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通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
减少摩擦以恢复重点：8个关键策略
1个紧密的合同漏洞。2要求足够的费率。3是吱吱作响的轮子。4上诉否认精确。 5消除错误。 6找到数量的强度。 7基准性能保持领先。 8沟通以支持谈判。4上诉否认精确。5消除错误。6找到数量的强度。7基准性能保持领先。8沟通以支持谈判。
专注于运动期间最大脂肪氧化
目的：探索2型糖尿病（T2DM）对心力衰竭（HF）患者运动耐受性和脂肪氧化能力的影响。方法：我们回顾性地分析了108例HF患者，他们分为糖尿病组（T2DM组，n = 47）和一个非糖尿病组（非T2DM组，n = 61）。所有受试者完成了心肺运动测试（CPX）。我们通过间接量热法确定了它们的脂肪氧化（FATOX）。结果：在HF患者中，T2DM组的峰值氧摄取（VO 2）值为14.76±3.27 ml/kg/min，非T2DM组的峰值摄入量为14.76±3.27 ml/kg/min，17.76±4.64 ml/kg/min。在调整年龄，性别，体重指数（BMI）后，n末端pro-b型发作肽（log nt-probnp），左心室射血分数（LVEF），血红蛋白，肾功能，冠心病，心脏病和高压率较低，峰值与T2DM的峰值相比，峰值较低的A组较低。 ml/kg/min [95％的置置间隔（CI），-3.18至-0.82，p <0.01]。T2DM组的厌氧阈值（在VO 2处）的VO 2也低于非T2DM组，MD为-1.11 ml/kg/min（95％CI-2.04至-0.18，p <0.05）。关于CPX期间的脂肪氧化能力，T2DM组的最大脂肪氧化（MFO）低于非T2DM组的最大脂肪氧化（MFO）（0.143±0.055，而0.169±0.061 g/min，p <0.05）。此外，与非T2DM组相比，T2DM组的运动强度水平为40％（p <0.05）和50％（p <0.05）的运动强度水平较低（p <0.05）和50％（p <0.05）。
可重复性、可复制性和可重复性：以高性能计算为重点的可重复性研究调查
（https://journals.plos.org/plosone/s/materials-and-software-sharing）。各国政府拥有融资能力，必须参与开放科学，例如美国国立卫生研究院（Collins and Tabak，2014 年）和法国政府（https://www.ouvrirlascience.fr/second-national-plan-for-open-science/）。最后，整合开放科学并创造
用于表面改性、注入和分析的纳米级多电荷聚焦离子束平台
PELIICAEN（纳米级离子注入控制和分析研究平台）装置是一种独特的设备，它拥有所有的原位超高真空设备（聚焦离子束 (FIB) 柱、二次电子显微镜 (SEM)、原子力和扫描隧道显微镜 (AFM/STM)），以及它在材料上的纳米结构性能。该装置最近配备了自己的电子回旋共振离子源、使用气动振动绝缘体的新型位置控制平台和快速脉冲装置。它的性能得到了大幅提升，可以选择多种离子，离子注入深度可调至几百纳米，图像分辨率低至 25 纳米，样品上的离子束尺寸低至 100 纳米。凭借所有这些设备，PELIICAEN 装置在执行和分析离子注入和表面改性方面处于国际前沿。
越来越关注数字技能 - 欧洲议会
背景数字化转型由创新和技术发展提供支持，正在重塑社会和经济，从而触发了对数字技能的不断增长的需求。所有公民都需要数字技能和能力才能在生活中蓬勃发展，就业并成为其社区的成员。数字技能对于使人们能够理解和浏览他们在线遇到的大量信息并确定欺诈尝试也至关重要。2024 Draghi关于欧盟竞争力的未来的报告指出，数字技能是影响欧盟成功的数字过渡的关键因素，对于发展数字技术的能力和拥抱新技术的能力至关重要。它还强调了人工智能（AI），编程，数据管理和网络安全等领域中对高级数字技能的需求不断增长。在这种情况下，该报告坚持教育和培训系统在以包容性方式中具有高质量技能的至关重要的作用。此外，一项2024年的特殊欧洲衡量计调查表明，有72％的受访者认为，更多的教育和培训以发展其使用数字服务的技能将大大促进他们日常使用数字技术。
控制储能系统的挑战和机会。专注于锌空气电池
