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联合合成呼叫 - 生物多样性和气候 - 上升
呼叫气候变化和生物多样性损失的想法威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济层面上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响，这使得其组合管理对于拥有可居住的气候，自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响，但它们通常在自己的研究学科中单独解决，因此通常无法完全解决联系。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会，对世代代内和几代人的公平产生了影响。
算术为超验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
超越合格
本章考虑了“多元化”的概念（More and vita-More，2013年，第1页），并认为作为超人类主义的价值，由于它是由个人幼稚的自由框架所支持的，因此不可能实现它。超人类主义者未能与一般的复杂性及其对人类理性效力的怀疑，狂妄自大的理解（More，2013c）。进一步的限制是将这个盲点应用于单个人类。对互连的更丰富的欣赏将有助于理解我们与技术的关系作为一种不断发展的技术状况。通过形态自由的概念将选择的自由归因于每个人，超人类主义的概念化低估了竞争的上下文影响，权力不平等和技术发展的过程性质。最重要的是，通过忽略我们所嵌入的关系复杂性，尤其是技术系统中的先进资本主义逻辑，超人类主义者低估了竞争性和工具主义的健身态度将在Vying国家的竞争和工具主义健身状况领域指导的程度。这构成了对多元化的严重限制，并被超越合规的概念所捕获：根据资本主义竞争的系统性动态增强自己的要求。
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
Cereno Scientific的HDACI CS014成功完成了其I期试验的第一部分，以单个上升剂量评估安全性（S
Cereno Scientific（NASDAQ First North：CRNO B）是一种创新的生物技术开创性治疗方法，可为患有罕见的心血管和肺部疾病的人延长和延长寿命，今天宣布，在没有任何安全性的健康志愿者的I阶段试验中，药物候选CS014已完成了这两个阶段的第一部分。CS014是一种新型的组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂，为罕见的疾病特发性肺纤维化（IPF）开发了疾病调整潜力。I期试验打算评估人类CS014的安全性，并分为两个部分 - 单个上升剂量部分（SAD）和多个上升剂量部分（疯狂）。审判的第二部分（MAD）目前正在根据计划中进行，预计将在2025年中期完成I期试验。HDACI CS014有可能改变IPF的治疗景观。候选药物CS014是一种新的化学实体，通过HDACI起作用，具有强大的血管重塑作用和疾病改良潜力，如临床前研究所见。通过临床前研究证明了HDACIS的潜力，包括在PAH动物模型中逆转肺血管的病理重塑和抗纤维化作用，以及在广泛的脉管系统中的体内抗直血栓作用。这些特性与特发性肺纤维化（IPF）的关键疾病机制保持一致，并满足了很大的未满足医疗需求。HDACI CS014具有安全性和功效概况，尽管IPF治疗当前，但仍与剩余的重要医疗需求一致。我们的CRO合作伙伴CTC在Uppsala进行的CS014 I期试验的第一部分探讨了30名患者的CS014单升口服剂量（SAD）的安全性，耐受性和药代动力学（PK）。该试验的第一部分已成功完成，结果表明CS014表现出可接受的安全性，支持其进一步的临床开发潜力。“我们对CS014阶段试验的进度感到满意，并热切期望其在2025年中的完成。成功完成单个上升剂量（SAD）部分提供了HDACI CS014的有利安全性的强烈初步验证。“我们认为，我们的新型HDACI CS014有可能成为满足罕见病IPF的高未满足临床需求的重要治疗。市场上有一个空隙，可用于安全且耐受良好的新型药物，其概况介绍了IPF疾病及其进展的潜在病理生理学。CS014的目标是成为一种安全，耐受性良好的口服药物，具有改善疾病的能力，因此具有巨大的市场潜力。第一阶段试验是一项开放标签的，旨在评估单个和多个上升口服的安全性，耐受性，药代动力学（PK）和药效动力学（PD）的旨在评估安全性，耐受性，药代动力学（PK）
希尔伯特（Hilbert）作为毕达哥拉斯算术的算术：算术作为先验
摘要。本文认为Peano算术的概括，希尔伯特算术是毕达哥拉斯的基础。Hilbert算术将数学基础（Peano算术和集合理论）统一，物理基础（量子力学和信息）以及哲学的先验主义（胡塞尔的现象学现象学）统计于正式的理论和数学结构，这实际上是在侯赛尔（Husserl）的“哲学上的哲学”迹象之后。在通往该目标的途径中，希尔伯特算术本身以有限集和序列和量子信息相关的信息来识别无限的信息，这两者都出现在三个“降低酶”中：相应地，数学，物理和本体论，每种都可以产生相关的科学和认知领域。科学先验主义是哲学先验主义的伪造。总体的基本概念也可以在数学上也相应地解释为一致的完整性和物理，因为宇宙不是在经验上或实验上定义的，而是因为含有其外部性的最终整体性。
选择您的策略 - MassMutual Ascend
