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科学报告迪拜洪水
Mariam Zachariah，Grantham研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国，乔伊斯·基穆泰（Grantham Institute），格兰瑟姆研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国克莱尔·巴恩斯（Clair Barnes），格兰瑟姆研究所 - 气候变化和环境变化，伦敦伦敦帝国帝国学院，英国伦敦帝国伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，帝国帝国，imperiage andirim in the Invorymity clanne andir i i。大气与气候科学研究所，苏黎世，瑞士曼苏尔·阿尔马兹罗伊（Almazroui），气候变化卓越研究中心（CECCR），国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达，苏达拉阿拉伯，罗伯特·阿拉伯，罗伯特·沃塔德，皮埃尔·西蒙·拉普拉斯，cnrs，cnrs，sorbonne fimimiate，sorbonne fimimiate zy fimimiate，pacium fillimate zue fimimife维多利亚州，荷兰皇家气象研究所（KNMI），荷兰荷兰·马马马·瓦赫伯格（De Bilt），红十字会红色新月气候中心，海牙海牙（Hague德国柏林）法哈德·赛义德（Fahad Saeed），气候分析，德国柏林；天气和气候服务，伊斯兰堡，巴基斯坦弗里德里克E.
博士回。天然。硕士地理学斯特芬·绍贝尔 - 德国联邦国防军
自 2016 年起 研究助理：德国联邦国防军地理信息中心，地缘政治/地理系，奥伊斯基兴 2013−2015 联邦灯塔项目“气候变化 - 施派尔后果”协调员和研究助理：莱茵兰-普法尔茨气候变化后果能力中心，特里普施塔特 教学任务：农林大学，越南胡志明市 2010−2012 欧盟 ForestClim 项目管理助理/协调员和研究助理：莱茵兰-普法尔茨森林生态和林业研究所，特里普施塔特 2006−2010 研究助理：图嫩研究所、联邦农村、林业和渔业研究所、森林生态系统研究所，埃伯斯瓦尔德 教学任务：埃伯斯瓦尔德可持续发展大学 2004−2006 研究助理：莱茵兰-普法尔茨森林生态和林业研究所， Trippstadt 1998−2004 教学助理和博士生：特里尔大学，土壤科学系 1997−1998 教学任务和自由职业：特里尔大学，土壤科学系 1990−1997 地理学专业大学学习：特里尔大学，地理/地球科学系，学习课程：应用自然地理学，辅修土壤科学和地植物学
流式优化的3D高斯脱落
3D高斯脱落（3DGS）已成为一种开创性的3D场景表示技术，提供了前所未有的视觉质量和渲染效率。但是，3DGS场景的大量数据卷在流媒体上构成了重大挑战。现有对3DGS的研究主要集中在压缩和提高效率上，忽略了流传输的具体质量。此外，3DG中的球形谐波颜色表示使基于视口的传输分配复杂化。在没有明显质量下降的情况下实现层次结构高斯流也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了SRBF-Gaussian，这是一种彻底改变传统3DGS格式的新范式。我们的方法基于球形径向基础函数（SRBF）和HSL颜色空间引入了与视口有关的颜色编码，从而可以选择性地传输与视口相关的颜色数据。这在保持视觉质量的同时减少了数据传输。我们实施自适应高斯修剪和传输，以适应当前的视口和网络条件。补充 - 我们开发了连贯的多级高斯表示，以在质量水平之间平稳过渡。我们的系统结合了用户 - 行为感知的流策略，以预测和预先提取相关数据。在云VR方案中，我们的方法表明了实质性改善，PSNR增长了5.63％-14.17％，延迟下降7.61％-59.16％，总体经验质量（QOE）提高了10.45％-30.12％。
地缘战略文化与网络空间建设
三.历史起源：1990 年前的空间建设.......................................67 1.古典帝国主义地缘政治中的空间建构.....................................................................................................67 a) 古典英美地缘政治：马汉和麦金德....................................67 b) 古典德国地缘政治：拉采尔和谢伦....................................72 2.第一次世界大战前海洋空间的建构和行动轨迹 ......................................................................................76 a) 英国作为广阔江河空间的网络强国 ......................................................................................77 b) 德意志帝国和冲进广阔空间的梦想 ......................................................................................................82 3.