当前的十年在与储能系统有关的研究中增加了势头，特别强调利用功能的电化学原理的模块。这项增加的研究活动是由多个社会需求和优先事项驱动的。最重要的AS策略之一是公众对可再生能源的广泛利益，从而使从物理原理到收获，能量转换和传播的不同研究主题。这些主题与全球能源消耗的增长以及与气候变化及其不可逆转的影响有关的目前关注而言，在世界范围内很受欢迎。例如，光电产量生产研发的进步在很大范围内证明了收集太阳能的能力（通过将太阳辐射转换为热量，然后随后转化为热能的能量），但同时表明太阳辐射表明，高度不规则性并带来了电源网络，因此具有电力网络。如果光电厂与储能系统（最常见的电池）结合使用，则可以缓解这些问题。同样，由于天气条件的可变性，风能可能受到限制，并且扩展到其他可再生能源。要解决此问题，需要一个可靠且具有成本效益的能源存储系统，此外，它必须能够提高稳定性
评估旋转记忆中包含的关键金属，特别关注PT替代以改善可持续性
由于其独特的属性组合：非挥发性，速度，密度和写入耐力，称为自旋转移磁性磁性随机接入记忆（STT-MRAM）的自旋记忆有望在物联网（IoT）的未来发展中起重要作用（IOT），并且在信息和通信技术中更笼统地发挥作用。这种类型的自旋装置通常是由材料制成的，其中一些可以归类为关键。最近的研究评估了磁随机访问记忆中包含的关键材料[1，2]。但是，在那些情况下，分析的记忆类型属于2000年代初期开发的第一代MRAM。如今，存储器设备被垂直于层平面磁化，并包含合成反铁磁铁（SAF）（SAF），该抗fiferromagnet（SAF）可为STT-MRAM参考层具有较低的流浪场提供高温。此SAF通常由钴（CO）和铂（PT）多层制成，抗铁磁性在薄扁桃（RU）层上耦合。由于铂金属（PGMS）的高体能量引起的，评估这些材料的普遍关注点是与其生产相关的环境风险。在这里首先报道对使用此类多层的环境和经济风险的评估，然后对其供应风险进行讨论。用CO/NI多层替换CO/PT多层替代可以导致与使用这些多层人士使用相关的能量需求或全球变暖潜力（GWP）的3-4个数量级。尽管如此，与PGMS相关的高供应风险仍然是提高意识的原因。基于垂直形状各向异性（PSA）的替代概念也可以在这些量中减少1-2个数量级。然而，对于Stt-Mram的情况，与硅晶片的质量相比，使用了少量的PGM层，这些硅晶片生长了这些类型的设备。因此，发现硅晶片制造的环境和经济影响要比STT-MRAM堆栈中纳入的PGM材料高得多。一个探索的可能性是基于Co/ni多层的SAF结构，其性能相似。还基于上述PSA概念提出了更具挑战性的选择。最后，我们解决了欧洲委员会确定的其他几种金属的案例，这些金属在MRAM（例如W或TA）中使用，最近都包括在2021年1月发布的欧盟冲突矿产法规中[3]。
一项针对抗微生物抗性生物特征的研究
地址：巴西Cascavel，Paraná电子邮件：fabiana.pinto@unioeste.br摘要精油（EOS）已获得了具有治疗潜力的生物活性化合物来源的突出，尤其是在抗药性抗药性方面，抗药性抗药性，全球公共卫生问题，这是一个不断增长的全球公共卫生问题。不当使用常规抗菌药物已经加剧了这个问题，从而越来越紧急寻找有效的天然替代品。在这种情况下，巴西具有广阔的生物多样性，代表着丰富的植物来源，其精油可能具有重要的抗菌特性。肉桂木霉（Cinnamomum amoenum）是肉桂属中的一种物种，以其药理特性（包括抗菌活性）而被认可。这项研究旨在使用气相色谱 - 质谱法（GC-MS）确定AmoEnum C. amoenum的EO的化学组成，并通过肉汤微稀释技术评估其抗菌活性。对Amoenum eo的分析显示了29种化合物，并以桃菌醛（13.88％），十六进制（11.32％）和β-蛋黄蛋白酶（9.32％）为主。EO对所有测试的革兰氏阳性细菌表现出抗菌活性，最小抑制浓度（MIC）范围从7,000 µg/ml到1,750 µg/ml。它还表现出针对肠菌沙门氏菌的杀菌性和抑菌活性，以及针对白色念珠菌的抗真菌活性，以相同的浓度。这些发现表明，肌动蛋白酶的EO是抗菌化合物的有前途的来源，在抵抗抗菌抗性的斗争中脱颖而出。关键词：抗菌活性，多耐病病原体，天然抗菌药物，植物生物活性剂。总结精油已成为具有治疗潜力的生物活性化合物的有前途的来源，尤其是在打击抗菌耐药性时，A
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG