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高分辨率基因组分析研究了侵入性刷尾巴托图（Trichosurus vulpecula）和其他野生动植物对微生物水质评估的影响预测不断变化的新西兰的面部湿疹风险...
摘要面部湿疹是新西兰农民的主要关注点，因为其经济影响和动物福利的影响。当动物摄入孢子蛋白时，这种疾病发生，这是一种由真菌pseudopithomyces chartarum孢子产生的霉菌毒素。孢子的产生与天气状况有关；因此，面部湿疹的发病率和严重程度在几年之间有所不同，这种疾病通常发生从夏末到北岛。我们开发了一个简单的模型，以估算P. Chartarum孢子形成的气候适用性，并使用2008 - 2021年的气候数据进行运行，以将其估计值与同几年以来的孢子计数进行比较。模型气候适应性估计值具有显着的线性相关性，并且在国家和局部尺度上衍生出孢子计数的孢子的索引。模型结果也与所记载的面部湿疹爆发一致。使用Hadley Center全球环境模型2版和两种排放场景的预测气候数据，该模型建议气候适用于Chartarum P. Chartarum P. scorulation，在许多新西兰地区，尤其是在北岛南部和南岛的东部地区，随着时间的推移会增加。但是，在其他一些领域，它可能保持相对静止，因此，预计新西兰地区之间，气候适用性的变化程度将有所不同。
探索有限化学势下的部分子相...
摘要。我们研究了重子化学势 µ B 对平衡和非平衡状态下夸克胶子等离子体 (QGP) 特性的影响。平衡状态下 QGP 的描述基于动态准粒子模型 (DQPM) 中的有效传播子和耦合，该模型与格点量子色动力学 (QCD) 中解禁温度 T c 以上的部分子系统的状态方程相匹配。我们计算了（T，µ B）平面内的传输系数，例如剪切粘度η 与体积粘度 ζ 与熵密度 s 之比，即 η/s 和 ζ/s，并将其与 µ B = 0 时的其他模型结果进行比较。QGP 的非平衡研究是在部分子-强子-弦动力学 (PHSD) 传输方法中进行的，该方法扩展到部分子领域，通过明确计算在实际温度 T 和重子化学势 µ B 下评估的每个单独时空单元中部分子散射的总和微分部分子散射截面（基于 DQPM 传播子和耦合）。在相对论重离子碰撞的不同可观测量中研究了它们的 µ B 依赖性的轨迹，重点关注 7.7 GeV ≤ √ s NN ≤ 200 GeV 能量范围内的定向和椭圆流系数 v 1 、v 2。
非确定性和机器学习代码的违法行为
有关机器学习（ML）的法律文献倾向于关注危害，因此倾向于推理个人模型结果和摘要错误率。这种重点掩盖了ML的重要方面，这些方面源于其依赖随机性（即随机性和非确定性）。尽管最近的一些工作已经开始推论随机性与法律背景下的任意性之间的关系，但非确定主义的作用更加广泛。在本文中，我们阐明了这两个概念之间的重叠和差异，并表明非确定性的影响及其对法律的影响，从关于ML输出作为分布的推理的角度来看，将其作为对可能结果的分布而变得更加明显。通过强调ML的可能结果来解释随机性。重要的是，这种推理并不是当前法律推理的排他性；它补充了有关特定自动化决策的个人，具体结果的分析（实际上可以加强）分析。通过阐明非确定性的重要作用，我们证明了ML代码属于网络劳劳的“代码为法律”的框架，因为该框架假定代码是确定性的。我们简要讨论了ML可以采取什么措施来限制非确定性造成危害的影响，并指出法律必须在何处弥补其当前个人结果重点与我们建议的分配方法之间的差距。
可解释人工智能的粒度计算
目的和动机：本期特刊旨在提供一套全面的方法、模型和系统，这些方法、模型和系统都属于粒计算的共同范畴，旨在为机器学习方法和应用提供可解释性。可解释人工智能 (XAI) 将允许领域专家验证黑盒 AI 算法或过程提供的结果，以让他们参与决策过程。为此，XAI 方法应该提供对 AI 模型结果背后原因的清晰理解。在这方面，XAI 方法可以采用信息粒化方法，以分层和/或语义方式聚合数据实例，以提供聚合的、人类可理解的解释；以语义组织的方式表示数据实例（例如通过聚类）以查找类原型或反事实；采用符号或神经符号建模来隔离由特定符号激活的神经网络部分（例如，手写符号可以识别为笔画组）；并获得语义相关的信息颗粒（例如通过表示学习）作为构建解释的概念。此外，一些人工智能方法构建了可通过设计解释的模型，即不需要任何额外的程序来解释其内部模型，因为它们不是黑匣子。当前研究的主要不足之一是了解可通过设计解释的模型在准确性方面是否与需要通过多种方式解释的黑匣子模型兼容。
