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适应航空的气候影响以及气候变化对航空的影响
气候变化的影响对提供航空服务有后果。他们也越来越多地转化为风险评估和可持续性报告目的的财务影响。气候变化也可能会影响由于温度和条件不断变化的流行目的地（例如，例如温度更高，海平面上升或降雪降低。
将农业适应气候变化：政策计划背后的途径？
抽象的气候变化越来越多地影响着全球农业，导致收益率损失并破坏粮食安全。在迫切需要采取雄心勃勃的政策以适应气候变化（AACC）的国际共识之后，这隐藏了三种农业模式之间的竞争，即阿格斯科学，气候智能农业和常规农业，传统的农业 - 对农业应如何适应气候变化的独特观点。迄今为止，尚无研究表明，这三种农业模型中的哪个是通过气候变化适应政策促进的。为了阐明这个问题，我们对资源人员进行了半结构化调查，文献综述和多标准分析，确定和表征北部七个国家或地区的226 AACC政策倡议（安达卢西亚，奥西塔尼，加利福尼亚州，加利福尼亚，瓜德洛普，瓜德洛普，哥伦比亚）和南非，南非，Senegal，Senegal）。我们的目的是确定（1）由政策倡议调整农业对气候变化的政策倡议，以及（2）由这些政策计划隐含或明确促进的农业模式。我们确定了14个气候变化适应选项，这些选项动员了三个动作范围的组合：（i）转换生产系统或允许访问生产资源，（ii）提供对AACC有用的知识的访问，以及（iii）在地面或部门尺度上协调和融资适应性动作。农业生态学和气候智能农业是在所有研究地点的政策倡议组合中都有青睐的两个农业模式。尽管概念上的差异，在现实生活中，这些模型并没有相互冲突，因为它们经常同时同时推广。AACC政策计划虽然多元化，但似乎太分散了，没有足够的限制，无法实现快速而深刻的变化。本文介绍了AACC适应选项的新分类，并且是第一个揭示哪些农业模型是通过各个地区的政策倡议促进了哪些农业模型的。
评论文章适应酶以改善其在植物中的功能：为什么和如何
合成生物学创建了新的代谢过程，并使用工程或天然酶改善了现有生物学。这些酶通常来自与目标植物器官不同的细胞，例如氧化还原电位，效应子水平或蛋白质的机制。因此，即使在其新植物的情况下（“植入”），非本地酶也可能需要适应其在其新植物环境中正常工作（即使其特定的细胞和动力学在体外都足够。因此，有两种不同的方式可以在植物中使用以用于植物的酶：在催化特性中，例如底物和产品植物，K CAT和K M；并且通常与表达酶的细胞环境兼容。连续的定向进化系统可以提供两种类型的改进，并且迄今为止是交付第二种类型的最广泛有效的方法。因此，在本综述中，我们提供了连续演化方法的简短说明，并强调了酵母菌系统，因为它适合植物应用。然后，我们涵盖了始终且日益紧迫的问题，这些酶和酶特性在理论上可以改善或不能改善这些酶，而实际上哪个是最适合作物改善的目标，即实际上可以改进且重要的那些足以保证部署连续的定向进化。，我们以园艺作物为例，因为它们提供的机会并提高了重点。
转基因生物：调整监管框架以适应不断发展的基因组编辑技术
摘要 生物体基因改造已成为农业、工业和生物医学应用研究和开发的一项繁荣活动。自第一批通过转基因技术获得的转基因产品进入市场以来，已经过去了三十年。世界各地的监管框架未能跟上新技术、监测和安全问题的步伐。新的基因组编辑技术为基因改造的开发和使用开辟了新途径，给这些框架带来了压力。在这里，我们讨论了生物体/转基因生物定义的含义、获取这些生物体的不断发展的基因组编辑工具以及世界各地的监管框架如何考虑到这些技术，重点是农作物。最后，我们将本综述扩展到商业作物之外，以解决生物体在食品工业、生物医学应用和气候变化解决方案中的用途。关键词：生物医学、气候变化、食品、转基因生物 (GMO)、新育种技术 (NBT)、监管框架、转基因
强化学习如何保持欺诈检测明智而快速：适应新
