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META如何在我们的全球运营中实现了零排放。
META Platforms，Inc。2024Diblesure Meta Platforms，Inc。（META）根据《加利福尼亚自愿碳市场披露法》（VCMDA）提供了此披露。Meta致力于可持续运营，并通过有意义的行动来解决气候变化。META的首要任务之一和解决气候变化的战略的关键部分是减少我们全球运营和价值链中的温室气体排放，最终目标是达到零净值。在2020年，我们在全球运营中实现了零排放量。要与《巴黎协定》保持一致，我们设定了一个目标，可以在2030年达到我们价值链的净零排放。对于我们无法消除的任何剩余排放，我们将从碳去除项目中购买积分以达到我们的净零目标。我们的战略旨在扩展自愿性碳市场，以使世界能够与未来1.5º保持一致所需的高质量项目。VCMDA第44475.2节披露META在我们的全球运营中如何实现零排放。VCMDA第44475.2节披露META在我们的全球运营中如何实现零排放。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
青少年不良适应性图式和儿童期虐待和忽视：系统评价和荟萃分析
Alba，J.，Calvete，E.，Wante，L.，Van Beveren，M.-L。，＆Braet，C。（2018）。 早期适应性模式是欺凌受害者与青少年抑郁症状之间关联的主持人。 认知疗法和研究，42（1），24 - 35。https：//doi.org/10.1007/s10608-017-9874-5 Arntz，A.，Klokman，J。，＆Sieswerda，S。（2005）。 对边界人格障碍模式模式模型的实验测试。 期刊Alba，J.，Calvete，E.，Wante，L.，Van Beveren，M.-L。，＆Braet，C。（2018）。早期适应性模式是欺凌受害者与青少年抑郁症状之间关联的主持人。认知疗法和研究，42（1），24 - 35。https：//doi.org/10.1007/s10608-017-9874-5 Arntz，A.，Klokman，J。，＆Sieswerda，S。（2005）。对边界人格障碍模式模式模型的实验测试。
重新审视战略灵活性：其前因、后果和偶然性的元分析
战略灵活性 (SF) 是一个从战略发展而来的概念，它涉及管理、营销、创新、创业和运营等其他学科。然而，尽管人们试图巩固 SF 的领域，但在其前因、后果和偶然性背后仍然存在着理论和实证上的矛盾。基于 98 项不同研究（n = 26,940 家公司）中报告的 106 个独立样本，我们对这些矛盾进行了元分析。我们强调并解决了关于 SF 的推动因素、抑制因素和触发因素的几个分歧，并揭示了调整后的平均绩效效应为 0.24。我们进一步发现，SF 的测量以及环境的一些（但不是全部）维度会缓和绩效效应。最后，探索性分析表明，除了直接产生负面影响外，创新成果和市场成果还介导了 SF 和财务成果之间的正相关关系。这些见解为 SF 的规律网络提供了全面而连贯的理解，并为进一步理论化和开展实证研究提供了更强大的基础。此外，我们的研究结果有助于企业通过实施推动 SF 的正确推动因素来完善其战略，并了解其对 SF 的投资如何以及何时获得回报。
教育干预措施对糖尿病相关的足部疾病的有效性：系统评价和荟萃分析
注意：研究绿色，橙色和红色的阴影表明大多数，一半或少于报告的结果的一半都显着改善。i/g：个人或团体教育。糖尿病教育：提供有关糖尿病的教育，而DFD是一种并发症。BGL教育：有关控制血糖水平的教育，包括胰岛素。足部护理：受过日常脚部护理活动的教育。有监督的FC实践：包括日常足部护理活动的监督实践。书面材料：提供DFD护理的书面材料。生活方式建议：饮食，营养，运动和体重减轻的教育。个人策略：改善足部护理的策略，包括最大程度地减少风险因素和克服障碍。药物建议：遵守处方药的教育。心理/压力支持：提供心理支持或压力管理。提供的鞋类：提供免费的卸载鞋类。护理点：教育课程后提供了联系点。脚套件：提供了一个脚护理套件（指甲剪子，脚霜，单丝，镜子，水温度计）。提供的量表：提供了重量尺度。
