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基础，格林的功能和非线性指纹
检测和归因（DA）研究是气候科学的基石，为政策决策提供了重要的证据。他们的目标是通过最佳指纹方法（OFM）将观察到的气候变化模式与人为和天然驱动器联系起来。我们表明，非平衡系统的响应理论为OFM提供了物理和动力学基础，包括用于归因的因果关系的概念。我们的框架阐明了该方法的假设，优势和潜在的弱点。我们使用我们的理论来执行DA，用于在能量平衡模型和低分辨率耦合气候模型上执行的典型气候变化实验。我们还解释了退化指纹的基础，该指纹识别提供了倾斜点的预警指标。最后，我们将OFM扩展到非线性响应制度。我们的分析表明，OFM在各种随机系统中具有广泛的适用性，这些随机系统受时间依赖性强迫的影响，与生态系统，定量社会科学和金融等潜在相关。
生态系统：概念、结构和功能
初级生产力是指生产者光合作用和化学合成活动储存辐射能的速率；它进一步分为总初级生产力 (GPP) 和净初级生产力 (NPP)。它以重量 (g/m2/yr) 或能量 (kcal/m2) 表示。次级生产力是指消费者层面的能量储存率。了解生态学对于现代工业化社会的管理至关重要，管理方式要与环境保护和改善环境相兼容。生态学的一个分支是应用生态学，它涉及预测技术和发展的影响并提出建议，以使这些活动对生态系统产生最小的不利影响，甚至产生积极影响。这是一种多学科方法。
工程在山谷光子晶体中破坏拓扑保护，使THZ 6G通信及以后
摘要 - 用于数据密集型应用程序（例如增强和虚拟现实）的集成，低损坏和有效的系统需要芯片集成的光子电路，这些电路具有高级信息和通信技术的巨大潜力，包括6G无线网络以及Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Covil-toctuits。实现这场革命的有前途的平台是谷光子晶体（VPC）。vpcs可以构建拓扑界面，这有助于通过单向边缘模式造成最小损失和反向散射的光支持。界面拓扑界面和这些坚固的边缘模式所经历的拓扑保护程度是一个相对较新的观点，值得探索。对数据密集型数据速率的越来越多的需求
COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。
高等教育战略管理机制、方向与功能
战略管理是组织制定和实施长期目标以获得竞争优势和取得持续成功的过程。它涉及几个关键阶段：分析内部和外部环境、确定目标、制定战略和评估绩效。在高等教育中，战略管理至关重要，因为它使机构能够将其资源和努力与其使命和愿景保持一致，同时还能适应外部压力，如技术进步、经济转变和学生期望的变化。通过战略管理，高等教育机构可以改进其决策过程，提高机构效率，并培养持续改进和创新的积极文化。
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
脑转移播种中细胞外基质的关键功能
抽象的人脑的特征是极稀疏的细胞外基质（ECM）。尽管其丰度较低，但在生理和病理条件下，脑ECM的重要性不应被低估。脑转移是癌症的严重并发症，最近的发现突出了ECM在脑转移发展中的贡献。在这篇综述中，我们提供了ECM蛋白如何促进脑转移播种的全面前景。尤其是（1）脑转移中血脑屏障的破坏； （2）ECM在调节脑转移休眠状态中的作用； （3）通过ECM激活的整联蛋白信号传导调节脑转移播种； （4）脑转移中脑特异性ECM蛋白reelin的功能。最后，我们考虑将ECM靶向用于脑转移管理的可能性。
2024 年 11 月 05 日 052-IC4-1014 在...上执行驱动程序功能
攀爬或在起重机上工作时，请始终保持三点接触。三点接触意味着两只脚和一只手，或两只手和一只脚始终接触起重机。攀爬、在起重机上工作、安装和拆卸起重机时，要面向起重机。切勿从起重机上跳下。必要时使用可用的梯子。不遵守这些警告可能会导致人员受伤或死亡。如果受伤，请就医。启动和移动起重机之前，请检查起重机上和周围是否有其他人员。不要在驻车制动杆处于前进（释放）位置时启动发动机。一旦空气制动系统达到工作压力并且弹簧制动器释放，起重机就会滚动。在启动发动机之前，务必接合驻车制动杆。不遵守这些警告可能会导致人员受伤或死亡。如果受伤，请就医。
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。