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气候变化对非洲儿童疟疾的历史指纹和未来影响
气候变化带来的与健康相关的风险呈指数增长1，但直接对人类对气候影响的健康结果的直接归因仍然存在挑战-16 ING 2,3。在这里，我们利用了50,425次人口调查4至17的综合数据集调查了被人为引起的气候变化是否增加了整个撒哈拉以南非洲的儿童18 Hood疟疾的负担。在历史数据中，我们发现患病率19显示了对温度和极端降水的强烈反应，这与以前的经验和流行病学工作的20种期望一致。将His-21曲曲子的气候重建与反事实模拟进行比较，而没有人为22气候强迫，我们发现，自1901年以来，人类造成的气候变化已经弥合了人类造成的气候变化的总体损害率23，这损害了儿童疟疾的总体流行。我们估计，到2014年，人为引起的气候变化平均每10万名2至10岁的儿童平均有25例过剩的疟疾，而南非和东非的高海拔高26例，较凉爽的地区较高的地区较高的27次增长。在未来的气候变化下，我们预计温度升高28可以加速消除西部和中部非洲的疟疾，那里的29个现今负担最高，平均总体降低了94次（低绿色30室内气体排放，SSP1-rcp2.6），SSP5-SSP5-SSP5-rc5-rcp8.5-rcp8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rcp8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rc8.5-rcp8.5-rc8.5）世纪。我们的研究解决了35年关于气候36变化的第一个可疑健康影响之一数十年的辩论，并为未来的工作提供了衡量其真正全球负担的模板。37但是，我们32发现，将未来的全球变暖限制为2°C以下（SSP1-RCP2.6），而33 3°C（SSP2-RCP4.5）可以防止南部非洲的平均505例过量病例，34和33个过量案例，在东非，每100,000名儿童，每100,000名儿童，每100,000名儿童均为2100。
私人养老金计划公告历史表格和图表。......
1 本报告将单一雇主定义为单一雇主计划以及根据 5500 表说明作为单一雇主计划提交申请的受控公司集团的计划。所有向 PBGC 的单一雇主计划支付保费的固定收益计划均包括在内（5500 表或 5500-SF 表上表明是多雇主计划的计划除外）。2017 年之前，该组还包括多雇主非集体谈判计划。从 2017 年开始，多雇主计划被归类为一个独特的组。2 本报告将多雇主定义为多雇主计划以及所有向 PBGC 的多雇主计划支付保费的固定收益计划。2017 年之前，该组还包括多雇主集体谈判计划。从 2017 年开始，多雇主计划被归类为一个独特的组。
的不确定性太大，无法预测历史数据的主要地球系统组成部分的转化时间
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里，我们认为所涉及的不确定性太高了，无法稳健地预测临时时间。我们对（i）将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注，（ii）单个地球系统组件时间序列的代表性，以及（iii）不确定性和使用预处理的影响的影响，重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。，我们通常是为了大西洋倒转循环的示例，探讨了这些不确定性。我们认为，即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点，不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
“ 2023年，我们达到了数字的历史最大值...
