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2022/23 Stand 18a Sparta山野生动物管理区报告
2025年1月，莎朗·彼得辛格（Sharon Petzinger），新泽西州dep鱼类和野生动物，濒危和非种类物种计划地点描述和历史，该地点位于爱迪生沼泽以东的爱迪生路（Edison Road1）。包含该地点的包裹是在1800年至1900年代开采用于铁的，然后在1900年代初期的石灰石。因此，所有树木被砍伐，爆破岩石，加工厂，道路，铁路和蒸汽铲用于运输所有材料。实际上，用于进入该地点的停车场和现有的未铺设道路曾经是托马斯·爱迪生（Thomas Edison）加工厂的一部分。至少至少在1960年代，该包裹继续由多个矿业公司开采锌和其他材料的私人拥有。该包裹在1980年代被管理为木材，并于1994年被州和NJ Audubon购买，以防止其开发。
通过最优稀疏决策树预测医学实验室测试的紧急程度：超声心动图案例研究
背景：在当代医疗保健领域，实验室测试是推动精准医疗进步的基石。这些测试提供了对各种医疗状况的深入见解，从而促进了诊断、预后和治疗。然而，某些测试的可及性受到诸如高成本、专业人员短缺或地理差异等因素的阻碍，这对实现公平的医疗保健构成了障碍。例如，超声心动图是一种极其重要且不易获得的实验室测试。对超声心动图的需求不断增加，凸显了更高效的调度协议的必要性。尽管有这种迫切的需求，但在这一领域的研究却有限。目标：本研究旨在开发一种可解释的机器学习模型，以确定需要超声心动图检查的患者的紧急程度，从而帮助确定调度程序的优先级。此外，本研究旨在利用机器学习模型的高可解释性，深入了解影响超声心动图预约优先级的关键属性。方法：基于来自电子健康记录的大量现实世界超声心动图预约数据集（即 34,293 个预约），进行了实证和预测分析以评估患者的紧急程度，该数据集包含管理信息、转诊诊断和潜在患者状况。我们使用了一种最先进的可解释机器学习算法，即最佳稀疏决策树 (OSDT)，该算法以高准确性和可解释性而闻名，来研究与超声心动图预约相关的属性。结果：与表现最佳的基线模型相比，该方法表现出令人满意的性能（F 1 -score=36.18%，提高了 1.7% 和 F 2 -score=28.18%，比表现最佳的基线模型提高了 0.79%）。此外，由于其高度可解释性，结果为通过从 OSDT 模型中提取决策规则来识别紧急患者进行测试提供了宝贵的医学见解。结论：该方法表现出了最先进的预测性能，证实了其有效性。此外，我们通过将 OSDT 模型得出的决策规则与既定的医学知识进行比较来验证这些决策规则。这些可解释的结果（例如 OSDT 模型中的属性重要性和决策规则）强调了我们的方法在优先考虑患者紧急程度的超声心动图预约方面的潜力，并且可以扩展到使用电子健康记录数据优先考虑其他实验室测试预约。
报告名称：阿根廷在经济压力下大幅削减出口税——为阿根廷农民带来希望
政府观点 卡普托部长表示，由于目前该国宏观经济状况稳定，这项措施是可行的，但他强调，对于主要商品而言，这项措施只是暂时性的。 哈维尔·米莱总统重申了政府的长期目标，即在国家经济状况改善的情况下，完全取消出口税。 政府严重依赖农业出口税，尤其是大豆和玉米出口税，为中央银行提供收入和外汇储备。 根据罗萨里奥粮食局最近的一份报告，2024 年对六种主要作物征收的出口税为政府带来了 53 亿美元的收入。 在此之前，预计 2025 年的出口税收入将超过 80 亿美元，其中大豆约占 80%，玉米占 11%，小麦占 4%。 农业行业的反应 包括农民和行业代表在内的农业界对政府的决定表示欢迎。许多人认为这是提高盈利能力、鼓励投资和提高产量的关键一步。农业游说团体已承诺继续与政府合作，最终实现完全取消出口税。业界推测，这项措施的“临时状态”可能会延续到 2025 年，尤其是考虑到定于 10 月下旬举行的中期选举。确保关键农业部门的支持可能是政府的首要任务。经济影响现在全面评估对农民盈利能力和政府财政状况的影响还为时过早。初步估计表明，在当前市场条件下，农民回报已从负值转为略微正值。分析师预测，从下周开始，阿根廷农民销售和出口的增加可能会加剧全球市场的竞争，从而可能对世界价格造成下行压力。这项政策标志着阿根廷农业部门的关键时刻，可能对阿根廷生产商和全球大宗商品市场产生潜在影响，随着阿根廷农民的竞争力增强，这可能会影响美国生产商和出口。Post 和利益相关者将密切关注未来几个月的发展并报告新的发展。附件：
结合缓解策略以增加生物多样性和粮食安全的共同利益
摘要。本文解决了在线无任务持续学习的一个非常具有挑战性的问题，其中仅使用每个样本一次培训一次，而在不了解任务边界的情况下，从非平稳数据中学习了一系列新任务。我们在本文中提出了一种有效的半分布的关联存储算法，称为动态稀疏分布式内存（DSDM），其中可以在任何时间点进行学习和评估。dsdm会动态发展，并不断建模任何非平稳数据流的分布。dsdm依赖于本地分布式，但仅部分重叠的表示形式群集有效消除了灾难性的遗忘，同时保持了分布式网络的概括能力。此外，使用基于局部密度的修剪技术来控制网络的内存足迹。dsdm在不同的图像分类基准中，即使在低数据状态下，DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV> DIV>。代码公开可用：https：//github.com/julien-pour/dynamic-sparse-distributed-monem
使用粪便DNA metabarcoding
