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季节性下降降雨的机构培训
水资源部（DWR）通过国家气象和水文服务（NMHS）生成和管理水电学数据。在其操作中，预报员使用世界气象组织（WMO）全球和区域专业气象中心提供的区域尺度观察数据以及预测，例如尼日尔的ACMAD，Eumetsat，ECMWF，UK MET Office，UK MET Office，IRI，IRI，Meteo，Farance和Noaa Nation National Weathere Service。DWR目前提供的服务包括最近观察结果的摘要和预测到季节性时间尺度，而气候变化适应性服务有限，主要是通过各种集中的项目提供的。季节性预测仅在5月的西非年度区域气候前景论坛（RCOF）上进行，在6月主要降雨季节开始之前，提前一个月的交货时间。7月发布了更新。此外，还收到了通过全球电信系统（GTS）传递的实时海洋观察。但是，缺乏基本的电信（Internet访问）意味着预报员通常无法下载必要的信息，查看模型和缩小的区域图像，因此无法根据需要及时产生量身定制的气候信息。DWR的人力和设备能力短缺也对气候预测办公室有挑战，以向不同的政府部门提供定制的气候数据和信息，以适应其个人利益。为了减轻DWR的这些约束，GCCA+项目启动了能力建设，该项目旨在提供机会，以解决冈比亚的季节性预测和气候变化情景的科学生产中的人力资源发展问题。目前针对DWR和其他相关机构的GCCA+能力建设计划提供了通过以下方式解决人力资源发展问题的机会。
在天气引起的不确定性下，强大的4D气候 - 最佳飞机轨迹计划：自由路线空间
航空的非CO 2气候影响强烈依赖于排放时的大气条件。因此，可以通过计划轨迹重新列出具有重大气候影响的空域区域来减轻其相关的气候影响。识别这种气候敏感区域需要特定的天气变量。如果不考虑飞行计划中的不考虑，不可避免的不确定天气预报会导致飞机轨迹效率低下。当前的研究解决了在使用集合预测系统中特征的气象不确定性下生成强大气候友好的飞行计划的问题。我们基于强大跟踪最佳控制理论的概念引入了一个框架，以制定和解决拟议的飞行计划问题。气象不确定性对飞机性能变量的影响是使用配制的集合飞机动力学模型捕获的，并通过惩罚性能指数方差来控制。案例研究表明，所提出的方法可以产生气候优化的轨迹，对天气不确定性的敏感性最小。
Bogoliubov de gennes Quasi粒子特征状态和平坦带超导两分晶格的普遍关系的隐藏对称性下一年度邻居跳上单个...
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中，我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现，在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角，沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从（π/ 2，π/ 2）沿正常状态费米表面移动到（π，0）时，孔驱引气能量增加，这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似，而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的（π/ 2，π/ 2），而它是靠近的小（π，0）。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小，这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
神经刺激植入后的精确康复，用于伤害性机械慢性下腰痛的多动物功能障碍
没有指示手术。正确选择符合特定标准的患者（基于从随机对照试验中的史学结果），他们努力地遵守植入物的使用情况并预先实施神经肌肉康复，改善功能恢复显着的成功成功，以及减少止痛药物。接受植入多卵形神经刺激的伤害性机械CLBP患者已受到医生和康复专家的治疗，他们磨练了从事多纤维神经刺激的经验。他们已经合作制定了共识和证据驱动的指南，以提高质量外，并在遇到此设备患者时协助提供者。医师和物理治疗师一起提供精确的以患者为中心的医疗管理，并具有优质的神经肌肉康复，以鼓励患者成为其植入物的专家和优质的脊柱运动，以帮助覆盖长期以来与CLBP相关的长期多发性功能障碍。©2024作者。由Elsevier Inc.代表美国康复医学大会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
在感染低多样性下单细胞CRISPR屏幕的强大差分表达测试
