledge of the species being offset o A proponent that is committed to the delivery of the Offset o Management actions that will result in targets being met o Long-term protection of the Offset area o Time o Reporting and compliance against Offset criteria The Goyder South Renewable Energy Project is required to deliver an on-ground offset for the nationally vulnerable Pygmy Blue-tongue Lizard (Tiliqua adelaidensis) （PBTL）。在2022年底建立的偏移区域制定并批准了偏移区域的管理计划。The PBTL Offset is set up for success based on the following: o The species has been researched since the mid 1990's, and we are always learning more, however there is a lot known about the species and its habitat requirements o Neoen Australia (project proponent) has shown a strong commitment to the project and committed extensive funding over the long term o The management plan details the actions required to improve the habitat quality for PBTL with significant actions already undertaken o The offset area, and its surrounds, has recently been declared a National Park offering protection in perpetuity o The offset plan will be implemented over a 40 year timeframe allowing time to meet the Management Plan requirements o Annual reporting will be implemented Whilst not guaranteeing success, the PBTL Offset has all the right ingredients to increase the chances of successfully offsetting the impacts of the Goyder South Renewable Energy project for the species.此偏移的交付将为该地区的类似偏移项目设定基准。
2024年1月31日，科学北部公布了高架升级到其太空场所（安大略省萨德伯里） - 科学北方很高兴宣布Transforma
2024年1月31日，科学北部推出了高架升级到其太空场所（安大略省萨德伯里） - 科学北部很高兴宣布对其太空场所的变革性更新。升级旨在提供沉浸式游客的体验，这些体验激发和吸引人，同时展示由协作伙伴关系驱动的当前科学内容。由加拿大航天局（Canadian Paces Agency）支持的倡议是2022年“通过动手体验学习”的2022年“参与加拿大青年参与太空科学的展览”的一部分。第四层的科学北部将展出新的和刷新的展览，为游客提供沉浸式的体验，以发现加拿大对太空探索的贡献。现有在地球观察，太空探索和天体结构上的展览将散布在新的和更新的展览中，为所有访客创造动态而引人入胜的体验。续约包括对太空场所实验室的全面更新，从而通过Artemis计划重点介绍了加拿大在人类重返月球中的关键作用。游客将深入了解诸如CanadArm3到Lunar Gateway空间站，AI的进步和Lunar Rover Technology之类的贡献。升级还将通过以沉浸式的模拟体验（称为“ Moonwalk””代替多轴培训师“陀螺仪”来增强可访问性。访客将使用重量偏移的安全带和龙门人在月球上移动的感觉，以模拟月球上存在的地球重力的1/6。截至2024年2月3日，MoonWalk将提供给游客。侧重于教育影响，该项目旨在激发下一代加拿大人从事科学，技术，工程和数学（STEM）的职业，以推动发现和技术进步。振兴的经历旨在激发各个年龄段的人们，提供一个平台，以欣赏加拿大人在各种太空科学学科中所做的实质性贡献。这些经验试图通过确保自己看到自己参与科学活动和展览的代表，从而增强了兴趣和积极参与太空科学的参与，以赋予访客的能力。
几何深度学习增强脑电图中不平衡域适应
1 简介 脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信，为康复和通信提供了巨大的潜力 [1]。尽管基于脑电图 (EEG) 的 BCI 具有如此强大的功能，但目前仍存在信噪比低、特异性不足和域偏移（例如，数据分布的变化）等问题。传统上，通过收集标记校准数据和训练领域特定模型来缓解域偏移 [1]。然而，这种方法资源密集且耗时。作为一种替代方案，无监督域自适应 (UDA) 从标记源域中学习一个模型，该模型可有效执行不同的（但相关的）未标记目标域 [1]。在 BCI 领域，UDA 主要解决会话间和主体间的迁移学习 (TL) 问题 [2]，旨在无需监督校准即可实现跨域（即会话和主体）的稳健泛化。在我们之前的工作中，我们开发了一个几何深度学习框架，称为 TSMNet [3]，用于对对称正定 (SPD) 流形执行统计对齐。TSMNet 在配备有仿射不变黎曼度量的 SPD 流形上联合学习卷积特征提取器和切线空间映射 (TSM)，该度量由于其对潜在源的线性混合具有固有的不变性，非常适合 EEG 数据 [4]。许多 UDA 框架（包括 TSMNet）对齐边际特征分布，隐式假设跨域的标签分布相同。然而，在实践中经常遇到标签偏移，标签偏移下的边际特征对齐会增加泛化误差 [5]。最近的方法将这种对齐问题定义为不平衡的多源和多目标 UDA 问题 [6]。本文介绍了 TSMNet 的扩展，增强了其同时解决特征和标签偏移的能力。为了维护 TSMNet