表和图表的列表表1：本研究中使用的麻雀粪便样品数量。原始计数是从每个站点收集的粪便样本数量。每个麻雀物种的数量是通过现场通过质量控制的样品数量。过滤计数是完整数据集中每个站点的粪便样本的最终数。图1：通过读取深度在每个麻雀粪便样品中观察到的ASV的丰富度的稀疏曲线。图2：观察到的ASV丰富度的稀疏曲线，用于总读数少于2,000的粪便样品。图3：用于比较羊膜麻雀的同胞和同种异体饮食的地点。同种异体位点被鉴定为一个主要物种，而两种物种相似的位点被分类为这些物种的同胞。仅显示收集弹药样品的位置。图4：发生的频率或存在猎物分类子的粪便样品百分比，在六种麻雀种类的班级水平上。图5：六种潮汐沼泽麻雀物种饮食中猎物类别的发生百分比。发生的百分比表示每个物种的每个猎物分类群中所有发生的粪便样品中所有发生的百分比。麻雀物种按降低盐沼泽的顺序排列：海边麻雀（SESP），盐玛斯麻雀（萨尔斯），尼尔森的麻雀（NESP），沼泽麻雀（SWSP），Song Sparrow（SOSP）和Savannah Sparrow（Savannah Sparrow（Savs）。仅显示了12个最常见的订单。图6：猎物分类群的平均相对阅读丰度（RRA）在班级六种潮汐沼泽麻雀的饮食中。rra表示每个粪便样品中猎物分类读的百分比，在每个物种的所有样品中平均。麻雀物种按降低盐沼泽的顺序排列：海边麻雀（SESP），盐玛斯麻雀（萨尔斯），尼尔森的麻雀（NESP），沼泽麻雀（SWSP），Song Sparrow（SOSP）和Savannah Sparrow（Savannah Sparrow（Savs）。图7：出现的频率，或存在猎物分类子的粪便样品百分比，在所有六种麻雀种类的订单水平上。
属性增强的相似性排名稀疏链接预测
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中，问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络（GNN）已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题，并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对（随机均匀）进行抽样（随机均匀），不仅是用于培训，而且用于评估的脱节对。但是，我们表明，在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置，并且在han-dling稀疏性方面，基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法，该方法采用（1）基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式，（2）解决类不平衡的排名损失，以及（3）负面采样方案，通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明，冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。
Sparsentan (SPAR) 作为 IgA 肾病患者的一线治疗药物：SPARTAN 试验的中期分析
结论：SPARTAN 试验的中期结果显示，SPAR 作为一线治疗通常耐受性良好，并且在 24 周内使新诊断的 IgAN 患者的蛋白尿减少约 70%。
梯度的真正稀疏和通用实现......
摘要 — 从梯度下降中得出的在线突触可塑性规则在广泛的实际任务中实现了高精度。然而，它们的软件实现通常需要繁琐的手工梯度或使用梯度反向传播，这牺牲了规则的在线能力。在这项工作中，我们提出了一种自定义自动微分 (AD) 管道，用于稀疏和在线实现基于梯度的突触可塑性规则，该管道可推广到任意神经元模型。我们的工作结合了前向 AD 的反向传播类型方法的编程简易性，同时节省了内存。为了实现这一点，我们利用在线突触可塑性的优势计算和内存扩展，提供一种固有稀疏的 AD 实现，其中如果张量是对角的，则昂贵的张量收缩被简单的元素乘法取代。基于梯度的突触可塑性规则（如资格传播 (e-prop)）恰好具有这种特性，因此从这一特性中获益匪浅。我们在合成任务中展示了梯度反向传播与梯度对齐，其中 e-prop 梯度是精确的，以及音频语音分类基准。我们展示了内存利用率如何随网络规模而变化，而不依赖于序列长度，这与前向 AD 方法的预期一致。索引术语 — 算法、神经形态计算、资格传播、自动微分
高压放电等离子烧结的最新发展：当前应用、挑战和未来方向概述
摘要：放电等离子烧结（SPS），也称为脉冲电流烧结（PECS）或场辅助烧结技术（FAST），是一种在中等单轴压力（最大 0.15 GPa）和高温（高达 2500 °C）下烧结粉末的技术。与传统工艺相比，它可以在更低的烧结温度和更短的加工时间内实现陶瓷或金属粉末的完全致密化，为纳米材料致密化开辟了新的可能性，因此在过去几年中得到了广泛的应用。最近，通过将 SPS 与高压（高达 ~10 GPa）结合起来，出现了新的机遇。目前，一个广阔的令人兴奋的学术研究领域正在使用高压 SPS（HP-SPS）来调节烧结的各种参数，如晶粒生长、结构稳定性和化学反应性，从而实现亚稳态或难烧结材料的完全致密化。本综述总结了 HP-SPS 对烧结多种先进功能材料的各种好处。它介绍了各种 HP-SPS 技术的最新研究成果，特别强调了它们的相关计量学及其获得的主要突出成果。最后，在最后一节中，本综述列出了一些关于当前挑战和未来方向的观点，HP-SPS 领域在未来几年可能会取得重大突破。