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人工智能风险管理“现在”的风险缓解和战略......
为了实现强大的人工智能治理和风险管理，在部署人工智能程序时建立多个安全层至关重要。三道防线 (3LoD) 模型是一个基本框架，它划定了三个不可或缺的防御层，每个防御层都有独特的职责和责任。该框架的核心是人物角色的关键作用，这些人物角色无缝集成在这些防线上。
自动驾驶汽车的网络安全 - 威胁和缓解效果
本文的目的是提请人们注意自动驾驶汽车领域日益增长的网络安全问题。值得注意的是使用自动驾驶汽车来提高决策过程的质量以及灵活性和效率。实施新解决方案将不仅可以改善运输和交付，而且会改善仓库管理。在行业和普通消费者的日常生活中，对自动解决方案的需求不断增长，需要努力确保其安全的运营和使用。目前的文学评论综合地描述了自动驾驶汽车和机器发展的历史。本文列出了允许使用的产品以及对网络安全的威胁以及对网络安全的威胁的标准和规范。对收集材料的分析得出的结论是，随着新技术的发展以及自主解决方案的重要性的增长，威胁的数量以及确保设备在网络空间中运行的系统的重要性正在增加。对该问题的研究还得出了这样的结论：法律体系无法完全跟上技术的发展，导致缺乏规范行为来解决此问题。
气候和土壤会影响农作物残留物覆盖的好处，以适应和缓解气候变化
问题 /问题的细节作物残留物覆盖是农作物残留物的一种农业生态实践（例如< / div>玉米茎）在收获后将其保存在土壤上，而不是燃烧或喂给牲畜。津巴布韦政府的“ pfumbvudza”计划在全国范围内促进了这种做法。它被提升为一种“气候智能”实践，i）有助于减少土壤水的蒸发，从而减少作物的水应力，ii）有助于降低杂草压力，iii）强烈减少土壤侵蚀，并随后对有机物和养分的损失以及IV）损失，以及IV），从而有助于通过表皮碳序列造成气候变化。然而，这些广泛认可的福利也已知是背景因素，需要对小农户经营的各种农业生态地区和土壤类型进行验证
挑战指南 – Solar-to-X 设备用于分散生产可再生燃料、化学品和材料作为减缓气候变化的途径
挑战指南是一份指导文件，随 Pathfinder Challenge 提案征集一同发布，旨在提供有关如何在提案评估中考虑“投资组合考虑因素”的更多信息。挑战指南由相关 EIC 项目经理负责编写（有关 EIC 项目经理的信息可在 EIC 网站 https://eic.ec.europa.eu/eic-communities/eic-programme-managers_en 上找到）。它通过描述投资组合考虑因素以及如何构建投资组合，补充了 EIC 工作计划中规定的范围、具体目标和/或具体条件。项目经理在信息日期间提供的演示将使申请人有进一步的机会了解征集的背景，并向项目经理提问。在任何情况下，挑战指南都不会与工作计划文本相矛盾或取代工作计划文本。
研究绿色的气候缓解性能...
屋顶绿色基础设施通过减少大气CO 2来增强可持续的城市发展，因为在植物和底物中将碳隔离。然而，尚不确定哪些底物类型，深度和植物组合隔离了包括美国大平原在内的不同生态区域的绿色屋顶中最大的碳。这项研究试图评估两个实验性的绿色屋顶床的碳固相潜力，其中有10厘米（4英寸）和20 cm（8英寸）和两种底物类型，在美国堪萨斯州曼哈顿。微生物和根生物量及其相互作用是作为土壤有机碳（SOC）变化的早期指标。土壤和根生物量样品是从两个深度的床上取的，有两个底物（K和R），以及三个植物群落（全都是景观，景天和草，原生草和植物），共有48个地块。微生物生物量通过磷脂脂肪酸（PLFA）分析测量2019年和2020年的根生物量。根生物量和微生物生物量在较浅的床中的天然草中更大。较浅的床可以部分抵消对更深床的需求，如果在非常干燥的时期灌溉床，则应在缓解气候变化方面表现良好。
水资源管理和洪水减轻：在气候变化下的混合分解EMD-ANN模型研究
摘要，近年来，人口不断增长和城市化的增加使管理水成为世界上的关键问题。在全球范围内，洪水是最具破坏性的自然灾害之一。洪水风险缓解措施在很大程度上依赖于准确，一致的水流预测。巴基斯坦上印度河流域（UIB）最容易受到洪水的影响。最近几十年来洪水变得越来越频繁。UIB可以分为子区域，其集体影响在Massam地区最突出。UIB水文和气象站观测值已用于研究季节性水电学变化。为了预测洪水，本研究提出了一种将人工神经网络作为多层感知器（MLP）的混合模型，以及经验模式分解（EMD）。从1960年至2012年，1969年至2012年和1972年至2012年的地表水水文学项目和巴基斯坦气象部收集的数据已从17个地点使用。统计参数和NASH -SUTCLIFFE效率以分析模型的能力。结果，基于分解的模型在预测准确性方面的性能优于基于AI的模型。MLPQTP-EMD的表现比竞争AI模型要好。通过在洪水季节（6月至9月）进行峰值分析，以实现91.3％的得分，进一步验证了结果，并增加了EMD增加5.6％的输入数据，获得了39.3-32.3％的统计指数得分。
人类世的动物迁移：威胁和缓解选择
1生物学系和环境与跨学科科学系，卡尔顿大学，1125年，渥太华博士，渥太华博士，安大略省K1S 5B6，加拿大2，加拿大2野生动物和环境研究系，森林科学学院，森林科学学院，瑞典大学瑞典大学农业科学，乌梅9018333333333333 Birund of Swiformoutial ofiralliapiountialialiantial forightian fornestian forterial of Fircience of Firsopior of Fircience of Firsopi Building, Lund 22362, Sweden 4 Department of Biology, University of British Columbia, 1177 Research Road, Kelowna, British Columbia V1V 1V7, Canada 5 Institute of Biodiversity, Friedrich Schiller University Jena, Dornburger Straße 159, Jena 07743, Germany 6 Department of Ecosystem Services, Helmholtz Centre for Environmental Research – UFZ, Permoserstr, 15, Leipzig 04318, Germany 7 German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig, Puschstr, 4, Leipzig 04103, Germany 8 Wildlife Research Division, Science and Technology Branch, Environment and Climate Change Canada, 1125 Colonel By Dr, Ottawa, Ontario K1A 0H3, Canada 9 Department of Integrative Biology, University of Guelph, 50石路e，加拿大安大略省2W1，加拿大10个生态，进化和海洋生物学和海洋科学研究所，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校，圣塔芭芭拉，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州93106，美国11大西洋鲨鱼探险队，29 Wideview Lane，Bioutiliers Point，Nova scotia and Novery scotia b3Z 0m9拉德布德大学（Radboud University，Houtlaan 4，Nijmegen 6525），荷兰13犹他大学生物学系，犹他大学，257 South 1400 East，盐湖城，盐湖城，UT 84112，UT 84112，美国14号海洋与地球科学学院，南安普敦大学，国家海洋学中心，南安普敦，南安普敦，居民，纽约市。南波西米亚，ceskébudˇEjovice，捷克共和国16海洋追踪网络，科学学院，达尔豪西大学，1355年，牛津街，哈利法克斯，哈利法克斯，新斯科舍省B3H 3Z1，加拿大
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。