生物多样性偏移
2。州或自愿财务协议要求的几个（如果不是大多数）不承认缓解措施，其中1公司避免了回避和缓解阶段，并直接进入薪酬。问题在于缓解措施的层次结构：作为最后一步的偏移倾向于不愿避免回避和缓解的早期阶段（Robertson，2000; Apostolopoulou和Adams，2017; Gutierrez等人，2021年），因为它是对公司的更便宜和远足的损失，而不是为避免赔偿的速度而不是补偿。3。证据表明未能实现生物多样性的“净损失”，三分之二的生物多样性抵消却没有达到这一目标（Zu Ermgassen等，2019）。所遇到的挑战包括缺乏信用，无效的监测，缺乏透明度以及开发和实施方法论以评估“生态等价”的大量费用（Kujala等，2022）。4。生物多样性偏移可能导致薪酬地点的降解更多（Maron等，2015）。由于偏移可以将资金注入保护计划，因此对于那些提供保护行动以显示生物多样性发生重大变化的人来说，这是一种经济激励。因此，通过在预计的保护措施之前加剧生物多样性损失，可以证明赔偿措施的基准可能倾向于夸大积极的保护结果。5。公民社会和环境运动尚未积极接受生物多样性的抵消。6。这是一个在“转移基线综合征”下可能增加的问题，该问题倾向于过分代表生物多样性的当前状态，而不是健康的生态系统状态（Papworth等，2009）。地方政府机构之间缺乏合法性以及在这些计划的设计和验证方面的封闭选择会导致社会竞争和运营挑战（Ferreira和Ferreira，2019年； Maestre-Andrés等人，2020年）。生物多样性偏移与信用概念（例如，在Kunming-Montreal全球生物多样性框架的目标19（d）中）配对。然而，这些信用的工作方式以及它们之间的主要区别和偏移的主要区别知之甚少。
光晶格钟中的 p 波冷碰撞
被困在光场中的超冷碱土原子是丰富的物理系统，是量子信息处理 [ 1 – 4 ]、多体哈密顿量的量子模拟 [ 5 – 9 ] 和量子计量 [ 10 – 14 ] 的有吸引力的候选者。在每种情况下，同时询问许多原子都有助于提高测量精度，但也会产生高原子密度，并且有可能在具有多个原子的晶格位置发生原子间碰撞。对于量子信息和模拟，这些相互作用可能是一个关键特征；然而，对于量子计量，它们带来了不受欢迎的复杂性。例如，碰撞会导致原子钟中密度相关的频率偏移。在所有情况下，都需要很好地理解和控制这些相互作用。为了限制晶格钟中的相互作用，提出了使用超冷自旋极化费米子来利用 s 波碰撞的费米抑制，同时冻结更高的分波贡献。这种费米抑制源于量子统计，它规定相同的费米子粒子只能通过奇数分波碰撞。然而，在费米子 87 Sr（I ¼ 9 = 2）[ 11 , 15 , 16 ] 和 171 Yb（I ¼ 1 = 2）[ 12 ] 中测量到了微小的碰撞偏移，这可能会损害晶格钟的最终精度。我们发现，对于 87 Sr，即使最初无法区分的费米子，s 波碰撞也可能发生 [ 15 , 17 – 19 ]。这些碰撞之所以能够发生，是因为轻原子相互作用引入了一定程度的不均匀性，使费米子变得略微可区分。相比之下，使用 171 Yb，我们在此强调了 p 波碰撞在费米子晶格时钟系统中可以发挥的重要作用。在量子统计的帮助下，我们通过以最先进的精度进行测量以及定量理论模型，展示了 Yb 晶格时钟中冷碰撞的完整图像。此外，我们展示了消除碰撞偏移的新技术，可用于大大降低时钟不确定性。为了简化涉及许多晶格陷阱两级原子相互作用碰撞的复杂系统
秋季2025年的论文提案
Plants bioenergetics facing climate change - Structural and functional dynamics of Chloroplasts and Mitochondria to fluctuating temperatures (La bioénergétique des plantes face au changement climatique - Dynamique structurale et fonctionnelle des chloroplastes et des mitochondries aux variations de températures) The dynamic remodeling of plant响应温度变化的叶绿体和线粒体对于理解不断变化的环境条件下的植物适应和弹性至关重要。这些细胞器驱动光合作用和细胞呼吸，对温度波动高度敏感，对生物能量至关重要。本文使用交联的质谱法（XL-MS）采用了定量的结构蛋白质组学方法，以捕获这些细胞器中蛋白质构象和相互作用的快速变化。通过比较 *模型植物的 *拟南芥 *（Arabis Alpina *），一种适合大量热偏移的高山物种，该研究探讨了能够快速适应的分子机制。XL-MS提供了有关蛋白质相互作用的空间数据，并在线粒体和叶绿体中的功能生物能测量结果，以揭示这些植物如何优化能量生产和管理热应力。这些发现有助于了解植物的弹性，对农业和气候适应策略产生影响。（Le Remodelage Dynamique des Chloroplastes et des Mitochries Chez les Plantes enréponseAux aux aux aux aux detempératureest es ensentiel es ensentiel pour comprendre l'apaptration l'apaptration etlaRésilienceet larésiliencedes des des des des des des des des des des des des des des des plantes facements aux aux aux auxmentes这些细胞器负责光合作用和细胞呼吸，这是生物能学至关重要的过程，对热波动非常敏感。本文通过网状质谱法（交联质谱，XL-MS）使用定量的结构蛋白质组学方法来捕获这些细胞器的蛋白质构象和相互作用的快速变化。通过比较 *拟南芥 *（一种模型植物）和 *Arabis alpina *，一种适合于明显热变化的高山物种，该研究探索了允许A
分类器传输与在线数据选择策略...