两次世界大战期间的古典地缘政治学 ......................................................88 a) 古典德国地缘政治学：豪斯霍费尔 ..............................................88 b) 古典英美地缘政治学：鲍曼、麦金德、斯皮克曼、李普曼 ....................................90 4.第二次世界大战前海洋空间的构建和行动范围.....................................................................................................95 a) 美国和英国作为广阔空间的网络强国.....................................................................................................95 b) 德意志帝国和向广阔空间的短暂突破....................................................................98 5.同盟中的思考：东西方冲突中的流动与空间 ......................................................100 a) 作为安全保障者的美国 ..............................................................................100 b) 保护盾下的联邦共和国 ..............................................................................116 6.中期结论................................................................................................121
疟疾寄生虫的后代反机制与细胞外资源有关
疟疾是由疟原虫在患者中的快速增殖而引起的，疾病的严重程度与循环中感染的红细胞数量相关。红细胞内的寄生虫乘以分数称为精神分裂，并通过非典型多核细胞分裂模式发生。调节单个祖细胞产生的子细胞数量的机制知之甚少。，我们使用超分辨率的延时显微镜来量化恶性疟原虫和诺尔斯氏菌中的核繁殖动力学，研究了基本的调节原则。这证实了子细胞的数量与一个模型一致，在该模型中，反机制调节乘法但与计时器机制不相容。p。核分裂开始时恶性细胞体积与最终的子细胞数量相关。随着精神分析的进行，核细胞质体的体积比（迄今为止都被发现在所有真核生物中都恒定，显着增加，可能是为了适应指数的多层核。通过稀释培养基来耗尽营养，导致寄生虫产生较少的植物，减少增殖，但在精神分裂症结束时不会影响细胞体积或总核体积。我们的发现表明，与疟原虫寄生虫增殖有关的反机制整合了细胞外资源状态，以修改血液阶段感染期间的后代数量。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
矢量网络分析仪 (VNA) 评估指南
本文件由 EURAMET e.V. 电磁技术委员会制定。作者：Markus Zeier（瑞士 METAS）、Djamel Allal（法国 LNE）、Rolf Judaschke（德国 PTB）。致谢 作者衷心感谢您审阅本指南：Thomas Reichel（技术顾问）、Blair Hall (MSL)、Gary Bennett (National Instruments)、Dave Blackham (Keysight Technologies)、Andreas C. Böck (esz AG 校准和计量)、Andy Brush (TEGAM)、Tekamul Buber (Maury Microwave)、Albert Calvo (Rohde & Schwarz)、Onur Cetiner (Keysight) Technologies)、Chris Eio (NPL)、Andrea Ferrero (是德科技)、Israel Garcia Ruiz (CENAM)、Martin Grassl (Spinner)、Tuomas Haitto (Millog Oy)、Johannes Hoffmann (METAS)、Matthias Hübler (罗德与施瓦茨)、Ian Instone (技术顾问)、Harald Jäger (罗德与施瓦茨)、Karsten Kuhlmann (PTB)、Jian Liu (是德科技)、Linoh Magalula (NMISA)、Jon Martens (Anritsu)、Guillermo Monasterios (INTI)、Faisal Mubarak (VSL)、Rusty Myers (Keysight Technologies)、Reiner Oppelt (Rosenberger)、Nick Ridler (NPL)、Juerg Ruefenacht (METAS)、Handan Sakarya (UME)、Bart Schrijver (Keysight Technologies)、Joachim Schubert (Rosenberger)、Nosherwan Shoaib （INRIM、NUST）、Hernando Silva (INTI)、Pamela Silwana (NMISA)、Laszlo Sleisz (NMHH)、Daniel Stalder (METAS)、Michael Wollensack (METAS)、Ken Wong（是德科技）、Sherko Zinal (PTB)。版本 3.0 2018 年 3 月 版本 2.0 2011 年 3 月 版本 1.0 2007 年 7 月 EURAMET e.V. B
塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）的道德经济对...
