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建议的计划变化1-常见问题
计划变化1提议将沿海洪水危险层添加到某些地区，这些地区被提议的地区计划无意中省略（Te Werahi Beach，Kokota，Kokota，Rangaunu港口及其周边地区，Karikari Peninsula，Karikari Peninsula，Ngāruii-o-te-Marangai Beach，te te puta puta puta puta puta puta puta te puta puta cape cape of keriki intlet cape， Rangiora到Motukaraka Point，Rāwene，Waima河和Waipoua河）。2。“沿海流域危害区域”是什么？如何识别它们？沿海洪水危害区域有三种类型的沿海洪水危害区域，这有助于我们了解将来会浮出水面可能会影响不同的区域。这些区域是基于对海平面上升和浮动风险的预测：沿海洪水危害1（CFHZ1） - 2080年50年的ARI静态水位的范围，包括0.6 m海平面上升（RCP8.55M））。b。沿海洪水危害2区（CFHZ2） - 2080年100年ARI静态水位的范围，包括1.2 m海平面上升（RCP8.50万）。c。沿海洪水危害3区（CFHZ3） - 2080年100年ARI静态水位的范围，包括1.5 m海平面上升（RCP8.5H+）。所解释的关键术语•年度复发间隔（ARI）：这是描述在任何给定年份发生的可能发生的可能性的方法。例如，“ 50年的ARI”意味着在任何一年中发生这种水平的机会有2％的机会（或平均每50年发生一次）。•RCP（代表性浓度途径）：这些是气候模型中使用的方案，以预测温室气体排放将如何影响未来的条件。
一种基于模型的增强学习方法，具有条件变异自动编码器
摘要：基于模型的强化学习可以有效提高强化学习的样本效率，但是该方法中的环境模型有错误。模型错误可能会误导策略优化，从而导致次优政策。为了提高环境模型的概括能力，现有方法通常使用集合模型或贝叶斯模型来构建环境模型。但是，这些方法在计算密集型和复杂更新。由于生成的模型可以描述环境的随机性质，因此本文提出了一种基于有条件的自动编码器（CVAE）的基于模型的增强学习方法。在本文中，我们使用CVAE来学习与任务相关的表示形式，并应用生成模型来预测环境变化。考虑到多步误差积累的问题，模型适应用于最大程度地减少模拟和真实数据分布之间的差异。此外，该实验证实了所提出的方法可以学习与任务相关的表示并加速政策学习。
基因组变异对功能 (IGVF) 更新的影响
目的：美国国家人类基因组研究所 (NHGRI) 提议更新基因组变异对功能的影响计划 (IGVF)。IGVF 初始阶段的目标是开发一个框架，以了解基因组变异对基因组功能的影响以及这些影响如何塑造表型。拟议的 IGVF 更新将在此初始活动的基础上，重点开展一系列合作研究项目，旨在加强该框架的开发和应用，并创建一个扩展的、用户友好的社区资源来支持未来的研究。更新的目标包括：(1) 系统地扰乱基因组，以评估和分类单个基因组变异对基因组功能和表型的影响；(2) 研究遗传或环境相互作用对基因组变异影响的影响；(3) 开发和应用基因组变异对基因组功能影响的预测模型和综合分析；(4) 扩展和进一步开发一套广泛可用的资源，包括数据门户和全面且可搜索的测量和预测变异影响目录。背景：基因组学当前面临的挑战是确定基因组变异在影响人类生物学和疾病表型中的作用。正如 NHGRI 的《2020 年战略愿景》中所述，描述变异功能后果的研究未能跟上变异发现或关联研究的步伐，而功能基因组信息的缺乏仍然是阻碍基因组学进步的障碍。“需要系统方法，包括将功能基因组检测的高通量分子读数与生物体表型联系起来的新策略，以确定所有基因组变异的表型后果”。此外，在所有情况下通过实验探测所有感兴趣的基因组变异是不可行的，因此需要新的数据收集策略和分析方法来预测变异、功能和表型之间的关系。IGVF 成立于 2021 年，旨在应对理解基因组变异如何影响基因组功能进而影响表型的挑战。该联盟采用团队科学、协调方法和新兴的实验和计算方法，汇集了五个不同组成部分的 100 多个实验室，以模拟应对这一挑战的不同方法，并共同开发一个框架和基础设施来映射、扰动和预测变体对功能的影响。在过去三年中，IGVF 在多个领域取得了进展，这些进展将为更新阶段奠定基础：
Kūmara中的变异和基因跟踪Kūmara中的变异和基因跟踪
变异变化红薯，ipomoea batatas，在Aotearoa/nz中称为Kūmara，是与杂草杂草密切相关的葡萄藤，与马铃薯密切相关。这是非常重要的作物（世界上最常见的第六种），在困难的条件下很艰难。kūmara可以很好地生长，没有肥料，有限的水和偶尔的除草。kūmara显示出大小，形状，颜色，水分和营养条件的变化。有很多品种；当今Aotearoa/NZ中最常见的是橙色，红色和金品种。这三个是由欧洲人在19世纪引入的，此后已经开发了更新的VA Rieties。在1950年代，随着疾病模仿作物，库玛拉产业正处于崩溃的边缘。fay和Joe Gock开发了一种抗病的红色品种（每年保持最佳状态），并将股票植物赠予DSIR，以帮助建立该植物。
红色强调：使用扩散模型进行傅立叶相试验
摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题，其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建，例如交替的投影处理和凸放松方法。但是，他们通常无法重建细节或纹理。最近，已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果，但是由于生成模型的性质，可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题，我们提出了一种新型算法，称为“红色强调”，结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是，用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化，以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实，与现有的傅立叶相检索算法相比，所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索，扩散模型，通过deno的调节，凸松弛
使用分布式变异推理
摘要 - 多机器人同时本地化和映射（SLAM）使机器人团队通过依靠环境的共同地图来实现协调的任务。通过对机器人观测的集中处理来构建地图是不可取的，因为它会产生单个失败点并重新存在预先存在的基础架构和显着的通信吞吐量。本文将多机器人对象猛击制定为通信图上的变异推理问题，受不同机器人主导的对象估计的共识约束。为了解决该问题，我们开发了一种分布式的镜面下降算法，并在通信机器人之间实施了正则化的共识。使用算法中的高斯分布，我们还为多机器人对象大满贯提供了分布式多状态约束Kalman滤波器（MSCKF）。对真实和模拟数据的实验表明，与单个机器人大满贯相比，我们的方法改善了轨迹和对象估计，同时与集中的多机器人大满贯相比，在大型机器人团队中实现更好的缩放。
使用生物医学图像分割的变异推断的不确定性定量
由卷积神经网络激励的深度学习在一系列医学成像问题（例如图像分类，图像分割，图像合成等）中非常成功。但是，对于验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，而且还需要在做出这些预测时它的自信。这对于人民接受安全的关键应用很重要。在这项工作中，我们使用了基于变异推理技术的编码器解码器结构来分割脑肿瘤图像。我们使用骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的交集作为评估指标，评估公开可用的Brats数据集的工作。我们的模型能够以原则上的贝叶斯方式考虑脑肿瘤，同时考虑到疾病的不确定性和认知不确定性。
湿度作用区域差异的手稿...
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多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。