摘要。目标：分类器传输通常伴随着数据集偏移。为了克服数据集偏移，必须应用在线策略。对于实际应用，必须考虑批量学习算法（如支持向量机 (SVM)）的计算资源限制。方法：我们回顾并比较了几种使用 SVM 进行在线学习的策略。我们专注于通过不同的包含、排除和进一步的数据集操作标准来限制存储训练数据大小的数据选择策略。首先，我们对具有不同数据偏移的几个合成数据集上的策略进行了比较。其次，我们分析了使用 EEG 数据的不同传输设置的方法。在处理现实世界数据时，类别不平衡经常发生，例如在奇怪的实验中。这也可能是由数据选择策略本身造成的。我们通过评估两个新的平衡标准来分析这种影响。主要结果：对于不同的数据偏移，不同的标准是合适的。对于合成数据，将所有样本添加到考虑样本池中的表现通常比其他标准差得多。特别是，只添加错误分类的样本表现惊人地好。在这里，当其他标准选择不当时，平衡标准非常重要。对于传输设置，结果表明最佳策略取决于传输期间漂移的强度。添加所有样本并删除最旧的样本可获得最佳性能，而对于较小的漂移，仅添加潜在的 SVM 新支持向量就足够了，从而减少处理资源。意义：对于基于脑电图 (EEG) 模型的脑机接口，使用来自校准会话、先前记录会话甚至来自一个或多个其他受试者的记录会话的数据进行训练。学习模型的这种转移通常会降低性能，因此可以从在线学习中受益，在线学习可以像已建立的 SVM 一样调整分类器。我们表明，通过使用正确的数据选择标准组合，可以调整分类器并大大提高性能。此外，在某些情况下，可以通过使用特殊样本子集进行更新并保留一小部分样本来训练分类器，从而加快处理速度并节省计算量。
口头演示
简介：高成本基因疗法会使医疗保健预算的可持续性限制。尽管某些基因疗法承诺的长期节省了潜在的长期节省，但由于对治疗的耐用性和较少讨论的因素的不确定性，这些节省的挑战面临着挑战：真正的成本抵消潜力。我们的研究旨在评估美国医疗补助有关最近批准的血友病和B的基因疗法的成本偏移不确定性。方法：使用2018年至2022年科罗拉多州医疗保健政策和融资数据的分析来确定护理标准的直接成本（因子替代疗法或Emicizumab）。成本模拟模型在五年和十年时间内的范围内估计科罗拉多医疗补助成本，如果患者改用基因疗法（Valoctocogene roxaparvovec或etranacogene dezaparvovec）而不是保持护理标准。如果与ICD-10-CM代码D66（血友病A）和D67（B）的ICD-10-CM代码年龄在18岁及以上，则包括患者。在基本情况下，严重的血友病A被定义为需要大于或等于六个年度VIII或Emicizumab的索赔，并且每年需要大于或等于四因子IX替代治疗索赔。结果：血友病A的年度护理费用为426,000美元（SD 353,000美元），血友病B. Valoctocogene Roxaparvovec（血友病A）的量化为546,000美元（SD美元542,000美元）的成本为880,000美元，在五年和10年中为10年。敏感性分析显示，五年之内有23％的收获机会，在10年内48％。Etranacogene Dezaparvovec（Hemophilia b）在五年时的成本为429,000美元，10年的成本为2,490,000美元。模拟表明，五年内发生分支机构的机会为32％，在10年内有59％。不同的资格（≥4至≥15个护理标准索赔）受到明显影响的分支；例如，Valoctocogene Roxaparvovec：10年内收支平衡的机会为40％至77％。结论：我们的研究强调了有资格获得基因疗法的患者护理标准的显着成本差异，从而增加了围绕成本估计的不确定性，并强调了解决这一因素在风险分担协议中的重要性。不同的资格标准对成本偏移的影响强调了在卫生技术评估中使用现实世界数据时精心定义资格的重要性。
氧化钒和锂化磷酸钒材料的价核 X 射线发射光谱
