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COP29成果网络研讨会系列：拉丁美洲的适应和弹性
日期：2025年2月25日时间：08：00 - 9：30 hrs（墨西哥和中美洲）| 9：00 - 10:30 HRS（巴拿马，哥伦比亚，秘鲁，厄瓜多尔）| 10:00 - 11:30 HRS（委内瑞拉玻利维亚）| 11：00 - 12:30 HRS（阿根廷，巴西，智利，巴拉圭，乌拉圭）| 15：00 - 16:30 HRS BONN -CET）虚拟：通过MS Teams I.背景于2024年11月24日在阿塞拜疆巴库举行的《联合国气候变化框架公约》（COP29）的第29届会议（COP29）会议（COP29）会议，标志着推进全球气候行动的一些具有里程碑意义的决策。在《巴黎协定》下的不同过程中有重大更新，包括适应，国家适应计划的全球目标和对适应性相关组成的机构的支持，例如适应委员会和最不发达国家的专家小组，将这些淘汰的兴趣转化为诸如拉丁美洲诸如拉丁美洲之类的区域，这是唯一的漏洞和机会，这是必不可少的。拉丁美洲地区是多样化的发展中经济体的所在地，以及气候影响带来的独特挑战，在推动全球气候行动方面起着至关重要的作用。本网络研讨会将为区域利益相关者提供一个包容性的平台，以解开关键决策的含义，讨论区域优先级，并为气候适应和韧性提供战略实施途径。II。 目标网络研讨会系列的目的是：II。目标网络研讨会系列的目的是：
使用经颅多普勒信号分析和适应性药物泵机制
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将农业适应气候变化：政策计划背后的途径？
抽象的气候变化越来越多地影响着全球农业，导致收益率损失并破坏粮食安全。在迫切需要采取雄心勃勃的政策以适应气候变化（AACC）的国际共识之后，这隐藏了三种农业模式之间的竞争，即阿格斯科学，气候智能农业和常规农业，传统的农业 - 对农业应如何适应气候变化的独特观点。迄今为止，尚无研究表明，这三种农业模型中的哪个是通过气候变化适应政策促进的。为了阐明这个问题，我们对资源人员进行了半结构化调查，文献综述和多标准分析，确定和表征北部七个国家或地区的226 AACC政策倡议（安达卢西亚，奥西塔尼，加利福尼亚州，加利福尼亚，瓜德洛普，瓜德洛普，哥伦比亚）和南非，南非，Senegal，Senegal）。我们的目的是确定（1）由政策倡议调整农业对气候变化的政策倡议，以及（2）由这些政策计划隐含或明确促进的农业模式。我们确定了14个气候变化适应选项，这些选项动员了三个动作范围的组合：（i）转换生产系统或允许访问生产资源，（ii）提供对AACC有用的知识的访问，以及（iii）在地面或部门尺度上协调和融资适应性动作。农业生态学和气候智能农业是在所有研究地点的政策倡议组合中都有青睐的两个农业模式。尽管概念上的差异，在现实生活中，这些模型并没有相互冲突，因为它们经常同时同时推广。AACC政策计划虽然多元化，但似乎太分散了，没有足够的限制，无法实现快速而深刻的变化。本文介绍了AACC适应选项的新分类，并且是第一个揭示哪些农业模型是通过各个地区的政策倡议促进了哪些农业模型的。
糖尿病研究的研究审查
印度班加罗尔的Ja那教计算机科学和信息技术系摘要：有效的量子电路汇编对于最大化嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的实用性至关重要。本文使用动态编程提出了一种新型的自适应量子电路汇编技术，该技术可以显着降低电路深度，同时保持高保真度。我们的方法称为ADAQC（自适应量子编译器），根据特定的量子硬件约束和噪声特性，动态调整了编译策略。与最先进的编译器相比，我们证明了电路深度降低30％，基准电路在超导二极管体系结构上的忠诚度损失不到1％。此外，我们还对各种量子算法和硬件配置中ADAQC的性能进行了全面分析，从而展示了其在现实世界中的适应性和效率。索引术语：量子计算，电路编译，NISQ，动态编程，自适应算法
通过计算设计的聚合物纳米颗粒（PNP）递送质粒DNA
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.22.639634 doi：Biorxiv Preprint
2023年有关Hupo Human Proteome项目蛋白质组的报告
科学家和决策者之间达成共识，即尽管人们将来减少了温室气体排放，但人类引起的气候变化正在发生，但不可避免地会产生实质性的影响（IPCC 2022）。气候变化的后果在地理上是复杂的，并且在区域和局部尺度上表现出来。为了减少或防止这些结构，我们必须降低排放。此类行动称为缓解策略。但是，气候变化的影响是不可逆转的，当我们遇到这些影响时，我们必须适应新的条件。IPCC（2022）将这些措施描述为必须跨量表起作用并解决气候变化引起的机会和风险的适应策略。迄今为止的缓解反应是有限的，适应策略已获得应对气候变化及其对当地社区的影响的重视（Baker等人2012）。水是一种复杂的资源，不仅支持人类和生态系统的健康，并且对于食品和能源生产和运输服务至关重要，而且还提供文化，美学和娱乐价值（Miller＆Belton 2014）。Khaniya等。 （2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。 因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。Khaniya等。（2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
