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随着越来越多的研究将牲畜农业与更快的全球变暖，更高的健康成本和更高的土地要求联系起来，通常建议将基于植物的饮食的急剧转变为有效的全能解决方案。隐含地，这一论点是基于以下假设：当前分配给动物生产系统的资源的重新分配将自动导致对人类食用作物的有效培养，而没有负面的环境，健康或社会经济后果。实际上，这种假设的有效性值得仔细检查，因为农场采用新的农业系统的能力是多方面的，并且有背景。通过对文献的跨学科综述，我们在这里讨论了意外后果的例子，这些后果可能是由于草原转化为可耕种的生产，包括对产量稳定性，生物多样性，土壤生育能力以及其他可能产生的不利影响。我们认为，这些问题中的几乎没有被认为是当前粮食安全辩论的一部分，并呼吁对供应方约束进行仔细检查。
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1960年代的绿色革命通过遗传改善，化学肥料，灌溉和机械化而实现了作物产量的显着增加。然而，在气候变化和地缘政治动荡的背景下，目前人口增长的轨迹预测，农业生产将不足以确保未来三十年的全球粮食安全。迫切需要对超出增量收益的农作物的改进。植物生物学近年来还通过开发和应用功能强大的技术（包括基因组测序），“ OMICS技术，精确的基因组编辑以及结构生物学和显微镜的步骤变化”，进行了一场革命。proteostasis-控制细胞蛋白质补体的集体过程，包括合成，修饰，定位和降解 - 是一个从这些进步中受益的领域。本期特刊介绍了这个充满活力的领域的最新研究，特别关注蛋白质降解。在当前文章中，我们强调了植物蛋白质症对农艺特征的多样化和广泛的贡献，提出了机遇和策略，以操纵蛋白质静态机制的不同元素以改善作物，并讨论将这些思想付诸实践所涉及的挑战。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
可能的任务：parastronaut计划可以使空间旅行更具包容性，并且可以实现
安全性和包含在太空飞行中不需要矛盾。相反，代理商可以重新设计和培训过程，以确保更多的人可以安全地参与太空任务。通过通过技术，创新设计和任务计划来解决安全问题，空间行业可以具有包容性和成功的任务。
概率程序资源使用的定量界限
成本分析，也称为资源使用分析，是寻找程序总成本的界限，并且是静态分析中的一个良好问题。在这项工作中，我们考虑了概率计划的成本分析中的两个经典定量问题。第一个问题是找到该计划的预期总成本的约束。这是该程序资源使用情况的自然措施，也可以直接应用于平均案例运行时分析。第二个问题要求尾巴绑定，即给定阈值𝑡目标是找到概率结合的概率，以便p [总成本≥𝑡]≤。直观地，给定资源的阈值𝑡，问题是要找到总成本超过此阈值的可能性。首先，对于预期范围，先前关于成本分析的工作的主要障碍是他们只能处理非负成本或有限的可变更新。相比之下，我们提供了标准成本标准概念的新变体，使我们能够找到一类具有一般正面或负成本的程序的期望范围，并且对可变更新无限制。更具体地说，只要沿着每条路径所产生的总成本下降，我们的方法就适用。第二，对于尾巴界，所有以前的方法都仅限于预期总成本有限的程序。具体来说，这使我们能够获得几乎无法终止的程序的运行时尾界。最后，我们提供了实验结果，表明我们的方法可以解决以前方法无法实现的实例。相比之下，我们提出了一种新颖的方法，基于我们基于Martingale的预期界限与定量安全分析的结合，以获取解决尾巴绑定问题的解决方案，该问题甚至适用于具有无限预期成本的程序。总而言之，我们提供了基于Martingale的成本分析和定量安全分析的新型组合，该组合能够找到概率计划的期望和尾巴成本范围，而无需限制非负成本，有限的更新或预期总成本的有限性。
通过将政策提炼为程序来评估可解释的强化学习
存在强化学习之类的应用，例如医学，其中政策需要被人类“解释”。用户研究表明，某些政策类可能比其他政策类更容易解释。但是，进行人类的政策解释性研究是昂贵的。此外，没有明确的解释性定义，即没有明确的指标来解释性，因此主张取决于所选的定义。我们解决了通过人类解释性的经验评估政策的问题。尽管缺乏明确的定义，但研究人员对“模拟性”的概念达成了共识：政策解释性应与人类如何理解所给出的政策行动有关。为了推进可解释的强化学习研究，我们为评估政策解释性做出了新的方法。这种新方法依赖于代理来进行模拟性，我们用来对政策解释性进行大规模的经验评估。我们使用模仿学习来通过将专家神经网络提炼为小程序来计算基线政策。然后，我们表明，使用我们的方法来评估基准解释性会导致与用户研究相似的结论。我们表明，提高可解释性并不一定会降低表现，有时会增加它们。我们还表明，没有政策类别可以更好地跨越各个任务的可解释性和绩效进行交易，这使得研究人员有必要拥有比较政策可解释性的方法。
创新的'四个池塘和两个水坝的湿地系统增强了水产养殖废水处理
曝气池在增强溶解的氧气水平方面起着至关重要的作用，这为7月份的磷去除和11月的氮去除提供了最佳条件。在曝气池和生物过滤器池塘内，附生细菌α多样性明显高于其他治疗池，这表明这些区域提供了有利于细菌定植和活性的富集微环境。
通过两相局部/非局部应力驱动模型纳米梁的断裂行为
通过两相局部 /非局部应力驱动模型 / scorza的纳米梁的断裂行为，d。; Luciano，R。； Vantadori，S ..-在：复合结构。- ISSN 0263-8223。-280：（2022），p。 114957.114957。[10.1016/j.compsctuct.2021.114957]