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澳大利亚有巨大的绿铁的机会，但它需要战略性的公共资本投资和脱碳网格
如上所述，零排放能源的可用性是绿色重工业不可或缺的。绿铁，钢和关键矿产供应链种族将由具有丰富，低成本的零排放能量的辖区赢得，以生产氢，动力DRI植物并使用电气化来拖运和处理矿物质。这意味着，除了行业投资和税收激励措施外，我们还需要快速脱碳，这三个主要的澳大利亚电网 - 国家电力市场（NEM），西南西南相互联系的系统（SWIS）和PILBARA，以及大量的变速箱，以准备在上岸运输和制造业，并在运输和制造业上，并不断地进行运输，并不断地进行运输和处理。
通过合并贝叶斯网络
我们介绍了基于快速贪婪的等效搜索算法，通过合并本地学到的贝叶斯网络来学习基因调节网络的结构的新方法，用于学习基因调节网络的结构。该方法在Matthews相关系数方面与艺术的状态具有竞争力，该系数既考虑到精度和召回率，同时也可以在速度方面进行改进，扩展到数万个变量，并能够使用有关基因调节网络拓扑结构的经验知识。为了展示我们的方法扩展到大规模网络的能力，我们使用来自不同大脑结构的样本（来自艾伦人脑大脑图书馆）的数据来学习全人类基因组的基因调节网络。此外，这种贝叶斯网络模型应以专家的清晰度来预测基因之间的相互作用，遵循当前可解释的人工智能的趋势。为了实现这一目标，我们还提出了一种新的开放式可视化工具，该工具促进了大规模网络的探索，并可以帮助寻找感兴趣的体验测试节点。
通过不完善的智能反射表面实现无需信道状态信息的大规模无线能量传输
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率，并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而，IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链，而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题，我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案，该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外，我们考虑了不完善的 IRS 的影响，并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构，允许在当前系统中轻松实现，并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效，并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外，在涉及大规模 ER 的场景中，我们的方案优于基于 CSI 的方案，使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
基于RIS辅助细胞的大型MIMO Systems基于多代理学习的基于学习的关节预编码和相位移位优化
摘要 - 无细胞（CF）大量多输入多重输出（MMIMO）是一种使用多个分布式接入点（APS）实现高光谱效率（SE）的有前途的技术。但是，由于高渗透率损失，苛刻的传播环境通常会导致沟通性能的显着降解。为了克服此问题，我们将可重新配置的智能表面（RIS）引入CF MMIMO系统中，作为低成本和功率较高的解决方案。在本文中，我们专注于优化RIS辅助CF MMIMO系统的关节预编码设计，以最大化总和SE。这涉及优化APS处的预编码矩阵和RIS的反射系数。为了解决这个问题，我们提出了包含模糊逻辑（FL）的完全分布的多代理增强学习（MARL）算法。与依靠交替优化技术的常规方法不同，我们基于FL的MARL算法仅需要本地渠道状态信息，这减少了对高回程容量的需求。仿真结果表明，我们提出的FL-MARL算法有效地降低了计算复杂性，同时达到与常规MARL方法相似的性能。
一项全国性调查研究：大规模突破性感染浪潮后，医护人员拒绝接种新冠加强疫苗的情况
摘要：背景：2022 年 12 月至 2023 年 1 月期间，中国发生了前所未有的 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 浪潮，对 COVID-19 初级疫苗系列的有效性提出了挑战。医护人员在大规模突破性感染后对未来 COVID-19 加强疫苗 (CBV) 的态度仍然未知。本研究旨在探讨前所未有的 COVID-19 浪潮后医护人员未来拒绝接种 CBV 的流行率和决定因素。方法：2023 年 2 月 9 日至 19 日，在中国医护人员中进行了一项横断面全国在线调查，使用自填式问卷疫苗。收集了社会人口统计学、职业、慢性病史、既往 COVID-19 感染、对未来 CBV 的态度以及拒绝未来 CBV 的原因。我们使用多变量逻辑回归模型估计了比值比 [OR] 和 95% 置信区间 [CI]，以探索与未来拒绝接种 CBV 相关的因素。结果：在完成调查的 1618 名参与者中，对 1511 名接种了两剂或两剂以上 COVID-19 疫苗的受访者进行了分析。共有 648 名（41.8%）受访者不愿意在未来接种 CBV。多变量逻辑回归分析显示，拒绝接种 CBV 与职业（与其他工作人员相比，医生调整后的 OR 1.17，95%CI 0.79–1.72，护士调整后的 OR 1.88，95%CI 1.24 − 2.85，p = 0.008）、过敏史（调整后的 OR 1.72，95%CI 1.05–2.83，p = 0.032）、未来感染 COVID-19 的自我感知风险较低（p < 0.001）以及对 CBV 有效性（p = 0.014）、安全性（p < 0.001）以及对医护人员和公众的必需品（p < 0.001）的信念较低有关。结论：我们的研究结果强调，在前所未有的 COVID-19 浪潮之后，相当一部分医护人员反对未来接种加强剂。对未来 COVID-19 风险的自我认知以及疫苗的潜在危害或可疑功效是主要决定因素。我们的研究结果可能有助于公共卫生当局制定未来的 COVID-19 疫苗接种计划。