适应途径有效响应气候变化风险
气候变化正对人类和生态系统构成风险，这些风险随着全球变暖的增加而加速（IPCC，2022a）。极端事件，例如2018年北半球的春季/夏季/夏季炎热的春季/夏季，无与伦比的北美西部热浪以及2021年的西欧洪水泛滥，其影响表明了未来的一些挑战（Apel等，2022； Vogel等人，Vogel等人，2019年）。人们对气候影响的复杂性以及气候危害和风险的化合物和级联性质的认识越来越多（Raymond，Horton等，2020； Simpson等，2021； Zscheischler，Martius，Martius，Westra，Bevacqua，＆Raymond，2020）。在2022年夏天，复合极端的热量，干旱和火灾影响了欧洲，而早期发作在印度和巴基斯坦有毁灭性的序列。热量和干燥的极端情况之后是暴风雨和强烈的风暴，这导致了与热有关的人类死亡（Zachariah等，2022）。2022年破纪录的季风降雨导致巴基斯坦的滑坡和洪水，导致数千人丧生，受影响更多，以及对当地社区和基础设施的不可估计的损害（Zachariah等人，20222年）。这些极端气候中的许多都在2023年重复，在陆地上和海洋，野火，洪水和干旱上有热浪（Zachariah等，2023）。越来越多的事件归因于人为气候变化（Philip等，2020）。适应建模已告知决策，突出了最迫切需要行动的地方（Kondrup等，2022）。在这些突然的事件之外，由于陆地和海洋中的热量增加而引起的慢速发作变化（Lenoir等，2020; Smale等，2019）改变了我们的自然生态系统，并造成了局部灭绝以及重要的主食损失（Mbow等人，2019年）。冰川一直以一种在2000年影响径流和海平面上前所未有的速度撤退，海平面在1901年至2018年之间增长了约0.20 m（Fox-Kemper等人，2021年）。在过去的十年中，人们对气候变化和气候风险的了解迅速发展，案例研究越来越多，更长的时间序列分析，复杂的建模，实验和机械理解评估在替代情景下评估当前和预测的影响（Martínez-Solanas等人（Martínez-Solanas等）（Martínez-Solanas et al。 ）。针对这些增加的威胁（Berrang-Ford等，2021）的响应措施已实施，并得到了增加的风险知识和影响力意识的支持（Archibald＆Butt，2018）。这些进步允许从适应策略和计划转变为实施，在某些情况下，转变为监视适应性（Leiter，2021）。然而，气候变化影响的变化频率和幅度，许多事件的相互联系以及它们的级联后果越来越具有挑战性的适应计划和行动（Simpson等，2023），构成了日益增长的适应性差距，即，载重需求和适应性动作之间的差异（Garschagen等人）。关于适应反应的未来有效性的知识和不确定性不足，挑战了我们在温度升高下降低预计风险的能力（Berrang-Ford等，2021）。定期报告和监视适应性可以帮助克服不确定性，并在新知识中考虑到新知识。仍然，并非可以监控所有更改，并非所有需求都被考虑，并且通常不会内置长期监控
学习者对计算机化认知训练转移到 L2 学习的看法：COVID-19 的适应性案例
摘要 认知训练 (CT) 是指通过练习和/或有意识的指导来提高认知和大脑机制效率的程序。计算机化认知训练 (CCT) 领域的一个极具争议的问题是它可能转移到非训练领域；一门尚未涉及的学科是第二语言 (L) 学习。因此，由于注意力的促进作用和工作记忆在 L 发展和理解中的预测强度，CCT 对英语学习者来说似乎是必要的。此外，很少有研究调查过用户对其认知功能潜在改善的看法。为了填补这些固有的空白并克服在 COVID 大流行期间进行干预研究所面临的障碍，本研究采用跨学科方法来探索英语学习者自我感知的远程自适应多领域计算机化认知训练 (RAMCCT) 在一般认知功能和 L 特定认知功能中的远迁移 (FT) 效应。因此，对完成了八周 RAMCCT 的中级 EFL 学习者进行了 L 接受技能课程（阅读和听力）的在线观察和同步半结构化访谈。主题分析 (TA) 显示，在一般认知功能中，工作记忆、注意力、多任务处理、处理速度、手眼/耳协调性都有所提高，在注意力和理解力以及速度方面，L 接受技能中的一项或两项都有所提高。通过注意力、工作记忆和多任务处理之间的相应联系以及核心认知过程的自动化讨论了结果。其含义涉及游戏设计师、L 教师、教师培训项目和研究人员。关键词：计算机化认知训练、远迁移、L 接受技能、主题分析、COVID-。