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NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
通过信息扰乱量化量子计算复杂性的副本
V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》，16(1):013009，2014 年
战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
生成合成数据很复杂
1性别因素5000 2 0 0 2人的年龄，2011年数字5000 79 0 0 3年龄段，2011因子5000 7 4 0是是。。。7的EDUSPEC纪律完整资格因子5000 28 20 0是。。。10 income Personal monthly net income numeric 5000 407 683 603 11 marital Marital status factor 5000 7 9 0 12 mmarr Month of marriage numeric 5000 13 1350 0 13 ymarr Year of marriage numeric 5000 75 1320 0 14 msepdiv Month of separation/divorce numeric 5000 13 4300 0 15 ysepdiv Year of separation/divorce numeric 5000 51 4275 0 .。。22 Nofriend的朋友数字数字5000 44 0 41 23吸烟烟因子5000 3 10 0 24 Nociga每天抽烟数字5000 30 0 3737是的。。。27在2007 - 2011年出国工作的工作塔因子5000 3 438 0 28 WKABDUR在国外工作的总时间5000 33 0 4875是。。。33人数的高度5000 65 35 0 34人数重量的重量5000 91 53 0 35 BMI体重指数（重量-kg/（高度-cm 2）*10000）数字5000 1396 59 0是是是是是
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
揭示了植物防御的复杂机制
植物可能缺乏流动性，但对病原体和害虫构成的不断威胁并非毫无防御。模式识别受体（PRR），使植物能够有效识别入侵者。这些受体通过传感引起或损坏引起的细胞壁的碎片发挥作用。最近的研究强调了在发现寄生虫后，在国防机制协调中维持细胞壁完整性的重要性。病原体侵袭通常会触发细胞壁结构的改变，从而导致B-葡萄糖和寡乳糖苷剂等分子的释放。这些小分子然后被PRR识别，该分子刺激了涉及受体样激酶和钙依赖性信号传导的下游信号通路。在这里，我们对植物信号的最新见解在免疫中起着至关重要的作用：维持细胞壁完整性；受体样激酶之间复杂的相互作用；以及钙离子的参与。审查的目的是为读者提供对植物防御策略潜在机制的更深入的了解。
Telest先生免疫，是免疫细胞和鱼器官的寄生虫之间的复杂游戏：谁赢了，谁失去了
鱼，包括27,000多种，代表了最古老的脊椎动物群，并具有先天和适应性免疫系统。大多数野生鱼类对寄生虫感染和相关疾病的敏感性是良好的。在所有脊椎动物中，消化道创造了一个非常有利且营养丰富的环境，进而使其容易受到微寄生虫和大型岩石岩的影响。因此，后生寄生虫成为重要的疾病药物，影响了野生和耕种，并导致了大量的经济损失。鉴于它们作为致病生物的地位，这些寄生虫值得关注。helminths是一个涵盖蠕虫的一般术语，构成了鱼类中最重要的后生寄生虫组之一。该组包括各种铂金（Digeneans，cestodes），线虫和阿甘特氏菌（Acanthocephalans）。此外，在水存在的无脊椎动物和脊椎动物宿主中发现了粘菌素，微观的后生动物内植物。值得注意的是，在纤维的消化道和某些内脏器官（例如肝脏，脾脏和性腺）中的几个先天免疫细胞在对寄生虫的免疫反应中起积极作用。这些免疫细胞包括巨噬细胞，嗜中性粒细胞，Rodlet细胞和肥大细胞，也称为嗜酸性粒细胞。在肠道感染部位，蠕虫通常会影响粘液细胞的数量并改变粘液组成。本文概述了消化道中先天免疫细胞和不同寄生虫系统中先天免疫细胞的发生和特征的概述。尤其是来自采用免疫组织化学，组织病理学和超微结构分析的研究提供的数据，提供了证据，提供了支持定位植物先天免疫细胞参与的互动症调节对中唑和原生动物寄生虫感染的炎症反应的证据。
X射线极化标题揭示了Hercules X-1中中子星的复杂旋转动力学
在积聚X射线脉冲星中，中子星通过增生磁盘从伴侣恒星中产生了重要的东西。旋转中子恒星的磁场破坏了磁盘的内边缘，将气体漏斗以流到其表面的极点上。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。 它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。 几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。 尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。 X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。