评估气候变化对印度农场家庭一级的作物生产率和适应策略的影响
•领导/成为低收入和中等收入国家的能源过渡和电力部门计划的知识产品开发和传播的核心团队成员。知识产品包括能力建设；数据库；建模工具；研究与分析。•根据能源/电力系统模型结果向政策制定者和利益相关者提供见解和建议。这包括为实现能源转型目标的最佳策略提供建议，例如减少碳排放，提高能源效率，将可再生能源整合到现有的网格中，并动员额外的公共，私人，优惠，优惠和碳融资以进行能源过渡。•从各种现有的建模工具中开发，适应和选择，以告知低收入和中等收入国家的能源过渡计划。•开发，适应和研究与减少碳排放有关的计划和方法论问题，以告知和开发与清洁能源投资相关的碳信贷市场。•与区域能源团队合作进行程序化方法，以操作能源过渡计划和分析，包括通过交叉支持到区域贷款和分析参与。•完成临时公司任务，包括公司审查和准备简报，谈话要点和其他高级管理人员的投入。•与能源过渡和金融有关的同行评审分析，沟通和活动。•支持IEEGK能源转型工作流的内部和外部筹款工作。
细胞群体动态随机模型量化结肠隐窝内的稳态及其在早期肿瘤发生中的破坏
摘要：健康结肠隐窝如何维持其大小，以及驱动突变如何破坏细胞稳态，这些问题对于理解结直肠肿瘤发生至关重要。我们提出了一个包含三种类型的随机分支过程，分别考虑干细胞、过渡扩增 (TA) 细胞和完全分化 (FD) 细胞，以模拟结肠隐窝中细胞群的动态变化。我们的模型公式简单，使我们能够估算文献中除一个模型参数之外的所有参数。通过拟合剩余的一个参数，我们发现模型结果与健康人类结肠隐窝的数据吻合良好，捕捉到了实验观察到的群体大小的显著差异。重要的是，我们的模型可以预测健康结肠隐窝中相关参数值的稳态细胞群。我们表明，APC 和 KRAS 突变（导致结直肠癌的最显著的早期改变）会导致突变隐窝中稳态细胞群增加，这与实验结果一致。最后，我们的模型预测了隐窝内细胞无限生长的简单情况，这与结直肠恶性肿瘤相对应。预计这种情况发生在TA细胞的分裂率超过其分化率时，这对癌症的治疗预防策略具有重要意义。
金融包容性对经济增长影响的新见解：全球视角
金融包容性对包容性增长至关重要，它提供的政策解决方案可消除将个人排除在金融市场之外的障碍。本研究使用 2002 年至 2020 年按收入和地区分类的大量面板数据，从全球视角探讨金融包容性对经济增长的影响。分析首先开发一个全面的综合金融包容性指数，该指数由金融服务的渗透率、可用性和使用情况组成，并估计使用已知变量增强的异构面板数据模型。面板协整检验的结果支持了全面板、收入水平和区域水平经济体的经济增长、金融包容性和控制变量之间的长期关系。此外，该研究采用 GMM（广义矩方法）方法，使用系统 GMM 估计量来检验金融包容性和控制预测变量对经济增长的影响。 GMM模型结果清晰地表明，金融包容性在所有面板数据上都对经济增长具有显著的正向影响，这意味着金融包容性是促进世界经济快速增长的有效工具。最后，研究深入探讨了各预测因子之间的因果关系，提供了经济增长与金融包容性之间双向因果关系的统计证据，而仅支持从信贷到私营部门、外国直接投资、通货膨胀率、法治、入学率和贸易开放度的单向因果关系，没有反馈因果关系。此外，研究未能提供从年龄抚养比和人口到经济增长的因果关系证据。
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
REZ 和电池
2024 年 10 月摘要澳大利亚电力系统脱碳需要高市场份额的可变可再生能源。实现这一目标的一项重要政策举措是建立可再生能源区 (REZ)。随着可再生能源市场份额的增加，REZ 内的溢出能源是可以预测的。溢出能源的发生是由于间歇性可再生能源的峰值与平均输出比高（约为 3:1）、总体最终电力需求基本无弹性以及 REZ 网络传输容量的经济限制。在开放准入、多区域市场设置中，政策制定者的直观反应可能是进行连接改革（即优先准入）并承保存储资产，以减轻溢出能源的最坏影响。从表面上看，通过部署电池存储，可以减少溢出能源和线路拥堵，并增加风能和太阳能容量。然而，正如本文中的模型结果所揭示的那样，优先准入使多区域市场对溢出能源更加敏感，而 REZ 内的竞争性电池会加剧拥堵。此外，早期进入的电池可能会使其 MW 容量过大并挤占可再生能源。所有这些情况都会损害 REZ 内的福利。最佳规模的协调“组合”电池可缓解拥堵，因为它们不会争夺稀缺的 REZ 传输容量。竞争对手的电池应位于 REZ 之外。关键词：可再生能源区、可再生能源、溢出能源、边际削减、电池存储。JEL 代码：D52、D53、G12、L94 和 Q40。