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对观察到的生态，进化和系统学的年度审查，并具有气候变化的天然和非本地物种的潜在范围转移
保护科学家担心，本地动植物不会迅速转移其范围，无法跟上快速的气候变化（IPCC 2023），从而导致大规模的人口下降并改变了生态社区的组成和多样性（例如，Chen等人。2011，Lenoir＆Svenning 2015，Pecl等。2017）。同时，入侵科学家担心不寻常的动植物可能会迅速扩展到新的地区（例如，Dukes＆Mooney 1999，Hellmann等人。2008），进一步加剧了它们的生态影响。 这种并置似乎带来了冲突。 本地物种居住在其历史地理范围内，预计将无法占用，而非本地物种则被预计居住在人类引起的新地理范围内，预计有望成功。 在这里，我们回顾了与以下两个期望相关的证据：气候变化是否为非本地物种创造优势？2008），进一步加剧了它们的生态影响。这种并置似乎带来了冲突。本地物种居住在其历史地理范围内，预计将无法占用，而非本地物种则被预计居住在人类引起的新地理范围内，预计有望成功。在这里，我们回顾了与以下两个期望相关的证据：气候变化是否为非本地物种创造优势？
110 人工智能在英语教学中的范式转变
人工智能 (AI) 向包括教育领域在内的所有生活领域的人们传递了充满活力的信息，因为它可以以自主的方式轻松访问大量信息并增强整体学习体验。本研究概述了人工智能应用的重要性、它们在教育中的作用以及从业者所处的并发情况。特别是，它探讨了一些最佳实践的人工智能方法，包括个性化学习、自适应学习、教学评估、虚拟教室和智能教学。它还强调了在教育中使用人工智能的一些伦理和社会影响，包括与隐私、公平和人类教师的作用有关的问题。我使用了发表在各种期刊和书籍上的数据，在全球和本地背景下的学术论坛上提出并按主题进行分析。该研究得出结论，谨慎地将人工智能融入教育，考虑伦理影响并确保所有学生都能使用这些新技术，将转向一个人工智能主导的世界，在那里，获取知识没有界限。关键词：人工智能、现状、数字世界、教学转变、
电力转移：虚拟发电厂如何释放更清洁、更实惠的电力系统技术附录
《电力转移：虚拟发电厂如何解锁更清洁、更实惠的电力系统》探讨了虚拟发电厂 (VPP) 在降低电网成本和减少排放方面可以发挥的作用。报告包括两项新颖的分析，分别探讨了 VPP 在不同范围、详细程度和运营假设中的潜在影响。《VPP 在经济实惠的可靠脱碳中的作用》使用 2035 年案例研究电力系统的详细模型来了解 VPP 如何为具有成本效益的投资组合提供信息。《VPP 的全国碳节约潜力》使用负荷、VPP 注册和电网排放率的预测来模拟 VPP 运营并计算全国范围内的减排潜力。这些分析采用新颖的方法来揭示有关 VPP 经济和排放潜力的新见解；《VPP 在经济实惠的可靠脱碳中的作用》比较了使用明确定义的 VPP 技术建模的现实世界电力系统的主要结果；据我们所知，虚拟发电厂的全国碳减排潜力是第一项计算未来十年美国虚拟发电厂温室气体排放影响潜力估计值的分析。这些分析发现：
利用人工智能彻底改变服务转型：范式转变
此外，人工智能功能通常有助于更好地理解客户承诺，作为审查的第一级检查点，并根据既定的经验法则审查解决方案。它能够更好地进行风险管理、FMEA 规划、有效性分析以及已交付工作的报告和总结。总体而言，人工智能工具是处理大型、复杂过渡计划不可或缺的工具，有必要制定一种全面的方法，利用人工智能来提高生产力、维持转型、提高效率和加强质量保证，从而节省精力并提高过渡的有效性。
越南 IT 和技术人才格局报告 - Shift Asia
即使在全球经济不确定的情况下，越南 IT 市场也正在揭示新的机遇。数字化转型、云计算和人工智能等技术正在为许多公司创造新的机遇，越南 IT 行业正在积极拥抱和推进这些创新。此外，外国资本的涌入和对初创企业的持续投资进一步巩固了市场的增长引擎。越南正在成为东盟地区的重要技术中心，预计未来几年外国投资者的兴趣将增强。然而，仍存在一些挑战。加强基础设施、确保熟练的专业人才和改进技术以满足全球标准是越南 IT 市场未来必须解决的关键障碍。
增加了IL-1途径抑制的采用和类固醇的范式转移：RES
Arcalyst®是Regeneron Pharmaceuticals，Inc。的注册商标。5。Luis SA，Cremer PC，Raisinghani A等。rilonacept在类固醇的复发性心包炎中利用：现实世界中的证据表明采用增加了。JACC 2024; 4月，83（13_supplement）408。6。reid A，Klein A，Lin D等。共振注册表：儿科和成人心包炎患者的回顾性和前瞻性纵向，观察注册中的理由和设计。EUR HEART J 2021; 42：问题补充1。7。Clair J，PC Cremer，Sa Luis等。基线人口统计学和疾病特征在儿科和成人患者（共鸣）中纳入自然心包炎自然史的患者。j am coll Cardiol 2023; 81（8_supplement）：626。
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
俄亥俄州经济前景-Q3 2024：导航景观
消费者他们只是从基于市场的通货膨胀转移到政府支持的通货膨胀。例如，二手汽车价格的下跌已被汽车保险成本急剧上升（汽车的价格由市场确定，但保险的成本由国家监管）。住房价格通货膨胀的稳定已被房主的保险和财产税急剧增加所抵消（同样，房价由市场决定，但保险受国家和财产税的监管，由地方政府确定）。政府支持拥有私有财产的成本是最有可能破坏消费者的成本，因为那些携带成本往往会持续更高的水平（即，如果资产价格上涨，保险和税收将上涨，但是当资产价格降低时，保险和税收将永远不会下降）。
在协作机器人中用于人类跟踪的凸轮速算法
2Senior Developer电子健康解决方案，Amman，Jordan摘要：本文考虑了在协作机器人工作区域中用于人类跟踪的凸轮移算法的复杂实现。该研究涵盖了凸轮缩影的算法和数学基础，详细介绍了用于提高跟踪准确性的基本原理和数学模型。在Pycharm环境中开发了一个Python程序，以考虑到实时处理和与机器人系统集成等方面，以有效地实施该算法。该研究对跟踪速度进行了全面评估，研究了算法在不同条件下的有效工作以及它如何影响系统的整体灵敏度。结果证明了凸轮班算法在提供准确和及时的跟踪方面的有效性，突出了其对动态和交互式环境的适用性。这项工作有助于通过提高跟踪功能，在共享工作领域获得更好的互动和安全性来优化协作机器人的性能。
分配班次的监督算法公平
在分配变化下有监督的公平感知机器学习是一个新兴领域，在面对从源到目标域的数据分布的变化时，面临着保持公平和公正预测的挑战。在实际应用程序中，机器学习模型通常在特定数据集上进行培训，但在数据分布可能由于各种因素而可能随时间变化的环境中进行培训。这种转变会导致不公平的预测，对某些以敏感属性（例如种族和性别）为特征的群体不成比例。在本调查中，我们提供了各种类型的分布变化的摘要，并根据这些转变进行了全面研究现有方法，突出了文献中六种常用的方法。另外，该调查列出了公开可用的数据集和经验研究的评估指标。我们进一步探讨了与相关的搜索领域的互连，讨论重大挑战，并确定未来研究的潜在方向。