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人工智能，预期行动和气候风险融资：保护
关键结果：授权埃塞俄比亚，卢旺达和乌干达的国家和地方机构能够采取积极主动，可扩展和可持续的行动，以期待和应对极端气候和与天气有关的事件。展示了概念证明，展示了如何建立可持续的预警和金融保护系统，这些系统可以有效地最大程度地减少越来越严重和频繁的洪水和干旱造成的可预测损失和损害，尤其是通过使用AI。通过提供这些综合方法的有效性和可扩展性的证据，该项目旨在保护生活，粮食安全和生计，同时促进东非东部的弹性。该项目将通过以下两个相互联系的组成部分来实现这一目标：i）利用人工智能（AI）来增强国家预警系统，从而更好地预测，更广泛的预测，并激活预先安排的融资和行动以减少极端气候事件的不利影响； ii）支持将AA和预测指数保险结合起来的全面国家气候风险融资策略，以在危机时间表中提供强大的保护。支持的理由：该项目直接在世界上分享了关于气候脆弱国家建立弹性的整体优先事项。具体来说，这与丹麦的意图有关预防人道主义危机并在人道主义危机之前和之后成为强有力的伴侣，包括通过提高长期可持续可持续性联系方法，通过解决气候变化作为脆弱性的潜在因素。此外，通过在埃塞俄比亚，卢旺达和乌干达的国家和地方所有权中增强气候弹性，赋予丹麦政府的优先加强Nexus方法，从而降低了气候变化并降低当地对气候和天气相关的冲击的脆弱性，包括在流离失所的环境中，包括。主要风险和挑战： - 2024年的WFP组织变化，总体预算紧张，导致着专注于直接人道主义救济工作的压力，因此导致了弹性建筑计划和项目的下调。
提交通知的计划更改提案
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引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
纯化外泌体 - 方法和...
1简介1 2背景2 2.1什么是外泌体？2 2.2 Exosome structure and interaction 4 2.3 Application of exosomes 6 2.4 Isolation of exosomes 7 2.5 Quality control measures 8 2.6 The focus of this report 8 3 Non-chromatography methods for exosome purification 9 3.1 Ultracentrifugation 9 3.1.1 Advantages and disadvantages of ultracentrifugation 10 3.2 Ultrafiltration 10 3.2.1 Advantages and disadvantages of ultrafiltration 11 3.3 The principle of immunoaffinity 11 3.3.1 Advantages and disadvantages of immunoaffinity 11 3.4 Precipitation 12 3.4.1 Advantages and disadvantages of precipitation 12 3.5 Scalability of UC, UF and precipitation 13 4 Exosome purification using agarose chromatography techniques 14 4.1 Purification of exosomes based on size 16 4.1.1 Size-exclusion chromatography (SEC) 16 4.1.1.1 sec在EV和外部组中研究16 4.1.1.2使用SEC 17 4.1.1.3隔离EV的交联的Sepharose树脂，用于外部和EV-溶解的预包装的SEC柱18 4.1.1.4
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
非洲大陆自由贸易区和电气化
整合电力市场的好处不仅限于提高质量、降低成本和改善能源安全。至关重要的是，它还提供了灵活性，可以管理风能和太阳能等可变电力来源的更高份额。广泛的网络提供了更广泛的选择，以加强故障时的应急能力，促进创新的需求侧管理 (DSM) 技术，并管理气候引起的发电风险。目前，至少有 12 个非洲国家的水力发电占总装机容量的 50% 以上，这使它们极易受到反复干旱的影响。4 那些依赖化石燃料的国家面临地缘政治风险和价格波动。互联系统可以对冲供需失衡和供应侧威胁。
苏丹顶尖 1000 名科学家 AD 科学指数 2022 ...
该新指数由 Murat ALPER 教授（医学博士）和 Cihan DÖĞER 副教授（医学博士）开发，使用 Google Scholar 中的 i10 指数、h 指数和引用分数的总数和过去 5 年的值。此外，还使用了过去 5 年的值与上述指数总值的比率。 “AD 科学指数”共使用九个参数，显示单个科学家在 12 个学科（农业和林业、艺术、设计和建筑、商业和管理、经济和计量经济学、教育、工程和技术、历史、哲学、神学、法律/法律和法律研究、医学和健康科学、自然科学、社会科学和其他）、256 个分支机构、14,191 个机构、216 个国家、10 个地区（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲、阿拉伯联盟、东欧与中亚地区、金砖国家、拉丁美洲和东南非共同市场）和世界范围内的排名。“AD 科学指数”是第一个也是唯一一个根据 h 指数和 i10 指数得分以及 Google 学术搜索中的引用量显示科学家总体和过去五年生产力系数的研究。除了索引和排名功能外，AD 科学指数还揭示了学术生活，并为用户提供了进行有效学术分析的机会，以审查和发现错误和不道德的个人资料、剽窃、伪造、歪曲、重复、捏造、分割、诽谤、不公平的作者身份以及学术欺凌的几种表现形式。此类分析还有助于揭示机构实施的多项政策的中长期结果，包括学术人员的就业和保留政策、工资政策、学术激励措施和科学工作环境。