摘要欺诈活动日益增长的复杂性挑战了依赖静态规则和历史数据的传统欺诈检测系统。欺诈者不断发展其技术，需要更智能，实时的解决方案，能够学习和适应。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，已成为一种改变游戏规则的欺诈方法。rl系统通过试用和错误的学习不断优化检测策略，并适应新的欺诈模式。本文探讨了RL如何通过实现自适应决策，实时异常识别和积极的欺诈预防来保持欺诈检测智能和高效。它重点介绍了RL处理不断发展的欺诈方案，优化检测准确性以及改善医疗保健，银行业和电子商务等行业的响应时间的能力。本文进一步解决了诸如有限的欺诈数据和计算复杂性之类的挑战，并讨论了将塑造RL在预防欺诈中的未来作用的创新。关键字：强化学习，欺诈检测，自适应学习，异常检测，实时分析，机器学习，数字化转型，欺诈预防1。引言欺诈已成为各个行业的重大挑战，每年使组织数十亿美元造成。从医疗保健索赔欺诈到金融交易欺诈和电子商务付款欺诈，罪犯正在不断开发绕过检测的新技术。基于静态规则和阈值的传统欺诈检测系统，难以实时确定新的欺诈模式。他们无法动态地使企业暴露于越来越复杂的欺诈计划。强化学习（RL）是机器学习领域，代理商通过与环境进行互动并以奖励或罚款的形式接收反馈来做出决策，提供了一种新方法。rl不依赖预定义的规则，而是连续发展，这是欺诈检测的理想解决方案。
开发适应机器人机械手多项式轨迹规划特性的人工智能方法
摘要 — 当轨迹类型已知时，可以使用数学方法计算机器人操纵器的轨迹规划。然而，由于复杂的数学方程和推导，传统的数学方法变得难以实现。本研究介绍了使用人工神经网络 (ANN) 来克服这些限制，通过求解非线性函数并适应轨迹规划的特点。本研究利用虚拟三自由度 (DOF) 机器人操纵器。将对 ANN 的超参数进行分析和选择，以获得 ANN 的最佳性能。最后，将使用样本数据通过将实际结果（数学方法）与 ANN 结果进行比较来评估开发的 ANN 拓扑的稳健性。 索引术语 — 人工神经网络、正向运动学、轨迹规划、机器人操纵器
TOPH（蛋白质同源物的真实检索）：采用对比问答框架进行蛋白质搜索
另一方面，生物学仍然主要使用传统工具。BLAST 和隐马尔可夫模型在搜索大型蛋白质序列数据库方面有着悠久的使用历史，这些数据库通过残基重叠和基于比对的特征进行评分。基于结构的方法，例如 DALI ( Holm ，2020 ) 和 TM-align ( Zhang & Skolnick ，2005 ) 长期以来一直具有更高的灵敏度来查找远程同源物，但由于其速度和可用蛋白质结构的数量而难以获得更广泛的采用。随着 AlphaFold2 ( Jumper et al. ，2021 ) 等精确蛋白质结构预测方法的出现，使用以前的工具搜索同源结构已变得几乎站不住脚。基于深度学习的方法，例如 Foldseek（van Kempen 等人，2023 年）、TM-vec（Hamamsy 等人，2022 年）、SMAMPNN（Trinquier 等人，2022 年）、Progres（Greener & Jamali，2022 年）一直试图弥补这一差距，但尚无法与 DALI 的灵敏度或序列搜索的速度相媲美（Steinegger & S¨oding，2017 年）。
适应农业计划来解决气候变化：CASA计划的案例研究
自2019年以来，FCDO的小型持有人和农业综合企业（CASA）计划于2022年通过英国国际气候金融（ICF）资助了100％。有100％ICF资金，气候已成为核心计划目标，因此需要对CASA运作的方式和功能进行基本变化，以实现中央气候目标和可交付成果。本报告审查了CASA为重点关注主流和提供气候目标的过程。该报告评估了迄今为止的进度，包括为了改善计划设计，实施和监视的计划的最新动作。该报告提出了针对政策和计划专业人员的基于证据的建议，包括FCDO和其他捐助者和从业者，以支持
统一措施：调整现有的M和E工具以整合肯尼亚的HIV和NCD
•需要一站式商店 - 屏幕，链接并提供护理•专注于疾病以外的人•增加PLHIV之间的合并症•最大化效率 - 同一患者，同一HCWS，相同的HCW，相同的健康系统，•集成系统：为不同的形式和工具提供一个常见的界面