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World File Search System赢家
许多赢家，很少的失败者：在气候变化中的非洲山地上的稳定鸟类种群
山区的生物经常暴露于极端气候，并且最容易受到气候变化的影响。对沿着海拔梯度的鸟类的长期研究，对于理解物种动态至关重要，在热带山脉中很少见，这限制了面对气候变化时了解其人口趋势的能力。我们在13年（2011 - 2023年）中建模了地下鸟类物种（n = 18）的局部丰度。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。 我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。 但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。 大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。 我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。 面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。Kasigau，肯尼亚，使用沿高度梯度收集的雾网数据。我们的模型在研究期间显示出相对稳定的鸟类丰度。但是，我们发现两次不同的人口崩溃影响了2015年和2022年大多数物种，这表明局部动态的变化可能导致山区鸟类种群的大量下降。大多数物种在研究期间具有稳定的局部丰富性，但是参数引导显示一些趋势的下降趋势，包括一个流行的威胁物种。我们强调了山区在面对全球环境转变（例如气候变化带来的）方面维持相对稳定的人群中的重要性，以及相对较小的空间变化的鸟类种群的活力。面对温暖的气候，山区生态系统被视为潜在的生物多样性避难所，但需要进一步的研究来了解较高海拔高度的鸟类种群中短期和长期下降的驱动因素，尤其是在热带非洲。
赢家和技术赠款的失败者：有关...
工业政策是普遍的，但有关其劳动力效应的证据仍然有限。我们研究了欧盟技术补贴对芬兰中小企业的就业和技能需求的影响，1994- 2018年。补贴基金新机械，包括机器人和CNC机器。比较了匹配的赠款获奖者和失败者，我们发现获得赠款增加了就业机会而不会改变技能组成。利用新颖的应用程序文本数据和机器学习，我们匹配公司，分析计划，并表明补贴主要支持扩展，例如推出新产品，而不是自动化工作。相比之下，对计划以外的制造公司的更广泛样本的分析表明，它的投资与技能升级更加与机械投资更密切相关，这表明不同的技术可能对工作有所不同。我们的发现表明，机械赠款可以为非大学教育的工人创造机会。
叙利亚的新时代：赢家、输家以及对以色列的影响
仅用了 13 天，反政府武装“解放叙利亚”就占领了大马士革，结束了长达 13 年的叙利亚内战。这标志着叙利亚政治和军事格局的转变。“解放叙利亚”占领大马士革是一系列因素共同作用的结果，最终形成了“完美风暴”。与以色列的持续战争使伊朗及其代理人——真主党和哈马斯——处于前所未有的弱势地位，大大削弱了他们在叙利亚的存在，并为反政府武装的快速推进提供了便利。俄罗斯专注于乌克兰战争，减少了在叙利亚的存在和参与。目睹叙利亚军队的崩溃后，莫斯科认为挽救阿萨德政权是徒劳的。尽管“解放叙利亚”有着圣战的根源，但叙利亚相当一部分民众似乎出于对阿萨德统治和生活条件恶化的不满而支持其斗争。与此同时，政治和军事精英对政权信心的崩塌为阿萨德的迅速垮台做好了准备。
无需挑选赢家即可赢得人工智能竞赛
1 2024 年数字十年状况报告，ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 2欧洲审计院，《人工智能：欧盟必须加快步伐》，eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 3欧盟数字政策的未来 - 理事会结论（2024 年 5 月 21 日），data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-9957-2024-INIT/en/pdf 4参见“如何以有限的手段玩数字权力游戏”，thinkeuropa.dk/files/media/document/How%20to%20Play%20the%20Digital%20 Power%20Game%20with%20Limited%20Means_0.pdf 5参见“关于生成式人工智能基础模型和人工智能产品竞争的联合声明” - competition-policy.ec.europa.eu/about/news/joint-statement-competition-generative-ai-foundation-models-and-ai-products-2024-07-23_en。