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完善版本引用（APA）：Cracco, E., Oomen, D., Papeo, L., & Wiersema, JR (2022)。使用脑电图运动标记来分离大脑反应
检测生物运动对于适应性社会行为至关重要。先前的研究已经揭示了这种能力背后的大脑过程。然而，生物运动感知过程中的大脑活动会捕捉到多种过程。因此，我们通常不清楚哪些过程反映了运动处理，哪些过程反映了建立在运动处理基础上的次要过程。为了解决这个问题，我们开发了一种新方法来测量与观察到的运动直接相关的大脑反应。具体来说，我们向 30 名成年男性和女性展示了一个以 2.4 Hz 的速度移动的点光源步行器，并使用 EEG 频率标记来测量与该速度相关的大脑反应（“运动标记”）。结果显示，在步行频率下有一个可靠的反应，而两种已知会破坏生物运动感知的操作会降低这种反应：相位扰乱和反转。有趣的是，我们还发现了步行频率一半（即 1.2 Hz）的大脑反应，这对应于各个点完成一个周期的速率。与 2.4 Hz 响应相比，对于乱序步行者（相对于未乱序步行者），1.2 Hz 响应有所增加。这些结果表明，频率标记可用于捕捉生物运动的视觉处理，并且可以在大脑信号的不同频率下分离涉及生物运动感知的全局（2.4 Hz）和局部（1.2 Hz）过程。
叶片切割蜜蜂（Ashmeadiella sculleni）物种占据了潜在的保护问题，蓝山国家森林
俄勒冈州的个体动物发生是由基于Natureserve指南（Natureserve 2024a），Orbic Expert Review以及其他考虑因素的分离距离来定义的，该物种以及与另一家机构使用的分离距离或跟踪方法相匹配的其他考虑因素。俄勒冈州的叶切割器蜜蜂的出现的默认分离距离为5 km；元素的发生（EOS）也可能由于地理障碍，宽阔的时间分离（例如，非常古老的，模糊的标本记录与最近的GIS映射站点）或管理单元（Orbic 2024）而分开。爱达荷州自然遗产计划记录可用于目标物种的数据。爱达荷州自然遗产计划记录了野生动植物观察数据，而不是出现，并且这些观察数据可能彼此紧密接近（IDFG 2023）。华盛顿天然遗产计划数据不适合动物，因为该计划无法维持稀有的动物记录（WNHP 2022）。来自观察数据集的源源不使用分离距离，并且可能在接近近距离处发生。易于识别时，仅报告了对位置的最新观察。
小棕色myotis，myotis lucifugus，物种是潜在的保护问题，蓝山国家森林
小棕色myotis的人口趋势正在下降，由于白鼻子综合征[WNS]（Natureserve 2022），它们以前在北美东部地区丰富。目前“没有明显遏制病原体的向北或向西扩散”（Natureserve 2022）。该物种的长期人口趋势尚不清楚，但是建筑物和其他人为结构的建设增加了繁殖栖息地的可用性（Natureserve 2022）。然而，短期全球趋势显示人口下降了50-80％，因为“大多数全球露得西夫属大多数人都发生在现在感染了WNS的地区”（Kunz and Reichard 2010）。规划区域内的人口规模尚不清楚，但是由于WNS，风力涡轮机和栖息地损失的潜在威胁，俄勒冈生物多样性信息中心对该物种的威胁归为高（Orbic 2013）。Rodhouse等。 根据俄勒冈州和华盛顿蝙蝠电网产生的建模，没有发现自2010年以来小棕色小肌的区域下降的证据（Rodhouse等人。 2019）。Rodhouse等。根据俄勒冈州和华盛顿蝙蝠电网产生的建模，没有发现自2010年以来小棕色小肌的区域下降的证据（Rodhouse等人。2019）。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
在采购主要政府合同中，请考虑减少碳计划
1 2008年气候变化法：www.legislation.gov.uk/ukpga/2008/27/contents 2当测量温室气体排放的报告时，通常在二氧化碳等效单位（CO2E）中这样做。使用CO2E的使用允许随着时间的推移进行更容易访问的报告和直接跟踪和排放报告。二氧化碳包括京都协议中定义的所有温室气体：二氧化碳，甲烷，一氧化二氮，氢氟化合物，全氟化合物，硫二氟化硫和氮三氟化物。这些温室气体中的每一个都有一个转换因子，如Defra：www.gov.uk/government/publications/greenhouse-gas-reporting-conversion-factors-2020，当使用“ Net net Zero Carbon”时，使用的是CO2和CO2E和CO2E Ensions and NET Zero co2，而不是co2。3参见《 2023年采购法》第3节