关于我们在创新领域的活动，2023年，CNIO提交了7项优先专利申请，2份国际扩展的PCT申请以及3个国家阶段。我们在促进与行业合作的努力通过与药品和生物技术领域的主要合作伙伴的研究协议获得了超过400万欧元的股份。与国际实体建立了与私营部门的CNIO协议的63％。此外，从2023年量化的CNIO资产许可（对应于2022年的销售额）中获得的特许权使用费的净收入达到164万欧元，这比上一年所达到的水平增加了26％。此外，根据我们的研究活动的结果，在2023年成立了一家新的衍生公司。因此，CNIO与FundaciónParala laresportionaciónBiomédica医院12 de Octubre（fibh12o）一起参加了一家新公司TNC Terapia。这两个机构都是Lumica技术的共同所有人，旨在将精确营养用作针对癌症的治疗工具，并源自Miguel A. Quintela领导的乳腺癌临床研究部门的工作。这些
使用历史模拟
将全球温度升高升至1.5°C的升高将部分依赖于从大气中删除CO 2的技术。但是，许多二氧化碳去除（CDR）技术处于开发的早期阶段，并且数据有限以告知其未来采用的预测。在这里，我们提出了一种模型采用早期阶段技术（例如CDR）的方法，并将其应用于直接碳捕获和存储（DACC）。我们的方法结合了有关历史技术类似物和早期采用指标的经验数据，以模拟一系列可行的增长途径。我们将这些途径用作综合评估模型（全球变化分析模型，GCAM）的输入，并在排放策略下评估其效果以限制 - 世纪温度变化为1.5°C。的采用量在各种类似物之间差异很大，这些类似物与DACC具有不同的战略相似性。如果DACC的生长反映了高生长类似物（例如太阳能光伏），则在本世纪中期，它可以达到高达4.9 GTCO 2的去除，而低生长类似物（例如，天然气体管道）的低至0.2 GTCO 2。对于这些生长较慢的类似物而言，与高增长类似物相比，2050年未减弱的化石燃料产生降低了44％，这对能源投资和滞留的资产产生了影响。在较低的DACC场景下，本世纪末的剩余排放量也大大降低（运输和工业的43％和34％）。不同类似物观察到的生长速率的较大差异也可以指向启用DACC的政策外观。
19009年期间的东西方死亡率差异扩大了欧洲的历史寿命鸿沟：一项国际比较研究
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全球历史海洋数据工作的例子
1世界气象组织（WMO），瑞士日内瓦1211； phechler@wmo.int 2雅典国家观察员，雅典11810年，雅典，雅典，环境研究与可持续发展研究所（IERSD）； allarob@gmail.com 3英国雷丁大学雷丁大学气象学系； clive.wilkinson@reading.ac.uk 4英国雷丁大学气象学系国家大气科学中心，英国RG6 6ur； ed.hawkins@ncas.ac.uk（E.H.）; p.r.teleti@reading.ac.uk（p.t.）5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int
5.高分辨率 - 划定的历史降低 -
气候变化的影响增加了中亚农业和水管理实践的挑战（CA）（CA）（Immerzeel等，2010； Isaev，Kulikov，et al。，2022）。气候变化通过改变季节性降水和温度模式来改变整个地区水资源的分布，并会显着影响水资源（Gulakhmadov等，2020； Isaev，Ermanova等，2022； Luo等，2018）。While precipitation and temperature are critical elements of the water cycle (Chang et al., 2024 ; Ta et al., 2018 ; Wang et al., 2017 ), the frequent occurrence of extreme weather events, such as heatwaves, heavy rainfall, droughts, increasing temperature inversion days accompanied by air pollution, and biotic-abiotic catastrophes are evidence of climate change in this region (Alexander et al., 2006 ; Isaev，Ajikeev等人，2022年，Isaev＆Omurzakova，2019年
历史间谍 - 卫星图像支持生态和保护研究的潜力
catalina munteanu（catalina.munteanu@wildlife.uni-freiburg.de）隶属于弗莱堡大学弗里堡大学的野生动物生态与管理以及德国伯林伯林伯林的汉堡大学的地理系。本杰明·克雷默（Benjamin M.亨利·H·汉森（Henry H.索非亚·米格尔（Sofia Miguel）隶属于西班牙阿尔卡拉·德·亨纳雷斯（AlcaláDeHenares）的Alcalá大学，与Dewogía，Geografía，Geografía，Y Medio Ambiente，环境遥感研究小组相关。E. J. Milner-Gulland隶属于英国牛津大学牛津大学的生物学系。Mihai Nita隶属于罗马尼亚布拉索夫的布拉索夫特兰西利亚大学的森林工程系，森林工程系。igor ogashawara隶属于德国柏林的莱布尼兹淡水生态学和内陆渔业研究所。Volker C. Radeloff与威斯康星大学 - 麦迪逊分校的森林与野生动物生态学系有核心，威斯康星州麦迪逊的森林和野生动物生态学系。西蒙妮·罗维利（Simone Roverelli）隶属于德国弗雷堡大学弗莱堡大学的野生动植物生态和管理。Oleksandra O. Shumilova隶属于德国柏林的淡水生态学和内陆渔业的莱布尼兹研究所。ilse Storch隶属于德国弗莱堡大学的弗雷堡大学的野生动植物生态和管理。Tobias Kuemmerle隶属于地理系和德国柏林汉堡大学人类与环境系统转型的综合研究所。