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耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。
环境与能源行政命令：初步见解和我们所关注的内容 作者：Carrie Jenks 和 Sara Dewey 2025 年 1 月 在本解释中，我们
环境和能源行政命令：初步见解和我们正在关注的内容 作者：Carrie Jenks 和 Sara Dewey 2025 年 1 月 在本解释中，我们提供了对特朗普政府环境和能源行政命令的初步见解。 这些命令指示的大多数行动不会立即产生效果，而是指示联邦机构采取措施实施它们。 在执行总统的指示时，机构必须遵守《行政程序法》和其他适用法律。 特朗普政府涉及公务员制度和监管程序的其他行政命令和最近采取的行动可能会对环境法产生重大影响。 我们将在未来的分析中讨论这些命令和行动。 2025 年 1 月 20 日，特朗普总统签署了一系列行政命令（EO 或命令），其中包括几项与环境和能源有关的命令。 直接针对环境和能源政策的五项 EO 明确表明，正如预期的那样，政府专注于促进国内化石能源生产并撤销政府认为与该目标不一致的法规，包括气候规则。
神经逻辑视觉语言解释器-Dr -ntu
摘要 - 如果我们比较了人类的理由和模型的深入原因，那么人类以象征性的方式与称为逻辑的正式语言进行理性，而大多数深层模型中的理由是黑框。一个自然的问题是“受过训练的深层模型是否与人类相似？”还是“我们可以用逻辑语言解释深层模型的推理吗？” 。在这项工作中，我们提出了Neurlogx，以解释逻辑语言中深视觉语言模型的推理过程。给定训练有素的视觉语言模型，我们的方法首先通过增加输入数据来生成推理事实。然后，我们开发一个可区分的归纳逻辑编程框架，以从事实中学习可解释的逻辑规则。我们在各种流行的视觉语言模型上显示了我们的结果。有趣的是，我们观察到几乎所有经过测试的模型都可以从逻辑上推理。
新冠疫情爆发以来英格兰心血管疾病超额死亡人数：分析与解释
世界卫生组织将“根本死因”定义为：“引发一系列直接导致死亡的病态事件的疾病或伤害，或导致致命伤害的事故或暴力情况”。1 这一定义包含在英格兰和威尔士医生填写国家统计局 (ONS) 颁发的《死亡原因医学证明书》指南中。2 ONS 在编码死亡原因的过程中，会将根本死因分配给每例死亡病例。这通常是认证人员在死亡原因医学证明书第 1 部分的最底行记录的状况（例如，1c 导致 1b 导致 1a）。但是，情况并非总是如此，例如当死亡证明书填写不正确时（例如，如果一行中有多个原因，且没有顺序指示），或者对于正确填写的证明书，存在特定状况、组合或情况时。在这些情况下，ONS 采用一套选择和修改规则来确定根本死因。有关这些内容的更多详细信息，请参阅国家统计局死亡率统计用户指南第 9 部分。3
一个简短的解释者，用于管理中欧和东欧的管理机构
Kněžice村位于距布拉格80公里，是捷克共和国唯一的“无能为力”村庄。多亏了其由沼气植物和生物质加热厂组成的生物能源中心，它可以完全满足其能源需求。这些植物甚至比社区所需的电力更大，使它们可以向邻近社区和网格出售电力，从而为社区提供收入。可以使用收入来支持当地企业并提高村庄的经济，而不是从社区进口燃料中进口燃料。该项目由Kněžice市政府完全运营，并雇用了该地区的六个人。除了其经济和社会福利外，生物能源中心还导致每年节省超过8,000吨的温室气体排放。
21194_Arabic__詹森疫苗解释器_ar
) 杨森疫苗 Ad26.COV2-S（重组）是一种基于非复制型腺病毒载体的抗冠状病毒疾病 2019-nCoV 疫苗。疫苗中的载体向称为刺突蛋白的宿主细胞发出指令，从而产生抗体。这使得人体能够通过刺激免疫反应并将这些信息保留在免疫细胞的记忆中来产生冠状病毒抗原。在接受单剂杨森疫苗的参与者的临床试验中，已证明的有效性为：预防有症状的 SARS-CoV-2 感染的有效性为 76.7%，预防 28 天后重症 COVID-19 的有效性为 66.9%，预防 14 天后 COVID-19 住院的有效性为 93.1%，预防 28 天后重症 COVID-19 的有效性为 85.4%。迄今为止审查的数据支持以下结论：杨森疫苗的已知和潜在益处为：用于疫苗