带有单细胞读数的汇总CRISPR屏幕（例如wisturb-seq [1]）已成为一种可扩展，灵活和强大的技术，可将遗传扰动连接到分子表型，其应用从基本分子生物学到医学遗传学和癌症研究。[2]在此类筛选中，通过CRISPR指南RNA（GRNA）将遗传扰动的库转染到一个细胞群中，然后进行单细胞测序，以识别出存在的扰动并测量每个细胞的富分子表型。扰动可以靶向基因[1]或非编码调节元件，[3，4，5]抑制[1]或激活[6]这些目标；分子读数可以包括基因表达，[1]蛋白表达，[7，8，9]或表观遗传性含量（如染色质访问性）。[10]通常，在低多重感染（MOI）下引入扰动，每个细胞一个扰动。在预期扰动的情况下
在部分可观察性下符合道德符合的自主系统
J7 N. Haghtalab，T。Roughgarden，A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊，即将出版。J6 N. Haghtalab，M.O。 Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J6 N. Haghtalab，M.O。Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Jackson，A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。proc。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67（5）：1-57，2020。J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J3 M.F.Balcan，N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究，68（1）：16–34，2020。J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。
中材细胞提供有关因退行性椎间盘疾病而导致的慢性下背部疼痛程序的更新在亨德森石墨烯制造工厂实现的显着效率提高
▪每个单元的总体Puregraph®生产率的提高大约比第1阶段试验中的速率高约32％。▪将特定功率要求减少了25％，而在第1阶段试验中获得的功率要求。▪更好地了解EC篮设计及其如何影响生产的改进。第一个石墨烯将继续测试并优化一系列其他变量，然后再决定全面实施所有生产设施设计更改。成功完成2阶段优化试验将在生产所有设计变化的原型篮子的生产中达到高潮，如果认为实质性提高生产率和产品质量，将在两个EC中的所有10个篮子中推出。公司降低生产成本和处理的动力集中在于最大限度地提高利润率，并能够提高较小，更耗时的产品的容量。对PureGraph®5的兴趣和需求增加意味着该公司正在采取相应的步骤，以确保能力提供历史上昂贵的产品生产和需要长时间处理时间的能力。第一个石墨烯预计阶段2优化试验将在Q2 2024中完成。第一位石墨烯董事总经理兼首席执行官迈克尔·贝尔（Michael Bell）说：
Arimax模型，以预测巴西半干旱地区降雨不稳定性下的谷物产量
摘要 - Ceará的状态在巴西半干旱地区的大部分地区。最初，该研究将CEARá的年降雨分为6个时期：非常多雨，多雨，正常，正常干旱，干旱和干旱。此细分基于1901年至2020年之间的年度降雨量。研究估计该期间该州的年降雨量的平均降雨量和不稳定，以及估计降雨分割的时期的平均降雨量和降雨量。随后，研究开发了针对收获区域，收益率，生产价值和平均年平均谷物价格（在1947年至2020年）（可用年份）之间的预测模型。进行这些预测，研究使用了Arimax模型，该模型是盒子模型的扩展，并添加了外源变量。假设该变量会影响这些预测，则模型中包含的外源变量是1947年至2020年之间观察到的年降雨量。结果表明，该州的降雨量具有很高的不稳定性，并且从统计的角度来看，调整后的模型被证明是简约而强大的。
协变性下的公平性：通过几乎没有标记的测试样本改善公平 - 准确性的权衡
协变性转移是一种常见的实践现象，可以显着降低模型的准确性和公平性能。在协变量转变下确保不同敏感群体的公平性至关重要，因为诸如刑事司法等社会意义。我们在无监督的制度中运行，其中只有一组未标记的测试样本以及标记的训练集。在这种高度挑战但现实的情景下提高公平性，我们做出了三项贡献。首先是一个基于新型的复合加权熵的目标，以实现预测准确性，并通过代表匹配的损失进行了优化。我们通过实验验证，在帕累托意义上，相对于几个标准数据集的公平性 - 准确性权衡，在帕累托意义上，使用损失配方优化优于最先进的基线。我们的第二个贡献是一个新的环境，我们称之为不对称的协变量转变，据我们所知，以前尚未研究过。与其他组相比，当一个组的协变量显着转移时，发生不对称的协变量转移发生时，当一个主体群体过分代表时，就会发生这种情况。虽然这种设置对当前基线非常挑战，但我们表明我们提出的方法显着胜过它们。我们的第三个贡献是理论，我们表明我们的加权熵项以及训练集的预测损失近似于协变量下的测试损失。通过经验和正式的复杂性界限，我们表明，与看不见的测试损失的近似不取决于影响许多其他基线的重要性采样方差。