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通过增强神经性厌食症患者的奖赏反应来减少复发：VIBRANT（神经性厌食症治疗后促进康复的虚拟干预）试验
通过增强神经性厌食症患者的奖赏反应来减少复发：VIBRANT（神经性厌食症治疗后促进康复的虚拟干预）试验
减少估计土壤微生物的不确定性
土壤有机碳（SOC）在缓解气候变化和提高土壤生产率方面起着至关重要的作用，而微生物 - 衍生碳（MDC）是持续的SOC池的主要组成部分。但是，估计MDC存储的当前公式有几个限制，从而降低了我们对全球MDC存储的估计的可靠性。通过使用全面的数据集和机器学习方法，我们解决了当前公式和拟议的独特公式的局限性。基于这些独特的公式，我们估计全局MDC贡献了约758 pg。这项研究对于预测总陆碳存储的建模工作具有直接的意义，并且对准确参数化下一代土壤 - 大气C模型具有很大的影响。
利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
在存储，运输和加工水平上减少收获后的食物损失 - 粮食前进NDCS
食品损失和废物协议（FLW协议）提供了用于测量粮食损失/废物的工具，包括FLW值计算器和FLW标准。FLW标准使广泛的参与者（例如公司，国家和其他组织）能够衡量产生了多少粮食损失/废物并确定发生的地方，从而为有针对性的粮食损失/减少浪费工作提供了信息。
减少食品存储，冷链，运输和加工中的能源使用的排放 - 食物前进NDCS
17。Panzone，L。A.，Ulph，A.，Hilton，D.，Gortemaker，I。和Tajudeen，I。A.（2021）。设计可持续：选择建筑和杂货店购物的碳足迹。公共政策与营销杂志。于2024年2月8日从https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/07439156211008898
了解结合SOA
Abstrak可以通过使用草药植物（例如酸s叶）来完成降低糖水平的替代治疗方法。本研究旨在评估酸叶提取物（Annona Muricata L.）在降低糖尿病（DM）患者血糖水平的有效性。本研究使用了一种文献研究方法，在过去五年内从科学文章或期刊中获取数据。使用Google Scholar搜索引擎收集数据，其中包括关键词“糖尿病”，“ Soursop Leaf提取物”和“降低糖水平”。的研究表明，酸叶提取物（Annona Muricata L.）含有类黄酮，单宁，生物碱和皂苷，可通过各种机制有效降低血糖水平，包括抑制糖吸收，增加葡萄糖耐受性，增加葡萄糖耐受性，刺激胰岛素释放，调节性含有含糖含量的含有含量的含有含量的含有含量的含量。在临床和计算机试验中的结果支持该提取物的有效性，使其成为当前糖尿病护理高成本的潜在草药治疗方法。这项研究鼓励使用Soursop叶子作为一种有希望的疗法，并建议进一步研究以优化其收益。Kata Kunci：血糖水平；糖尿病；萃取; Soursop叶子简介
减少的船舶排放是否引发了全球变暖？
抽象的船从硫和气溶胶排放中亮起低船云，从而产生了可见的“船只轨道”。在2020年，新的运输法规规定，允许的燃料硫含量减少了约80％。最近的观察结果表明，可见的船只轨道已减少。模型模拟表明，自2020年以来，运输法规已引起净辐射强迫 + 0.12 wm -2。对最近温度异常的分析表明，北半球表面温度异常在2022- 2023年与观察到的云辐射强迫相关，并且云辐射强迫与2020年运输排放变化的模拟辐射强迫在空间上相关。运输排放变化可能会加速全球变暖。为了更好地限制这些估计，需要更好地访问船舶位置数据并了解船舶气溶胶排放。了解减少排放的风险和益处以及在鲁棒归因方面的困难强调了归因于拟议的有意气候干预的巨大不确定性。
Chen Yeh。免疫检查点治疗今天...
食物浪费是一个严重的问题，大约每年浪费了全球生产的所有食物的三分之一。这个问题不仅加剧了粮食不安全性，而且还具有重大的环境影响，例如温室气体排放，土地利用，消耗和生物多样性的损失以及经济损失。从经济上讲，食物浪费代表了资源的大量损失，包括劳动力，能源和资本投资于粮食生产，加工和分销。这个问题被认为是全球危机，这不仅是由于资源效率低下，而且还因为其对粮食安全的影响。随着全球迅速增长的人口，解决食品浪费已成为确保可持续食品系统的迫切需要。机器学习（ML）通过使用大型数据集和高级算法来更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率，从而为这一挑战提供了创新的解决方案。ML在减少食物浪费方面具有巨大的潜力，因为它可以根据过去数据更好地预测未来的需求，并相应地调整库存水平。这对于管理易腐食品特别有利，因为它们的可能性更高。机器学习算法可以分析大型数据集，以更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率。这些算法分类为三种主要方法，可以使用各种方式来减少食物浪费。
新西兰奥克兰大学的城市碳排放量减少博士学位：对减少U 的社会经济影响的分析 新西兰婴儿和幼儿教育杂志 三星对其全球生产网络的重建 越南的关键部门和奥克兰大学的Manaaki奖学金 诊断对决策文件（ETD）的证据 医学成像 mātaiōhangatatau本科定量经济学 医学成像
新西兰奥克兰大学减少城市碳排放量的博士学位：减少Aotearoa化石燃料在Aotearoa的城市城市地区燃烧的城市碳排放量的社会经济影响分析的分析，占其GRASS植被的40％，同时占10％，同时占10％的居民，并占据了URBAN的0％；排放。然而，尽管城市规划显着影响排放源和水槽，但Aotearoa和全球范围内有关此抵消的数据是有限的。作为Aotearoa到2050年的净净排放量，尤其是后Cyclone Gabrielle，战略城市发展和土地管理可能会为这一目标做出重大贡献，并有可能每年在碳信用额中节省多达20亿美元。我们的合作努力将本地顶级研究人员，数据和排放专家，能源经济学家，气候传播专家以及计量经济学和通量建模方面的国际专家团结起来，以优化城市增长和发射的缓解。最近，我们团队的主要承包商GNS科学| TepῡAo获得了一项为期五年的项目，该项目致力于与中央和地方政府，工业和IWI合作。目的是制定和传播排放数据，增强其理解和评估整体和特定部门的排放能力，从而促进知情行动减轻它们。作为这项研究的分包商，奥克兰大学的团队（Selena Sheng博士和Le Wen博士）将领导对Aotearoa的每个城镇和城市的数据驱动估算的估计。潜在学生的重点领域：该计划将在太空中绘制Urban Co 2来源和下沉量（大约500m的区域），时间（小时）以及按部门，例如运输，住宅，工业和城市植被。这些地图将从尖端的大气观测和建模工具的结合来发展。该计划的结果将使Aotearoa成为世界上第一个拥有每个城市中心的现实排放数据的国家，以指导Aotearoa各种城市环境的未来发展。作为这项较大项目的一部分，社会经济学集团拥有一个充分资助的博士学位机会，可用于研究减少城市碳排放的社会经济分析，重点介绍了Aotearoa和政策途径的社会和经济驱动力的计量经济学建模。这个成功的申请人将在这个多学科团队中工作。