另请参阅“生成人工智能：法国税务局就该行业的竞争功能发表意见” - autoritedelaconcurrence.fr/en/press-release/generative-artificial-intelligence-autorite-issu es-its-opinion-competitive 6基于 cdn.digitaleurope.org/uploads/2024/06/DIGITALEUROPE-EU-CRITICAL-TECH-GAP-REPORT_WEB_UPDATED.pdf 和 francedigitale.org/en/posts/report-generative-ai 7consilium.europa.eu/en/european-council/strategic-agenda-2024-2029/ 和 commission.europa.eu/document/download/e6cd4328-673c-4e7a-8683- f63ffb2cf648_en?filename=Political%20Guidelines%202024-2029_EN.pdf 8ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_383 9euractiv.com/section/artificial-intelligence/news/european-commission-is-moving-ahead-with-ai-factories/ 10 欧洲审计院，《人工智能：欧盟必须加快步伐》，eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 11 europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2994 12 ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 13 JRC，《将欧盟层面的融资工具与数字十年目标相结合》， Publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC134647 14 aiindex.stanford.edu/report/
Statventures供应链挑战阶段第二赢家
第2阶段的提交由专家法官评估了整体质量，可行性，价值主张和创新。所选的想法有可能生成有关反供应链，制造供应链，电子商务和货运运动的新数据；更好地利用卫星图像；增加实时监控功能；整合供应链见解的气候和环境数据等等。
能源转型赢家和输家 -
• 由于需求超过供应，REC 和 VPPA 的成本不断上升。根据美国清洁能源报告，2022 年是企业能源采购创纪录的一年，购买了近 20 吉瓦的清洁能源。这清楚地表明，企业正在认真对待其对可持续发展的承诺。然而，尽管需求激增，但供需之间仍存在不匹配，这导致 VPPA 的价格上涨了近 30%。预计这一趋势将持续下去，这对希望在不产生额外成本的情况下实现减排目标的企业构成了挑战。除了价格上涨外，由于互连队列长和许可证问题，还存在交付延迟的风险。
为“婴儿潮一代”和“后疫情时代”赢家们提供更好生活的经济机制
经济结构成熟度指标的比较结果出乎意料。为此，我使用了一个非标准指标——我将用熵法确定的成熟度乘以偏转角的余弦，积分指标更清楚地突出了结果。分析表明，不受任何特定国家机构监管的世界经济比许多受监管的国家和地区更加成熟。因此，我们可以毫不含糊地说，一些国家和地区的贫困率有所增加，在很大程度上是政府无能的结果。在新冠疫情之后，高山地区的年轻一代陷入了特别悲惨的境地，本已严峻的人口趋势变得更加严峻。
全球制药业赢家——专注和效率至关重要
制药公司研究、开发、生产和/或销售用于治疗疾病、缓解症状并越来越多地用于预防疾病的药物。制药业对全球患者的健康和福祉至关重要，在过去二十年中，得益于产品创新（包括基于 DNA 和 RNA 疗法的突破性治疗）和更快的药物开发，该行业实现了显着增长。但该行业的公司也面临着许多挑战，其中许多挑战在过去三年中因 COVID-19 大流行和俄罗斯对乌克兰的战争而加剧。这些挑战包括需要为较小的患者群体开发定制药物，确保供应链安全，加倍环境、社会和治理 (ESG) 工作，应对增加的价格压力，并向全渠道销售和营销转型。我们的研究及时全面地审视了这个行业及其细分市场。它分析了紧迫的趋势和问题，并确定了制药行业的赢家——收入增长快、盈利能力强的公司——及其共同特征。它着眼于大流行的影响、行业成本结构的发展以及“获胜”企业业绩的驱动因素。
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。
脑机接口竞技游戏中的赢家和输家：定向连接分析
摘要 目的. 描述竞争性脑机接口游戏中胜负双方大脑内部和之间的连接方向。方法. 十对组合 (26.9 ± 4.7 岁，8 名女性和 12 名男性) 参加了研究。在基于神经反馈的竞争性游戏中，他们使用来自电极位置 Pz 的相对阿尔法 (RA) 波段功率来控制虚拟跷跷板。每对玩家根据得分分为赢家 (W) 和输家 (L)。使用多元格兰杰因果关系 (GC) 和有向传递函数分析脑内连接，而使用双变量 GC 分析脑间连接。主要结果. 线性回归分析显示 RA 与个人得分之间存在显著关系 (p < 0.05)。在游戏过程中，W 玩家保持的 RA 高于 L 玩家，尽管它没有高于他们的基线 RA。脑内 GC 分析表明，两组都参与了一般的社交互动，但只有 W 组成功控制了 Pz 的大脑活动。L 组采用了不适当的金属策略，其特点是左额叶皮层活动强烈，表明他们参与了合作游戏。脑间 GC 显示从 L 组到 W 组的信息流更大，这表明 W 组更有能力监控对手的活动。意义。先天神经指标和游戏心理策略都会影响游戏结果。未来的研究应该调查这两个因素之间是否存在因果关系。