1 华盛顿大学物理系，华盛顿州西雅图 98195-1560，美国 2 太平洋西北国家实验室环境分子科学实验室，华盛顿州里奇兰 99354，美国 3 纽约州立大学宾汉姆顿大学物理系，纽约州宾汉姆顿 13850，美国 4 纽约州立大学宾汉姆顿大学材料科学与工程系，纽约州宾汉姆顿 13850，美国 5 纽约州立大学宾汉姆顿大学东北化学能存储中心，纽约州宾汉姆顿 13850，美国 6 阿贡国家实验室化学科学与工程部，伊利诺伊州莱蒙特 60439，美国 摘要 我们报告了电化学序列 ε-VOPO 4 、ε-LiVOPO 4 、 ε-Li 2 VOPO 4 和参考氧化物 V 2 O 3 、VO 2 和 V 2 O 5 。在对这些结果的分析中，我们建立了一个研究化学键的框架，该框架通常适用于广泛的系统，包括复杂的扩展无机化合物。虽然后一种方式在许多优秀的催化研究中的应用不如金属酶等，但我们表明该技术在以材料为中心的储能研究中具有很高的实用性。这里详细讨论了对局部原子结构和杂化方案的敏感性。同样，锂化对氧化、离域和配体价能级偏移的影响在分析结果中都很明显。最后，TDDFT 投影清楚地揭示了每个钒位点价带的方向依赖性。我们的结果表明，实验室 X 射线光谱仪器是获得 3d 过渡金属无机化合物的良好分辨率 VTC-XES 特征的可行途径，即使对于数量有限或对大气敏感的样品也是如此。实验结果与实空间格林函数和时间相关密度泛函理论 (TDDFT) 方法分别产生的结果非常一致。因此，我们提出，如果配备适当的理论支持，VTC-XES 可以成为 X 射线吸收前边缘特征的宝贵补充，以更详细地表征化合物的电子结构。我们预计类似的分析将在广泛的材料化学研究中得到应用，并提供基础和应用见解。（ж）evan.jahrman@nist.gov - 作者目前在马里兰州盖瑟斯堡的国家标准与技术研究所工作；（†）niri.govind@pnnl.gov；（‡）seidler@uw.edu
气候AI中的道德：从理论到实践
气候科学，尤其是气候人工智能（AI），不能与道德社会问题（例如资源获取，保护和公共卫生）脱节。明显的非政治选择（例如，处理用于平等训练AI模型的所有数据点）可以导致模型在数据密度和质量较高的区域中更准确；这些通常与世界北部和西部地区一致（例如[1，2]）。在获取数据和计算资源的访问中的不平等加剧了社区之间的差距，以理解气候变化的影响和对缓解和适应的行动，通常会损害那些受影响最大的人（例如，[3，4]）。尽管这些问题不是AI的独有性，但AI模型的开发和运作，AI模型结果的发展和运作方面的广泛不透明度以及AI领域的快速发展进一步增加了资源不同的各方之间权力和代理的不平等。这为气候科学家创造了一个机会，可以重新考虑道德在其研究方法中的作用。气候科学家可以通过多种方式与社会互动。在这里，我们关注科学研究的过程，确定一些良好的实践来构建可信赖和负责任的模型，然后提供一些资源。在创建和培训模型中，我们鼓励研究人员认识到科学不能纯粹是“客观的”，并且先验，数据和指标的选择都带有偏见（例如[5]）。解决或消除它们是不现实的，因为对“更好”模型或结果的解释高度取决于用户的特定目标。因此，至关重要的是，对所做的假设，所使用的算法和超参数的假设以及评估指标和过程至关重要，理想情况下，也可以根据可重复的科学原理（例如[6]）提供数据和代码。在评估和介绍统计或机器学习模型的性能时，考虑可能的故障模式可以是检查系统行为的有用镜头。良好的起点是[7]提出的分类学，该分类法考虑了设计，实施和通信中的缺陷，特别是针对气候科学的缺陷，该列表由[8]汇编而成。与来自气候域的AI模型特别相关的故障模式包括分布偏移的鲁棒性；例如，对于接受历史数据训练的模型，很难预测它们在气候变化带来的看不见条件下的表现。通过考虑故障模式引起的良好实践可能包括通过模拟来量化预期模型性能的努力，定义模型的预期适用性范围，并考虑如何在定义评估策略和验证