2 Scott, M. 和 Lindsay, R. (2020)。地球有史以来最热的时期是什么时候? https://www.climate.gov/news-features/climate-qa/whats-hottest-earths-ever-been 3 恐龙灭绝后不久。地球的气候比今天温暖,但比前后几个时代更冷、更干燥。欧洲和北美洲相连,亚洲和北美洲也是如此。 4 始新世是一个动态时代,始于碳释放到大气和海洋系统中引起的短暂的强烈变暖和海洋酸化,随后气候转向较凉爽的时期,这一时期被另一场持续约 40 万年的变暖事件短暂打断,最终恢复了长期逐渐降温的趋势。
• 更改 IPMI 安全策略旋钮。• 更新有关 PCIe Pll SSC 旋钮的帮助文本。• 更新有关系统时间旋钮的帮助文本。• 将 PFR Unprovision 字符串更改为 PFR UnProvision。• 从 PFR Status、PFR Lock Status、PFR Provision Status 中删除冒号。• 更改 Select Owner EPOCH Input Type 旋钮字符串。• 更改 Uncore Freq Scaling 帮助文本字符串。• 更改 AVX ICCP Pre-Grant Level 旋钮字符串。• 添加 OS Native AER Support 旋钮。• 添加 DBP-F 旋钮。• 添加 PPR Type 旋钮。• 从 PCIe ASPM Support (Global) 设置旋钮中删除 L1 only 选项。• 更新工具支持表。• 更正拼写错误。• 添加 AMT 相关旋钮。• 向 Mirror Mode 旋钮添加 Partial Mirror Mode 选项。• 添加 Partial Mirror size 相关旋钮。• 添加 Mirror TAD0 旋钮。• 添加 TPM FW 更新旋钮。
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别(Rose&Nelson,2023),然后检查以下类别中的模型:蛋白质设计工具;蛋白质结构预测或表示工具;小型生物分子设计工具;疫苗设计工具;病毒矢量设计工具;遗传修饰工具;基因组装配工具;毒性预测或检测工具;病原体性质预测工具;宿主 - 病原体相互作用预测工具;免疫系统建模工具;实验设计,计划工具和仿真工具;自动实验平台;和生物基础模型(BioFMS)。对于这14个类别中的每一个,我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型,我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准,并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告,有时包括文档或类似文档。
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道,每个时代都有自己的问题,下一个时代要么解决这些问题,要么将其视为无用之物而将其抛在一边,并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展,我们必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现,并审视当今科学提出的问题,我们期待未来能够解决这些问题。在我看来,处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去,而且还将我们的思想引向未知的未来。
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道,每个时代都有自己的问题,下一个时代要么解决这些问题,要么将其视为无用之物而将其抛在一边,并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展,就必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现,并审视当今科学提出的问题,我们期待未来能够解决这些问题。在我看来,处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去,而且还将我们的思想引向未知的未来。
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有的方法取决于一个特定的数据集,并且仅限于将培训数据和测试数据来自同一数据集的其他看不见的数据集。在本文中,我们将DO-MAIR REMALITION引入自动睡眠阶段,并提出了可推广的睡眠阶段的任务,该任务旨在证明模型的概括能力是看不见的数据集。通过现有域概括方法刺激,我们采用了特征对齐想法,并提出了一个称为SleepDG的框架来解决它。考虑到局部显着的功能和顺序特征对于睡眠停滞很重要,我们提出了一个多级特征对齐组合,将epoch级级别和序列级特征级别对齐组合来学习域不变的特征表示。具体而言,我们标志着一个阶段级特征对齐,以使每个单个睡眠时期的特征分布在不同的操作中的特征分布以及一个序列级特征对齐,以最大程度地减少不同do-ains之间顺序特征的差异。SleepDG在五个公共数据集上得到了验证,从而实现了最先进的性能。
自动睡眠分期对于睡眠评估和疾病诊断至关重要。大多数现有方法依赖于一个特定的数据集,并且仅限于推广到其他看不见的数据集,这些数据集的训练数据和测试数据来自同一数据集。在本文中,我们将领域泛化引入自动睡眠分期并提出可泛化的睡眠分期任务,旨在提高模型对看不见的数据集的泛化能力。受现有领域泛化方法的启发,我们采用特征对齐的思想并提出一个名为 SleepDG 的框架来解决它。考虑到局部显着特征和序列特征对于睡眠分期都很重要,我们提出了一种结合时代级和序列级特征对齐的多级特征对齐来学习领域不变的特征表示。具体来说,我们设计了一个 Epoch 级特征对齐来对齐不同域之间每个单个睡眠时期的特征分布,并设计了一个 Sequence 级特征对齐来最小化不同域之间序列特征的差异。SleepDG 在五个公共数据集上进行了验证,实现了最先进的性能。
摘要:虽然大多数古老的DNA研究都集中在过去的50,000年中,但现在可以进入更新世早期的古生物学方法,这是一个反复的环境变化的时期,影响了当今的生物多样性。新兴的深基因组样品,包括从沉积物中保存的DNA,可以推断自适应进化,发现未识别的物种以及探索冰川,火山和古磁反转的人口统计学和社区组成。在这篇综述中,我们探讨了古生物学学的状态,并讨论关键的瓶颈,包括技术局限性,进化差异和相关偏见,以及需要更精确的遗体和沉积物进行预期。我们得出的结论是,通过改进实验室和计算方法,深层古生物学学的新兴领域将扩大使用古代DNA可解决的问题的范围。
示例1:将USACE计划和政策现代化,以支持气候富裕的投资。在FY22中,USACE发表了一系列向USACE员工提供的参考文献,包括:技术审查指南,分析模板和审查清单,以确保将气候准备适当地纳入民用工程(CW)项目。此外,我们对USACE气候准备和弹性评估(CAL)门户的现代化了现代化。CAL提供了完整的气候和海平面变化(SLC)评估的集中式搜索库。CAL中可用的示例可下载,并展示了USACE气候和海平面变化指导的高质量应用。示例可按业务线,位置和关键字进行过滤。在2025年下一个国家潮汐基准时代发行之前,我们的专家正在努力将新数据集纳入观察到的SLC的估计值中。
摘要本文是对帕维尔·弗洛伦斯基(Pavel Florensky)在1910年代对palamism的偏见的背景下的研究,当时佛罗伦萨开始使用帕拉米特语言来谈论符号。它提出了弗洛伦斯基(Florensky)和帕拉马斯(Palamas)在符号上的教义之间的根本差异:帕拉马斯(Palamas)将自然的象征视为本质的能量,而对于弗洛伦斯基(Florenskysymbol)来说,这是本质本身,其能量与其他本质的能量协同。在这种情况下,研究了弗洛伦斯基协同概念的史前史,从而确定了弗洛伦斯基和帕拉马斯本体论的进一步差异:虽然佛罗伦萨的“本质 - 能源”具有必要的与“其他”倾向的趋势,但在Palamass的其他范围内,与“其他”的趋势相关。作者将两个思想家之间的本体论差异与各自的符号教义联系起来。