在没有这种诱因的情况下，他们的奖励比他们所少。道德经济警告经济学家特别警惕激励措施，因为信任和诚实等社会规范对经济活动至关重要。危险不仅是一个实例中的激励措施。货币激励措施通常可以侵蚀人们彼此之间可能具有的道德和道德准则和社会动机。因此，政策制定者不应依靠人类经济上的模型，而是应该将人们视为真正的愿望，并可能具有坚持社会规范和公民意识的内在愿望。鲍尔斯在介绍中总结说：“激励措施不能独自提供善治的基础”（第2页）。相反，激励措施和社会活动必须共同考虑。的确，道德经济在其结论性的章节中说，对这些互动的关注者可以使激励和社会发展作为补充。在构建其论点时，道德经济至少为经济学家本身提供了三个公共物品。首先，本书从政治哲学的角度讲述并构成了经济政策的陷阱，提供了我们其他人可以依靠的精湛摘要。鲍尔斯（Bowles）希望介绍亚里士多德（Aristotle），介绍了一个将成为道德经济叙事中心的角色：一名立法者希望人们为集体利益做出决定。在亚里士多德的著作中，立法者通过“灌输其中的习惯”来实现这一目标，从而实现了这一目标。但是政治哲学从亚里士多德继续前进。尼科洛·马基雅维利（Niccolo Machiavelli）和大卫·休姆（David Hume）表现出对法律和激励措施的好事或邪恶的行为。在道德经济的题词中，鲍尔斯直接引用休ume：
本扎伊德，查菲卡； Taleb、Tarik 5G 后网络人工智能
5G 及更高级别的网络有望实现超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接。实现这些承诺将为一系列新应用铺平道路，包括自动驾驶、工业 4.0、增强现实和虚拟现实、协作游戏、近实时远程手术和远程传送。然而，未来网络中设想的服务/应用的多样性和不断增长的联网设备数量将带来新的、越来越广泛的网络威胁，带来安全和隐私风险 [1]。因此，必须建立有效和可持续的安全措施，以应对 5G 及其后续技术中不断变化的威胁形势和安全要求，以便充分利用它们的好处。考虑到漏洞数量不断增加、网络威胁日益复杂、流量巨大以及将塑造下一代无线网络的多样化技术（例如 SDN、NFV）和服务，对传统安全管理方法的依赖可能已不够，需要重新考虑以应对这一充满挑战的环境。一个有希望的方向是采用人工智能 (AI) 来实现智能、自适应和自主的安全管理，从而能够及时且经济高效地检测和缓解安全威胁。事实上，人工智能有可能从大量随时间变化的多维数据中发现隐藏的模式，并提供更快、更准确的决策。为了响应将人工智能（尤其是机器学习 (ML)）集成到电信网络中的趋势，ITU-T 未来网络机器学习焦点组 1 包括
各领域基于人工智能和机器学习的实践
摘要 在计算生物学 (CB)、生物信息学、健康信息学 (HI)、精准医学 (PM) 和精准农业 (PA) 的多个项目中，机器学习 (ML) 已成为主要资源。在本文中，我们研究了机器学习在五大研究领域计算方法开发中的应用。过去几年，人们对人工智能 (AI)、用于计算方法开发的综合 ML 和 DL 技术的兴趣日益浓厚。多年来，大量的研究已经完成，但生物医学科学家仍然没有足够的知识来有效地处理生物医学项目，因此可能会采用错误的方法，从而导致频繁出错或测试过高。由于数据 (ML) 的数量、多样性和复杂性不断增加，医疗保健已成为人工智能 (AI) 和机器学习的沃土。医疗保健提供商和生命科学企业已经使用各种 AI 技术。本综述总结了传统的机器学习周期、几种机器学习算法、各种数据分析技术以及在五个研究领域的有效使用。在这篇综合评论分析中，我们提出了 10 种快速准确的做法，在健康信息学、生物信息学、计算和系统生物学、精准医学和精准农业中使用 ML 技术，避免我们在几种计算方法工作中观察到数百次的一些常见错误。