自然责任
PRI Principles for Responsible Investment SASB Sustainability Accounting Standards Board SBTs Science-Based Targets SBTi Science-Based Targets Initiative SBTi FLAG SBTi's Forest, Land and Agriculture guidance SBTN Science Based Targets Network SDGs Sustainable Development Goals SEC Securities and Exchange Commission of the United States SFDR Sustainable Finance Disclosure Regulation TCFD Task Force on Climate-Related Financial Disclosures TNFD与自然有关的金融披露工作组合联合国联合国联合国会议会议，以打击荒漠化联合国联合国贸易与发展大会，联合国联合国气候变化框架公约联合国联合国发展计划UNEP联合国环境计划UNEP联合国联合国环境环境环境计划财务计划
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
HAHNEL, Ulf 等人。能源决策和行为中的心理核算机制。在：《自然能源》，2020 年，第 5 卷，第 12 期，第 952-958 页。doi：10.1
HAHNEL, Ulf 等人。能源决策和行为中的心理核算机制。收录于：《自然能源》，2020 年，第 5 卷，第 12 期，第 952–958 页。doi：10.1038/s41560-020-00704-6
加强烟草产品中的增强和MAO-A抑制作用：风味和品牌变化
加热的烟草产品（HTP）越来越流行，作为传统香烟的替代品，已由行业制造商积极推动（1）。鉴于与HTP相关的潜在健康风险，探索其使用模式对公共卫生至关重要，尤其是因为它们可以提供尼古丁，尼古丁是一种在烟草成瘾中起着核心作用并使用持久性的物质（2）。报告指出，从常规香烟到HTP的转换研究显示，随着时间的推移，HTP使用率和尼古丁消耗量都在增加，这突出了对HTP使用的彻底评估的需求（3）。与HTP使用相关的研究主要集中于尼古丁排放，暴露生物标志物和药代动力学（4，5）。在对HTP和常规香烟的尼古丁暴露的比较分析中，血清可替宁水平和24小时尿液样品中的尼古丁等效物通常用作尼古丁生物标志物（6）。Biondi-Zoccai等人的研究。（7）报道了IQO的血浆可替氨酸增加30.6 ng/ml，与常规香烟相当于31.1 ng/ml。同样，另一项研究发现，GLO用户的尿液尼古丁当量范围从传统卷烟使用者中的59％到74％不等（8）。虽然BAT和PMI研究表明HTPS和常规香烟之间的药代动力学类似（8、9），但其他研究表明，HTP的时间较短，最高血浆尼古丁浓度（T Max）和较低的尼古丁递送，可能会增加其上瘾的潜力（10，11）。然而，这些药代动力学发现仍然尚无定论，突出了需要进一步独立研究的必要性。HTP气溶胶是通过中温（<350〜400°C）的烟草底物加热生成的。此过程与常规香烟中观察到的高温，燃烧驱动的机制形成对比（4）。气溶胶生成中的这种区别导致HTP的化学物质与常规香烟的化学作用根本不同。除尼古丁之外，HTP气溶胶中的其他化学成分也可能影响其使用情况，强调对这些因素进行更广泛评估的需求。例如，已知存在于香烟烟中的单胺氧化酶-A（MAO-A）抑制剂，可以通过抑制大脑中的MAO-A活性并随后增加多巴胺释放来增强尼古丁的奖励作用（12）。先前的研究表明，抑制MAO-A而不是MAO-B可以增强大鼠的尼古丁增强（13，14）。我们的假设试图确定MAO-A抑制是否在HTP使用中起作用，而HTP产品与单独的尼古丁相比是否表现出不同程度的MAO-A抑制作用。但是，一项烟草行业研究报告了HTP气溶胶在体外没有抑制MAO（15）。考虑烟草排放的非尼古丁成分，例如MAO抑制剂，将对HTP的使用有更深入的了解。据我们所知，HTP的全面研究中存在一个显着的差距，特别是从非纽约胺成分的角度来看（16）。 在探索可能存在的品牌差异时，表现更加明显据我们所知，HTP的全面研究中存在一个显着的差距，特别是从非纽约胺成分的角度来看（16）。在探索可能存在的品牌差异时，表现更加明显