策略可能有所不同。请与您的财务专家讨论可用性。在七年期限结束时，上限锁定策略将重新分配或合并到标准普尔 500 1 年期点对点指数策略中。本文中的值是使用 7 年期上限锁定策略的当前上限计算的，即使在第 8-10 年也是如此。7 年期上限锁定策略的当前上限低于标准普尔 500 1 年期点对点指数策略的当前上限。该策略的指数利率基于期限内的指数变化，这些变化不是基于日历年，而是从每月的 6 日和 20 日开始。上面提供的信息反映了截至所示日期 AssuranceSelect 7 Plus 的最新上限和参与率。我们在所示时间段内可能应用的实际上限和参与率可能会有所不同，并且可能会低得多。过去的表现并不能保证未来的结果。图表中显示的假设表现并不代表所示时间段内固定指数年金应计入的利息。标准普尔 500 ® 指数不包括指数中任何公司宣布的股息。如需更多信息，请访问 www.US. SPIndices.com 并搜索关键字 SPX。标准普尔 500 风险控制 10% 指数是指标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 美元价格回报指数。该指数的推出日期为 2013 年 4 月 4 日。如需更多信息，请访问 www.US.SPIndices.com 并搜索关键字 SPXAV10P。黄金股票在纽约证券交易所 Arca 上交易，股票代码为 GLD。SPDR ® 黄金股票 ETF 的推出日期为 2004 年 11 月。如需更多信息，请访问 www.spdrgoldshares.com。标普美国退休人员指数的推出日期为 2016 年 9 月 26 日。如需了解更多信息，请访问 US.SPindices.com 并搜索关键字 SPRETIRE。iShares 美国房地产 ETF 的推出日期为 2000 年 6 月 12 日。如需了解更多信息，请访问 iShares.com 并搜索股票代码 IYR。指数在推出日期之前的回报是经过回溯测试的。回溯测试的表现并非实际表现，而是假设的。回溯测试回报使用与指数正式推出时相同的方法计算。回溯测试表现受到固有限制，因为它反映了指数方法的应用和指数成分的选择。没有任何理论方法可以考虑到一般市场中的所有因素以及指数实际运行期间可能做出的决策的影响。 “标准普尔 500 指数”、“标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数”和“标准普尔美国退休人员支出指数”是标准普尔道琼斯指数有限责任公司或其附属公司（“SPDJI”）的产品，并已获得 MassMutual Ascend 人寿保险公司的许可使用。标准普尔®、标准普尔 500®、S&P 500 平均每日风险控制 10%™、SPDR ®、US 500、The 500、iBoxx ®、iTraxx ® 和 CDX ® 是 S&P Global, Inc. 或其附属公司（“S&P”）的商标；Dow Jones ® 是 Dow Jones Trademark Holdings LLC（“Dow Jones”）的注册商标；MassMutual Ascend Life Insurance Company 的产品不受 SPDJI、道琼斯、S&P 及其各自附属公司的赞助、认可、销售或推广，并且上述任何一方均未就投资此类产品的可取性发表任何声明，也不对 S&P 500 指数、S&P 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或 S&P 美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。 iShares ®、BLACKROCK ® 和相应徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 授权用于某些目的。贝莱德不赞助、认可、销售或推广 MassMutual Ascend 年金产品，购买 MassMutual Ascend 年金的人士不会获得 iShares US Real Estate ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。贝莱德不对任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众成员就购买年金的可取性作出任何明示或暗示的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不会购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。上述指数和商标已获得 Barclays、Bloomberg 和 MassMutual Ascend Life Insurance Company（统称“被许可方”）的许可，可用于与 FTIS Index 和使用 FTIS Index 的某些产品（统称“产品”）相关的某些目的。并且任何该等当事方均未就投资此类产品的可取性发表任何陈述，也不对标准普尔 500 指数、标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或标准普尔美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。iShares®、BLACKROCK® 和相应的徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 许可用于某些用途。