如果全球危机起源于发达国家,那么这些经济体的崩溃对发展中国家产生了连锁反应,从而加剧了他们所遭受的危机的任何直接影响。减少贸易收入可能是毁灭性的,并且发展中国家与世界经济相互关联,影响越多。这意味着全球危机往往主要由贸易和金融流动传播(Gurtner 2010)。除了贸易流量外,散居侨民回家的钱是许多发展中经济体的重要收入和外汇来源。汇款往往比其他财务流动更稳定,并且是反周期性的,含义。它们在移民原产国的经济低迷期间增加。但在全球危机中,汇款往往会急剧下降(Gurtner,2010年)。
软件定义的车辆(SDVS)依靠摄像机来智能和关键安全应用,但面临着动态环境噪音(包括天气和遮挡)的挑战。与静态传感器不同,SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式,这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距,我们使用公共数据集,Carla Simulator,机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明,以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外,我们提出了Transitnet,这是一种新型模型,旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性,尤其是在较高速度下。与多个基线相比,实验结果表明,转运网将F量度提高了5.1%,MAP@50提高了3.6%,并且在所有数据集中将FPS提高了56.7%。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
模型偏差。人寿保险部门内的后果是深远的,影响了围绕政策定价,承保和风险评估的关键决策,以及潜在的歧视性影响的资格。本节段深入研究模型偏差的理论基础,对其各种表现进行了分类,并通过特定于部门的场景说明了其发生。通过剖析偏见无意间编码为预测模型的实例,我们旨在阐明这种偏见使社会差异永久存在的途径,从而挑战精算专业,以严格评估和完善其分析方法。
摘要:炎症性肠病(IBD)的特征是慢性肠炎,没有治愈和有限的治疗选择,通常具有全身性副作用。在这项研究中,我们开发了一种特定于目标的系统,可以通过设计益生菌大肠杆菌Nissle 1917(ECN)来潜在地处理IBD。我们的模块化系统包括三个组成部分:基于转录因子的传感器(NORR),能够检测炎症生物标志物一氧化氮(NO),1型血素蛋白分泌系统以及由人类抗TNFα纳米型的库组成的治疗货物。尽管敏感性降低,但我们的系统表现出对NO的浓度依赖性反应,成功地分泌了与常用药物adalimumab相当的结合亲和力的功能性纳米型,如酶联免疫吸收测定和体外分析所证实。这个新验证的纳米库库扩展了ECN治疗功能。也可以在ECN中首次表征所采用的分泌系统,可以进一步改编为筛选和净化感兴趣的蛋白质的平台。此外,我们提供了一个数学框架来评估工程益生菌系统中的关键参数,包括相关分子的产生和扩散,细菌定植率和粒子相互作用。这种综合方法扩展了用于基于ECN的疗法的合成生物学工具箱,提供了新颖的零件,电路和炎症热点可调反应的模型。关键字:工程益生菌,IBD,渗透性,E。Coli Nissle 1917(ECN),一氧化氮,TNFα,纳米型■简介
农业占全球温室气体排放(GHG)的16%,稻田的甲烷排放量约占甲烷总排放的10%。水稻种植是包括日本在内的亚洲季风地区的主要农业实践,是这些排放的主要来源。为了解决这个问题,Naro开发了减少甲烷的技术,例如延长季节中期排水,并在2023年,日本建立了一种碳信用系统,以减少水稻种植的甲烷。同时,由于作物通过光合作用吸收CO₂,农业在碳封存中起着至关重要的作用。将农作物残留物和未使用的生物量返回土壤可增强碳的储存,并将生物量转化为生物炭(一种稳定的碳形式),可以进一步确保长期的碳固执,从而有助于净零排放。naro一直在研究生物炭在土壤碳固存中的作用,这是一种负排放技术。本演讲重点介绍了Nedo支持的绿色创新基金计划下的一个项目,该计划的重点是将米壳(一种未充分利用的生物质资源)转换为生产区域内的生物炭,并将其应用于农田以增强碳序列化。但是,仅生物炭应用不会显着提高收益或利润,从而限制了其对农民的吸引力。为了解决这个问题,该项目旨在通过纳入有益的微生物来提高生产力和环境价值来提高生物炭的功能,从而提高生产力和环境价值以提高农民的经济利益。通过改善农产品的销售性并将这些创新与政策措施融合在一起,该计划旨在建立一个支持农业生产力和缓解气候变化的可持续系统。
气候变化(CC)被认为是对粮食安全的主要威胁之一,环境可持续性,包括二十一世纪的人类健康发展(Christensen等,2007; Seager等,2007)。政府间气候变化小组(IPCC)得出结论,气候在过去的一个世纪发生了变化,在过去的一个世纪中,人类活动对这些变化产生了影响,预计气候将在未来继续变化(IPCC,2007年)。即使在保护方案下,未来的气候变化也可能包括在某些地区(Christensen等,2007; Seager等,2007)的全球平均温度(高于2°C -4°C)的进一步升高,并在某些地区有显着干燥,并且在极端的极端潮流,热潮和热浪中的频率和严重程度增加(ipccccccccccc,2007年),2007年,2007年。
近年来,降低人工智能风险已成为人们努力的议题。这些善意的努力源于对人工智能技术快速发展所带来的不确定未来的真正担忧。以目前的形式,这些努力不太可能成功。我们想要证明的是,在我们的社会向广泛使用人工智能技术过渡的过程中,开发深度学习的基本数学理论是管理风险的先决条件。在这种情况下,理论是指遵循物理和工程原理,识别精确的可测量数量并用数学方法描述它们的模式,而不一定证明严格的定理。统计推断和优化理论最近取得了重大进展,这主要得益于神经网络的实证成功,这让我们希望,这样的理论确实是可能实现的,而且触手可及。不可否认,即使是全面的深度学习理论也不能保证在不久的将来成功过渡到人工智能社会。但是,如果我们不具备基本的理解,我们肯定无法控制或防止人工智能系统的滥用,因为它们的行为已经达到或超过了人类行为的复杂性。以前从未有过一项技术在对其基本原理的理解如此之少的情况下得到如此广泛和如此迅速的部署。鉴于快速发展的人工智能对社会的影响,这是一个紧迫而重要的问题。
地缘政治动荡,包括贸易战、政治不稳定和国际冲突,也可能造成严重破坏。美国和中国之间持续的贸易紧张局势凸显了全球供应链的脆弱性。征收关税和贸易限制增加了半导体和稀土矿物等关键部件的成本,影响了电信公司的盈利能力。此外,COVID-19 疫情凸显了全球供应链对不可预见事件的脆弱性。疫情引发的封锁以及制造、物流和劳动力供应的中断导致半导体和显示面板等关键部件严重短缺,严重影响了智能手机、5G 设备和其他电信设备的生产和交付。
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响,这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来,人们探索了各种辐射和容错方法,例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法,以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而,传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片,并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器,以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后,我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令,并用仍在运行的组件的指令替换这些指令,以完成任务。此外,如果故障范围更广,并妨碍了整个处理器的正常运行,我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法,我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束,通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后,我们讨论了我们的对策带来的开销。
国际计算机应用和信息技术研究杂志(IJRCAIT)第8卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。1987-2000, Article ID: IJRCAIT_08_01_145 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi:https://doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_145©iaeme出版物