阅读大学增强了网络弹性，并通过Rubrik Nas Cloud Direct
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
Coniagas 与 Laurentia 勘探公司合作，在 Graal 的近地表和广泛的 Ni-Cu-Co-PGM 块状硫化物矿化带进行钻探计划
涉及未来事件和条件，受各种风险和不确定性的影响。除历史事实陈述外，涉及多伦多证券交易所创业板的 Coniagas 交易、资源潜力、即将开展的工作计划、地质解释、矿产产权的接收和保障、资金可用性等的评论均为前瞻性的。不能保证上述任何内容都会实现。前瞻性陈述并非未来业绩的保证，实际结果可能与这些陈述存在重大差异。一般商业条件是可能导致实际结果与前瞻性陈述存在重大差异的因素。除非法律要求，否则公司不承诺更新本新闻稿或其他通讯中的任何前瞻性信息。
使用大量双极超微电极阵列进行基于电化学发光 (ECL) 的电化学成像 Todd J. Anderson, ‡ Peter A. Defn
图 3. (a) ECL-CV 耦合 100 mM Fe(CN) 6 3- 至双极阵列上的阳极 ECL 的示意图。电位以 200 mV/s 的速度从 0 扫描到 2.8 再到 0 V。 (b) 电化学 ( i - V ) 和光学 ( I ECL - V ) 信号的相关性。 i - V 信号代表整个阵列，而光学信号是 ~300 个电极子集的平均值，包括电极之间的非活性基质。 (c) 来自 ~300 个电极子集的 ECL 响应展示了所述电位下每个电极上 I ECL 的均匀性。电影 S1 中展示了此过程的完整视频。
二元经济中的老龄化：城市老龄化、大规模迁移和农业发展作者感谢 Kevin Lang、Andrew D. Foster、Jacopo Ponticelli、Liugang Sheng、Zheng (Michael) Song 和 Yifan Zhang 提供的有益评论。我们还感谢 Qiongqiong Li 和 Yixuan Zhong 作为研究助理所做的出色工作。所有错误均由我们自己承担。Suqin Ge，弗吉尼亚理工大学经济学系，电子邮件：ges@vt.edu；Junsen Zhang：浙江大学经济学院，中国；香港中文大学经济学系，香港，jszhang@cuhk.edu.hk；Kang Zhou：浙江大学经济学院，中国；kang_zhou@zju.edu.cn。
8 我们将农业、渔业和林业归为一类，代表农业部门。其余行业归为非农业部门，包括采矿业、制造业、电力、燃气和水处理业、建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、交通运输、仓储和通讯业、金融服务和保险业、房地产和商务服务业以及其他服务业。接下来，我们将样本限制为上述行业之一的从业人员。考虑到农村人口可能迁移到城镇，然后成为非农部门的从业人员，因此农村户口人口也可能在非农部门工作，图 4 中的就业老龄化反映了迁移后特定行业的年龄结构。
Martin SteineggerMartin Steinegger
09/2018 Max Planck Institute for Marine Microbiology, Germany, Metagenomics data analysis on steroids 07/2018 BiATA 2018, Russia, New algorithms and tools for large-scale sequence analysis of metagenomics data 07/2018 ISMB 2018, USA, MMseqs2 enables sensitive protein sequence searching for the analysis of massive data sets 04/2018 European Bioinformatics Institute, England, Fast and sensitive protein sequence search, clustering and assembly tools for the analysis of massive metagenomics datasets 04/2018 NGS 2018, Spain, Fast and sensitive protein sequence search, clustering and assembly tools for the analysis of massive metagenomics datasets 01/2018 Johns Hopkins University, USA, Search, Clustering and巨大范围的组装工具-RIMS数据集01/2018美国罗格斯大学，搜索，聚类和组装工具，用于大型元基因组学数据集05/2017日本东京大学，日本，MMSEQS2/linclust