摘要:传统上,保护关注高危物种和相对完整的生态系统。随着人口和我们的全球影响力的增长,更多的物种和生态系统处于危险之中,而完整的生态系统仍然存在,城市化是主要的促成因素。城市及其居民将留在这里,城市化的普遍性通常在高保护价值的地区附近,需要重新考虑城市生态系统和城市绿色空间的保护价值。我们的目的是探索此类行动的实际方面。城市生态系统再生将要求将城市生态系统再生策略纳入整体保护政策。在这里提倡的城市生态系统再生的新型范式,最大程度地提高了城市空间支持生物多样性的能力,同时减少了不良结果并增强了人类的福祉。城市加剧生物学入侵,气候变化和其他生态系统降级因素的潜力在制定城市空间保护策略时需要特别关注,这是由于预测的城市在全球范围内进一步传播而至关重要的。
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起,以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种,并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种(例如深海章鱼)方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要,并确定其中物种的真实多样性和分布。
摘要 本章主张采用结构性不公正方法来治理人工智能。结构性不公正包括分析和评价两个部分。分析部分包括社会科学中众所周知的结构性解释。评价部分是一种正义理论。结构性不公正是一个强大的概念工具,它使研究人员和从业者能够识别、表达甚至预测人工智能偏见。本章以人工智能中因结构性不公正而产生的种族偏见为例。然后,本章介绍了哲学家 Iris Marion Young 提出的结构性不公正概念。此外,本章还认为结构性不公正非常适合作为一种人工智能治理方法,并将这种方法与从危害和利益分析或价值陈述开始的替代方法进行了比较。本章表明,结构性不公正为多样性、公平和包容性的价值观和关注提供了方法论和规范基础。本章最后对“结构”和责任的概念进行了展望。结构的概念是正义的核心。一个开放的理论研究问题是人工智能本身在多大程度上是社会结构的一部分。最后,责任的实践是结构性不公正的核心。即使他们不能对结构性不公正的存在负责,每个人和每个组织都有责任在未来解决结构性不公正问题。
目录:1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策,并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求(缺乏总体策略)8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费(社区太阳能汇入了公用事业法案)。9 4。实施40%LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区,允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
摘要成功的作物轮作选择是农民生物的盈利能力和可持续性的关键,并且可能同时对土壤有机碳(SOC)含量产生影响。在这项研究中,我们估计了使用地理空间数据和贝叶斯建模在2009年至2018年之间在2009年至2018年之间如何影响芬兰的SOC平衡。在整个研究期间,指定为多年生型和多种谷物旋转的区域增加了。多年生草地旋转对SOC平衡产生积极影响,而由年度农作物主导的旋转对SOC含量的影响没有差异。在国家规模上,芬兰农作物轮换的变化导致估计在矿物质土壤中估计SOC含量损失的年度减少1336 mg C年-1,并使有机土壤的二氧化碳排放量减少了10,475 mg c c年-1。这两种贡献的综合作用为11,811 mg c年-1,概率为80%的间隔为( - 6600; 30,300)mg c年-1。虽然农作物轮换对SOC的变化的总体影响相对较小,但持续的变化对更多样化和多年生的作物轮作可能具有其他农艺和环境益处,例如关于弹性和生物多样性。
注释歧义由于固有的数据不确定性,例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题,普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释,导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中,而在众多医疗环境中通常无法实现,或者产生不同的结果,或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里,我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标,即遵守多元化和个性化结果。指定,我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架(第一个d iversification,然后是角色lization)。在第I阶段,我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型,并具有约束损失,以证明预测多样性。以这种方式,在第I阶段建造了一个共同的空间,其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后,在第二阶段,我们设计了多个基于注意力的投影头,以适应来自共享潜在空间的相应专家提示,然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集(即LIDC-IDRI)的拟议模型。我们的代码将在https://github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明,我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果,从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
尽管免疫治疗具有明显的优势,但仍存在不可避免的脱靶效应,导致严重的不良免疫反应。近年来,药物递送系统(DDS)的研究和开发日益受到重视。在几十年的发展中,DDS已显示出以精确靶向的方式递送药物以减轻副作用的能力,并具有灵活控制药物释放、改善药代动力学和药物分布的优势。因此,我们认为将癌症免疫治疗与DDS相结合可以增强抗肿瘤能力。在本文中,我们概述了癌症免疫治疗中最新的药物递送策略,并简要介绍了基于纳米载体(脂质体、聚合物纳米胶束、介孔二氧化硅、细胞外囊泡等)和偶联技术(ADC、PDC和靶向蛋白质降解)的DDS的特点。我们的目的是向读者展示不同免疫机制下的各种药物递送平台,并分析它们的优势和局限性,为癌症免疫治疗提供更优越、更准确的靶向策略。
人类将在接下来的25年中发生巨大变化,让人联想到古腾堡(Gutenberg)发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术,科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新,以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命,并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺,这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品,减少建筑财富的摩擦,并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前(1950年代至1960年代),当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是,大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发,从而促进了较小的计算机的创建,最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索,其中包括人工神经网络,基于知识的系统,模糊逻辑和进化计算,仅举几例。现代AI研究始于1960年代,直到计算能力急剧增加,并且互联网开始为培训模型生成大量数据,才产生显着的结果。现在,AI系统正在产生惊人的结果,并将永远改变我们的未来。
简介欧洲发展政策管理中心 (ECDPM) 旨在成为一个包容性的雇主,为来自所有性别、文化和出身的人提供平等的机会。我们相信,拥有一支来自欧洲、非洲及其他地区的性别平衡且多元化的员工队伍将培养创新思想,并鼓励不同的思维和工作方式。拥抱这种多样性有利于中心及其员工,并有助于我们通过包容和可持续的解决方案促进有效的国际合作的总体使命。为此,并在 2017 年开始的努力的基础上,解决内部工作和程序中的性别问题,ECDPM 成立了一个多样性和包容性工作组,任务是制定基于此多样性和包容性战略的具体行动计划。本文档阐明了我们在 ECDPM 对“多样性”和“包容性”的理解,并列出了我们希望实现的总体目标。
“水下时间”仅受潜水员疲劳和任务时间压缩的限制;原本需要一周时间的维护任务(包括计算舱和水下时间)可以在一天内完成。Can-Dive 已经研究 Newtsuit 三年了,它仍处于研发阶段,但计划于今年进行高级操作试验。这一发展最终可能被证明是一个完整的循环 spinotaf,它从航空航天技术转移,并最终产生可转移到航空航天系统的技术进步。NASA 正在研究用于舱外活动的宇航服设计,因为