使用基于元学习的深度学习模型推断麻醉状态下的大脑状态
摘要 — 监测麻醉期间的意识深度对于临床环境和神经科学研究都有助于了解大脑机制。脑电图 (EEG) 已被用作实时表征麻醉剂引起的大脑改变的唤醒和/或认知状态的客观手段。不同的全身麻醉剂以不同的方式影响脑电活动。然而，由于 EEG 信号的信噪比 (SNR) 低，尤其是在办公室麻醉 EEG 环境中，传统机器学习模型在 EEG 数据上的表现并不令人满意。深度学习模型因其良好的泛化和处理噪声的能力而被广泛应用于脑机接口 (BCI) 领域以执行分类和模式识别任务。与其他深度学习已显示出令人鼓舞的结果的 BCI 应用相比，用于对麻醉下不同大脑意识状态进行分类的深度学习方法的研究要少得多。在本文中，我们提出了一种基于元学习的新框架，使用深度神经网络对麻醉状态下的大脑状态进行分类，即 Anes-MetaNet。Anes-MetaNet 由卷积神经网络 (CNN) 组成，用于提取功率谱特征，基于长短期记忆 (LSTM) 网络的时间后果模型用于捕获时间依赖性，以及元学习框架用于处理跨主体的大量差异。我们使用多阶段训练范例来提高性能，这可以通过可视化高级特征映射来证明。通过与现有方法进行比较，在办公室麻醉脑电图数据集上进行的实验证明了我们提出的 Anes-MetaNet 的有效性。
lemevit：具有可学习的元代币的有效视觉变压器用于遥感图像解释
由于遥感中的空间冗余，含有丰富信息的稀疏令牌通常参与自我注意事项（SA），以减少计算中的总体令牌数量，从而避免VI-Sion变形金刚中的高计算成本问题。但是，这种方法通常通过手工制作或平行不友好的设计获得稀疏的令牌，从而提出了挑战，以在效率和性能之间达到更好的平衡。与它们不同，本文建议使用可学习的元代币来制定稀疏令牌，这些代币有效地学习了关键信息，同时提高了推理速度。从技术上讲，元代币首先是通过跨注意力从图像令牌初始初始化的。然后，我们提出双重交叉注意（DCA），以促进图像令牌和元代币之间的信息交换，在该图像令牌和元代币之间，它们在双分支结构中作为查询和钥匙（值）代币，可显着降低与自我注意相比的计算复杂性。通过在早期阶段使用DCA，具有密集的视觉令牌，我们获得了具有各种尺寸的层次结构Lemevit。分类和密集的词典任务的结果表明，Lemevit具有显着性1。7×加速，更少的参数和竞争性能，并且在效率和性能之间取得了更好的权衡。该代码在https://github.com/vitae-transformer/lemevit上发布。
嵌合末端标记（METa）组装技术高效构建功能性宏基因组文库
摘要 功能性宏基因组文库是一种物理细菌文库，可以高通量捕获和表达微生物组基因，在无需测序和不依赖培养的宏基因组探索中发挥了重要作用。然而，这些文库的制备往往受到其高 DNA 输入要求和低克隆效率的限制。在这里，我们描述了一种新方法，即镶嵌末端标记 (METa) 组装，用于高效的功能性宏基因组文库制备。我们将标记技术应用于来自土壤和肠道微生物组的宏基因组 DNA，以制备 DNA 插入物，从而高通量克隆到功能性宏基因组文库中。所得 DNA 片段中镶嵌末端序列的存在与基于同源性的组装克隆协同作用，使克隆效率与传统的基于平头克隆的协议相比提高了 300 倍。我们表明，与使用最新协议制备的已发表文库相比，METa 组装的效率平均高出约 20 到 200 倍，只需 200 ng 输入 DNA 即可制备千兆碱基大小的文库。我们首先通过使用标准 5 mg 质量的土壤宏基因组 DNA 制备出一个 700 Gb 的文库来展示 METa 组装的实用性，这使得我们发现了新的诺尔丝菌素抗性基因和一种潜在的新抗性模式；其次通过使用仅 300 ng 的鹅粪便宏基因组 DNA 制备出一个 27 Gb 的文库，该文库捕获了大量四环素和粘菌素抗性基因。METa 组装为制备功能性宏基因组文库提供了一种简化、灵活且有效的方法，为低生物量或稀缺微生物组的遗传和生化研究开辟了新途径。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
预防患有溃疡风险的糖尿病患者的足溃疡：系统评价和荟萃分析
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