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旅游业驱动新西兰的就业和促进经济数字今天发布，显示303,420新西兰人是直接或间接的emplo
旅游业推动了新西兰的就业机会，并提升了今天发布的经济数字显示，游客经济直接或间接地使用了303,420名新西兰人。旅游卫星帐户（TSA）重申了旅游业作为新西兰经济的主要贡献者的重要作用，从距离全国各地的一年中的游客支出中产生了444亿美元。“最重要的大新闻是，尽管猕猴桃的支出减少，但国际游客为我们的经济提供了重要的刺激。这也表明，旅游业正在招聘和创造积极的就业机会。“这些数字的意思是我们国家许多企业和人们的个人努力，交付Manaakitanga的动力以及他们的辛勤工作如何使整个新西兰的益处取得成果。”今天公告的头条新闻包括：
生物质平衡：一种将可持续原料纳入我们的生态等级
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摄入和微塑料对北极calanus copepods
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。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年1月18日。 https://doi.org/10.1101/2023.01.15.524171 doi：Biorxiv Preprint
自闭症中的兴奋性/抑制性不平衡：谷氨酸和GABA基因组在症状和皮质大脑结构中的作用
兴奋性/抑制（E/I）失衡假设认为兴奋性（谷氨酸能）和抑制性（GABA能）机制之间的不平衡是自闭症行为特征的基础。但是，E/I不平衡是如何出现的，以及在自闭症症状和大脑区域之间如何有所不同。我们使用创新分析方法 - 将竞争性基因 - 基因分析和与皮质厚度（CT）相关的基因表达方法研究，以调查来自Aims-2-2-障碍的参与者的遗传方差，大脑结构和自闭症症状之间的关系年龄6至30岁。使用竞争性基因分析，我们研究了谷氨酸和GABA基因组的综合遗传变异是否与自闭症症状和大脑结构变异的行为度量有关。此外，使用相同的基因组，我们在整个皮层中加在一起，自闭症和神经型控制参与者以及在单独的感觉亚组中的CT差异。谷氨酸基因组与自闭症诊断观察计划2（ADOS-2）和自闭症诊断访谈重新定义（ADI-R）的所有自闭症症状严重程度评分有关。在青少年和成年人中，谷氨酸和GABA基因具有更大基因表达的大脑区域显示自闭症和神经型对照参与者之间的CT差异更大，尽管在相反的方向上。此外，基因表达蛋白纤维与单独的感觉亚组中的CT pro文件相关。我们的结果表明，E/I相关遗传学与自闭症症状方案以及大脑结构改变之间的复杂关系，谷氨酸和GABA可能存在差异作用。
平衡气候目标和生物多样性保护
“变革的动力：现在气候中立”是2015年INFCCC秘书处发起的一项倡议。该倡议是在变革势头下的支柱，试图达到气候中立。气候中立性是一个三个步骤，它要求个人，公司和政府衡量其气候足迹；尽可能减少他们的排放，并通过减少未经认证的排放量减少无法减少的排放。因此，选项（c）是正确的答案。
平衡AI和物理：迈向可学习的气候模型
先前的研究表明，pangu-天气可以通过定性分析准确地复制某些气候模式，例如热带g响应和热带遥控性。然而，定量研究表明，在当前的AI天气模型中，风组分（例如不同的风和年龄型风）存在显着差异。尽管有这些发现，但仍然担心物理学在气候科学中的重要性有时会被忽略。
最小的机器学习冰川质量平衡模型
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要，大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB，该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡（PMB）。基于极端的梯度提升（XGBoost）体系结构，将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模，强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能：平均空气温度（5月至8月）和总降水量（10月至2月）。最小MB模型PMB准确，平均绝对误差（MAE）为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是，Miniml-MB证明了相似的，并且在大多数情况下，具有出色的预测能力（PDD）模型（MAE为0.541 M W.E.）。与PDD模型相比，最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小（例如，2022）属于其训练范围。因此，只要缺少一年的气候条件在训练范围内，最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
确保医疗保健AI：平衡数据隐私和...
工程师Lead，Elevance Health Inc，弗吉尼亚州里士满摘要AI正在彻底改变医疗保健，其变革性应用从疾病诊断和预测分析到个性化医学和运营效率。机器学习算法可以分析复杂的数据集，以发现以前无法实现的模式和见解。云计算通过提供可扩展的基础架构，使大量医疗保健数据的存储和处理进一步扩大了这项革命。但是，这种AI和云技术的协同作用也引入了关键挑战，尤其是在敏感医疗保健信息的安全性和隐私方面。平衡对创新的需求与数据保护的必要性已成为医疗保健提供者，云供应商和监管机构的紧迫关注。本文探讨了AI的进步及其对数据安全的影响，尤其是对医疗保健的影响。关键字：医疗保健，数据安全，AI，数据隐私，云计算，AI，机器学习监管格局和合规性医疗保健行业在旨在保护患者隐私并确保数据安全的严格监管框架内运作。随着AI和云技术变得更加深入地整合到医疗保健系统中，遵守这些法规变得越来越复杂，要求组织在维持运营效率的同时实施强大的安全措施。它要求严格控制数据访问，存储和传输，要求组织实施管理，物理和技术保障。促进执法的一些关键监管机构包括：健康保险可移植性和问责制法（HIPAA）：1996年颁布，HIPAA在美国制定了国家保护患者健康信息（PHI）的国家标准。存储或流程医疗保健数据的云提供商必须遵守HIPAA安全规则，其中包括：