联合学习是一种分散的方法,用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据,并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后,健康管理和异常检测系统中非常重要,因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是,对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资,因为计算,能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载,这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求,但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可,但是通常不加区分地使用它,而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射,通过分析,我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外,我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求,以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上,我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析,以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下,在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明,FedAvg在平衡数据方面的表现最佳,而FedProx在IMBA分布中表现出色,其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺,但其实施可能并不总是证明成本是合理的,尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测,但是要仔细考虑有用性和基础设施成本,这对于长期成功而言是限制的。
1再生加工厂有限责任公司,34176 US Highway 19 N,棕榈港,佛罗里达州34684,美国; harrell@regenerativeplant.org博士2伯尔尼大学伯尔尼大学解剖研究所,瑞士伯尔尼,伯尔尼2号; valentin.djonov@unibe.ch 3 3心理学系,关于生物和化学危害的有害作用研究中心,Kragujevac大学医学科学学院,69 Svetozara Markovica Street,34000 Kragujevac,塞尔维亚; ana.volarevic@medf.kg.ac.rs 4 Departments of Genetics, Microbiology and Immunology, Center for Research on Harmful Effects of Biological and Chemical Hazards, Faculty of Medical Sciences, University of Kragujevac, 69 Svetozara Markovica Street, 34000 Kragujevac, Serbia 5 Faculty of Pharmacy Novi Sad, Trg Mladenaca 5, 21000诺维·萨德(Novi Sad),塞尔维亚 *通信:vladislav.volarevic@faculty-pharmacy.com;电话: +381-3430-6800
由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
● 非洲:在 1.5°C 情景下,非洲能源部门转型将带来大量经济和就业机会。然而,实现这一转型需要大量投资和体制改革,以解决高资本成本和债务限制问题,同时减少能源贫困。● 拉丁美洲:拉丁美洲的锂三角地区对全球转型矿产行业至关重要,具有强大的投资潜力。然而,发展强大的锂价值链面临着必须解决的环境、社会和技术挑战。● 东南亚:实现东南亚的能源转型目标需要大量的年度投资和精简的许可程序。菲律宾和越南等国家在政策改革方面取得了进展,但长期政策规划仍然是一项关键挑战。
摘要目的:这项研究旨在比较各种抗氧化剂在防止阿霉素诱导的睾丸毒性和随后在大鼠中的男性不育症的组织学影响。研究设计:横断面研究。研究的地点和持续时间:这项研究是在2023年5月至2024年4月在巴基斯坦白沙瓦白沙瓦医学院的动物室和组织病理学实验室进行的。方法:研究中包括120只雄性大鼠。将大鼠分为六组:对照组,仅阿霉素组和四个接受阿霉素的治疗组以及不同的抗氧化剂。施用的抗氧化剂是维生素C,维生素E,辅酶Q10和硒。组织学分析,以评估抗氧化剂的损伤和保护作用的程度。结果:仅阿霉素组显示出具有统计学意义的组织学损害,包括精子发生和生精小管的变性的明显减少。抗氧化剂治疗的组表现出显着的保护作用,硒组表现出最高的保护水平,非常类似于对照组,其次是维生素E和辅酶Q10,这也提供了睾丸结构的实质性保存。结论:该研究得出的结论是,抗氧化剂,尤其是硒,维生素E和辅酶Q10,为大鼠抗霉素诱导的睾丸毒性提供了重大保护。这些发现表明可能使用这些抗氧化剂来缓解与阿霉素治疗相关的雄性不育症。
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念,并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点,它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持,并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度,包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划,以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
环境,城市化和气候变化副部长Fatma Varank女士和外交事务副部长,欧盟事务大使Mehmet Kemal Bozay先生参加了循环经济会议,讨论了循环经济的重要主题,尤其是零浪费。
摘要——人工智能 (AI) 的快速发展需要对其潜在的负面影响和不可否认的好处进行批判性评估。本文深入探讨了人工智能在当代世界的多方面危险。通过研究现实世界的例子,本文探讨了人工智能如何通过算法偏见加剧现有的不平等,如何通过取代工作来扰乱劳动力市场,以及如何引发对隐私侵犯和不可预见的后果的担忧。通过强调这些风险,本文强调了负责任地开发和部署人工智能的重要性。它提倡建立强有力的道德框架和缓解策略,以确保人工智能成为积极社会变革的力量,减轻潜在危险并促进其负责任的应用,以造福人类。
三阴性乳腺癌 (TNBC) 因其易转移和预后不良而带来了巨大的临床挑战。TNBC 通过各种机制逃避人体免疫系统的识别和攻击,包括 Janus 激酶 2 (JAK2)/信号转导和转录激活因子 3 (STAT3) 信号通路。该通路的特点是在许多实体瘤中活性增强,在特定的 TNBC 亚型中表现出明显的激活。因此,针对 JAK2/STAT3 信号通路成为一种有前途的精准 TNBC 治疗策略。JAK2/STAT3 通路的信号转导级联主要涉及受体酪氨酸激酶、酪氨酸激酶 JAK2 和转录因子 STAT3。正在进行的临床前研究和临床研究正在积极研究该通路作为 TNBC 治疗的潜在治疗靶点。本文全面回顾了使用小分子化合物靶向 JAK2/STAT3 信号通路治疗 TNBC 的临床前和临床研究。本综述探讨了 JAK2/STAT3 通路在 TNBC 治疗中的作用,评估了活性抑制剂和靶向蛋白水解的嵌合体在 TNBC 治疗中的益处和局限性。目的是促进有效靶向 TNBC 的新型小分子化合物的开发。最终,这项工作旨在为提高 TNBC 患者的治疗效果做出贡献。
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源,结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案,可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR),以抵消难以减少的排放。在这里,我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链,并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料,即农业残留物和废弃物。我们发现,这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2(目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2)并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2(占欧洲温室气体排放总量的 3%)。然后,我们进行地理空间分析,量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离,发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论,用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会,可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
