在大多数经济体中,从化石燃料向低碳可再生能源的转变在遏制全球变暖进程的政策愿景中发挥着核心作用(IPCC,2018)。作为控制转变过程的关键参数,清洁能源和肮脏能源之间的替代程度已被证明对可持续增长的预测和气候政策的最佳设计有重大影响。例如,Acemoglu 等人(2012)表明,当清洁能源和肮脏能源是弱替代品或互补品时,需要征收永久性碳税来避免环境灾难并转向清洁生产,而当两种能源是强替代品时,征收低得多的临时碳税就足够了。此外,Golosov 等人(2014)从他们的校准模型中指出,不同燃料之间的高度替代性会导致下个世纪中叶的温度下降,而较低的替代性会导致温度持续上升,即使实施了最佳政策。尽管清洁能源十分重要,但大多数宏观经济模型以及可计算的一般均衡模型(这些模型可以对很长一段时间(2100 年以后)进行预测)都假设清洁能源和污染能源投入之间存在恒定的外生替代弹性。然而,清洁能源的日益普及强烈表明,这种替代性可能会随着时间的推移而改善。为了说明这一点,图 1 显示了清洁能源在经济中的渗透率,在过去 30 年里,在世界第七大经济体法国,清洁能源的相对价格大幅下降。1 这些观察结果也与世界各地新兴的政策举措相一致,这些政策举措已导致清洁能源使用所需技术和基础设施的大规模扩张(IEA,2020 年)。2
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出,用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面,Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统,其隐私要求是掩蔽。在这种情况下,发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ,其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布,不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ,并需要向接收方发送信息,同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信,其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息,并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信,霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化(“多字母”)公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理,但它提供了可计算的下限,并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性,但它是一种更强大的辅助 [12]。例如,使用超密集编码,纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的,并且正则化
研究指南,Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP,有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高,数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避,包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上,下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高,基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习(ML)模型,基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是,使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词:DDoS攻击,异常检测,机器学习,入侵检测系统,准确性。
bezero部门分类的轮廓3方法论3 1。简介4贝泽部门分类的概述4 BEZERO分类结构5 2。项目资格7 3。数据和数据源7 4。BeZero部门分类委员会7 5。Guidelines for BeZero Sector Classification 8 Project data collection 9 Sector classification by primary project activity 9 One project activity maps to one BeZero sub-sector 9 Project is applicable to multiple BeZero sub-sectors and provides quantitative data on credit issuance 9 Project activity matches with multiple BeZero sub-sectors and does not provide quantitative data on credit issuance 10 Review process 11 Appendix A: Sector Classification Definitions (Version 2.1) 12 10 Energy 12 20家庭设备13 30工业流程14 40基于自然的解决方案15 50工程碳清除16 60浪费17附录B:更新和审查18附录C:标准机构和相关注册表(非避免)19
结构磁共振成像 (sMRI),尤其是纵向 sMRI,通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而,目前的方法忽视了 AD 的渐进性,大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中,我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战,我们提出了一个新模型 LongFormer,它是一种混合 3D CNN 和变压器设计,可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像,并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集(即 ADNI、OASIS 和 AIBL)上评估我们的模型,并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
激光粉末床熔合是一项新兴的工业技术,尤其适用于金属和聚合物应用。然而,由于氧化物陶瓷的抗热震性低、致密化程度低以及在可见光或近红外范围内的光吸收率低,将其应用于氧化物陶瓷仍然具有挑战性。在本文中,给出了一种增加粉末吸收率和减少激光加工氧化铝零件过程中开裂的解决方案。这是通过在喷雾干燥的氧化铝颗粒中使用均匀分散和还原的二氧化钛添加剂(TiO 2 − x)来实现的,从而导致在粉末床熔合过程中形成具有改善的热震行为的钛酸铝。评估了不同还原温度对这些颗粒的粉末床密度、流动性、光吸收和晶粒生长的影响。使用含有 50 mol% (43.4 vol%) TiO 2 − x 的粉末可以制造出密度为 96.5%、抗压强度为 346.6 MPa 和杨氏模量为 90.2 GPa 的裂纹减少的零件。
半月板对于膝盖关节功能至关重要,半月板的眼泪是常见的伤害,尤其是在运动活动中。富含血小板的血浆(PRP)可以增强愈合性,它已成为半月板损伤的有前途的添加剂治疗,利用血小板的再生特性和生长因子的再生特性,以改善临床结果。在不到一年的随访期的研究中,使用富含血小板的血浆(PRP)治疗进行半月板损伤显示出膝关节症状和日常活动的显着改善。患者在减轻疼痛和运动活动增加方面的结局增强了,MRI扫描表明六个月后的弯弯状态稳定。随访超过一年的研究并未发现用PRP治疗的组和未用PRP治疗的组在各种结局指标(包括疼痛和膝关节功能)方面存在显着差异。半月板的血管化对于其适当的功能至关重要,血液供应不足会影响半月板损伤的愈合。PRP疗法用于通过引入生长因子和抗炎药来增强半月板愈合。PRP疗法可以使运动员的半月板眼泪更快地恢复运动,并且康复时间较少。虽然PRP似乎有望成为治疗失败或短期治疗的辅助手段的一种替代方法,但其长期有效性仍然尚无定论。患者偏好,对治疗康复的承诺以及成本都应单独考虑。
人类大脑具有适应新体验的能力,互联网提供的刺激和诸如感官和感知信息等刺激和所有交互式数字技术。 div>响应感官刺激,经验,功能障碍或损害而建立神经连接的大脑能力被称为神经元可塑性或神经可塑性,在人类的整个生命中,它保持活跃,具有更大和较小的强度。 div>最大的可塑性在童年时期发现,但是,诊断培养基和纵向研究的进展最近允许在青春期存在第二个关键时期。 div>由于恒定的数字连接性,青少年大脑及其神经元连接受数字环境的影响。 div>因此,这是这项研究的目的,是通过应用虚拟神经心理学评估技术来识别和衡量与数字环境相互作用的影响,并在萨尔塔(Salta)的二年般的公共和私人机构的第二年级,公共和私人机构的第二年级,公共和私人机构的二年级和私人机构的二年级和私人机构中的3°,第4和5年,年龄在2024年的二年级和私人机构中参加。
无分类器指导(CFG)已广泛用于文本到图像扩散模型中,其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是,我们认为全球CFG量表会导致空间不一致,这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的方法,即语义意识的无分类器指导(S-CFG),以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说,我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法,将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是,将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化,以将每个贴片分配给相应的令牌,而自我注意力图则用于完成语义区域。然后,为了平衡各种语义单元的扩增,我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度,以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后,广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性,而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。 *相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。*相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字:胶质母细胞瘤,人工智能,药物发现,机器学习简介胶质母细胞瘤多形(GBM)是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤,其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中,新诊断的GBM患者的护理标准包括手术,替莫唑胺(TMZ)和电离辐射(IR),延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解,后者支持