MassMutual Ascend 年金产品并非由贝莱德赞助、认可、出售或推广，从 MassMutual Ascend 购买年金的人士不会获得 iShares 美国房地产 ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。对于 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众，贝莱德不作任何明示或暗示的关于购买年金的适当性的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您并不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。并且任何该等当事方均未就投资此类产品的可取性发表任何陈述，也不对标准普尔 500 指数、标准普尔 500 平均每日风险控制 10% 价格回报指数或标准普尔美国退休人员支出指数的任何错误、遗漏或中断承担任何责任。iShares 美国房地产 ETF 由 BlackRock Investments, LLC 分销。iShares®、BLACKROCK® 和相应的徽标是贝莱德公司及其附属公司（“贝莱德”）的注册和非注册商标，这些商标已由 MassMutual Ascend 许可用于某些用途。MassMutual Ascend 年金产品并非由贝莱德赞助、认可、出售或推广，从 MassMutual Ascend 购买年金的人士不会获得 iShares 美国房地产 ETF 的任何权益，也不会与贝莱德建立任何关系。对于 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众，贝莱德不作任何明示或暗示的关于购买年金的适当性的陈述或保证，也不对 iShares US Real Estate ETF 或任何相关数据的任何错误、遗漏、中断或使用承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您并不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由彭博指数服务有限公司及其附属公司（统称“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。向任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众提供有关购买年金的可取性的信息，并且对于 iShares US Real Estate ETF 或与之相关的任何数据的任何错误、遗漏、中断或使用不承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由 Bloomberg Index Service Limited 及其附属公司（统称为“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称为“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。向任何 MassMutual Ascend 年金产品的持有人或任何公众提供有关购买年金的可取性的信息，并且对于 iShares US Real Estate ETF 或与之相关的任何数据的任何错误、遗漏、中断或使用不承担任何责任。当您购买固定指数年金时，您就拥有了一份保险合同。您不是在购买任何股票或指数的股份。First Trust Barclays Edge Index（“FTIS Index”）是 FT Indexing Solutions LLC（“FTIS”）的产品，由 Bloomberg Index Service Limited 及其附属公司（统称为“BISL”）管理和计算。FIRST TRUST ® 和 First Trust Barclays Edge Index 是 First Trust Portfolios LP（与 FTIS 及其各自的附属公司统称为“First Trust”）的商标。巴克莱银行、彭博社及 MassMutual Ascend 人寿保险公司（统称“被许可方”）已获得许可，可在 FTIS 指数及利用 FTIS 指数的某些产品（统称“产品”）中使用上述指数和商标，用于某些目的。
跨维：一种合并不同维度 BCI 数据集的方法
摘要 — 目标：我们提出一种迁移学习方法，用于具有不同维度、来自不同实验设置但代表相同物理现象的数据集。我们重点研究数据点是对称正定 (SPD) 矩阵的情况，该矩阵描述基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 的统计行为。方法：我们的方案使用两步程序来转换数据点，使它们在维度和统计分布方面匹配。在维度匹配步骤中，我们使用等距变换将每个数据集映射到公共空间中，而不改变它们的几何结构。统计匹配是使用域自适应技术完成的，该技术适用于定义数据集的空间的固有几何形状。结果：我们在从具有不同实验设置（例如，不同数量的电极、不同的电极位置）的 BCI 系统获得的时间序列上说明了我们的建议。结果表明，所提出的方法可用于在原则上不兼容的 BCI 记录之间传输判别信息。结论和意义：这些发现为新一代 BCI 系统铺平了道路，尽管电极定位不同，该系统仍能够重复使用信息并从多种数据源中学习。
