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减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
通过偏见神经元消除的指导跟随语言模型的偏见
指导遵循语言模型通常表现出不良的偏见。这些不良偏见可能会在语言模型的现实世界中加速，在这种模型的现实世界中，通过零射击的提示，使用了广泛的指示。为了解决这个问题，我们首先定义了偏置神经元，该神经元显着影响偏见的产出，并在经验上证明其存在。此外，我们提出了一种新颖而实用的缓解方法CRISPR，以消除在遵循教学遵循的环境中语言模型的偏置神经元。crispr au-fomations确定有偏见的输出，并使用可解释性方法来影响偏见输出作为偏见神经元的神经元。实验结果证明了我们方法在减轻零射击指令遵循设置下的偏见的有效性，但失去了模型的任务绩效和现有知识。实验结果揭示了我们方法的普遍性，因为它在各种指令和数据集中显示出鲁棒性。令人惊讶的是，我们的方法可以通过仅消除少数神经元（至少三个）来使语言模型的偏见。
减轻电池存储调试期间的风险
这些早期故障的原因之一在于大型电池存储项目的复杂性。硬件，软件和电化学反应的具有挑战性的组合必须共同起作用。同时，新技术和供应商通常以有限的经验冲入市场。因此，许多电池项目在调试过程中遇到了无法预测的故障。当发生这种故障时，可以将项目时间表延迟数月，因为不同的各方争先恐后地确定根本原因并找到修复它的方法。随着时间表的伸展和压力的增强，许多利益相关者的手指指向开始。
多元化供应商和减轻风险
冒险进入供应商多元化的领域，标志着增强供应链的韧性和风险管理的关键性。本指南是针对那些开始进行这一关键旅程的人量身定制的，提供了一个清晰的，分步的框架，以浏览创建强大的供应链的复杂性。无论您是供应链管理的这一方面的新手还是寻求完善您的策略，这些主要技巧都将使您掌握有效多样化供应商基础的知识，从而确保您的运营受到保护。让我们深入研究建立更安全和更通用的供应链的过程。
减轻阴道微生物组中的抗生素耐药性
背景：研究表明益生菌与抗生素耐药性的发生率之间存在很强的相关性。许多研究报告了阴道微生物组的抗生素耐药性，尤其是在患有营养不良状态的女性中，抗生素耐药性可能在阴道微生物组和疾病并发症的改变中起作用。因此，本研究旨在研究健康，更年期和绝经后妇女中具有抗生素耐药性的阴道微生物组，以及益生菌的缓解作用。在这篇叙事评论中，对网络科学，PubMed，Scientific Information Database，Google Scholar和Scopus进行了全面评论，没有时间限制。使用关键字“益生菌”，“抗生素耐药性”，“阴道微生物组”，“阴道微生物群”提供了减轻阴道微生物组中抗生素耐药性的提要。在确定的917个来源中，发现12篇文章最适合该研究。我们的发现建议给予益生菌以减轻抗生素耐药性。研究表明，益生菌可能会在阴道微生物组中减轻抗生素耐药性，并可能改善各级女性生殖健康，包括更年期和绝经后。
用LLMS评估和减轻MT中的性别偏见
在机器翻译的域内，性别偏差被定义为MT系统产生翻译的趋势，这些翻译反映或永久化了基于文化和社会偏见的刻板印象，不平等或假设（Friedman和Nis-Senbaum，1996; Savoldi等，20221）。Given that the presence of such bias can lead to harmful con- sequences for certain groups — either in repre- sentational (i.e., misrepresentation or underrepre- sentation of social groups and their identities) or allocational harms (i.e., allocation or withholding of opportunities or resources to certain groups) — (Levesque, 2011; Crawford, 2017; Lal Zimman and Meyerhoff, 2017; Régner et Al。，2019年），这对于彻底调查和减轻其发生至关重要。尽管如此，解决性别偏见是一项多方面的任务。性别偏见是所有生成NLP模型中普遍存在的问题，而LLM也不例外
减轻航天活动对环境的影响
1. AIAA：卫星轨道安全最佳实践 2. CONFERS：商业交会及近距操作（RPO）和在轨服务（OOS）指导原则 3. 地球与空间可持续性倡议：空间可持续性原则备忘录 4. 欧洲空间局：零碎片宪章 5. 全球可持续月球活动专家组：和平与可持续月球活动的建议框架和关键要素 6. GSOA 空间可持续性行为准则 7. 海牙全球正义研究所：华盛顿契约 8. 巴黎和平论坛：净零空间倡议 9. 卫星工业协会：空间安全原则 10. 空间安全联盟：空间可持续性最佳实践
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。