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指导说明有关罗兴亚难民和孟加拉国巴扎尔市罗兴亚难民和接待社区的绿色技能和企业的指南
本指南说明为实施绿色技能培训和促进孟加拉国Cox Bazar的可持续商机提供了一个战略框架。对于罗兴亚难民来说，目前在现有政策框架下允许某些绿色技能，其中包括技能开发框架中提到的专业，以及专注于废物管理，回收，肥皂制作和黄麻产品创建的专业。作为孟加拉国公民的接待社区，可以完全获得工作权，并允许更广泛的绿色商业企业范围。本文档的目的是指导从业人员，非政府组织和职业培训师为两个社区纳入环保技能建设和商机的方式，同时促进世界上最可气候的地区之一的环境可持续性，并在世界上最容易受到气候 - 能源和环境网络（Enns and LiveLi and Skills）（een）和LiveLi（een）的合作伙伴关系（een）和LiveLi（liveLi）的合作伙伴关系。
s41467-024-54138-9.pdf - 李静宜
基因组分析通常无法预测癌症的治疗结果。这种失败在一定程度上是由于大量的基因改变和癌症信号网络的可塑性。功能分析可以确定信号动力学，是预测药物反应的另一种方法。目前尚不清楚整合实体肿瘤的基因组和功能特征是否可以提供对治疗脆弱性的独特见解。我们通过对内在凋亡机制的 BH3 分析，在胶质瘤患者样本和衍生模型中进行分子和功能联合表征。我们发现，标准治疗以基因型特异性的方式快速重新连接凋亡信号，揭示了具有特定分子特征（例如 TP53 WT）的胶质瘤中可靶向的凋亡脆弱性。然而，BH3 分析的整合表明，高线粒体启动也是诱导胶质瘤凋亡所必需的。因此，机器学习方法可以识别出一种复合分子和功能特征，该特征可以最好地预测各种颅内胶质瘤模型对标准治疗疗法与 ABBV-155（一种针对内在凋亡的临床药物）的反应。这项研究表明，互补的功能和分子数据可以稳健地预测治疗引起的细胞死亡。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
北欧Thingy：91 X
Nordic Thingy:91 X 上的标准应用固件从不同的传感器中提取数据，并将其安全地转发到 nRF Cloud，在那里，数据会显示在清晰的界面中，只需读取外壳内的二维码或手动输入设备 ID，即可轻松访问。LED 可通过同一界面进行远程控制。固件支持与 Cellular Monitor 的并发操作，Cellular Monitor 是一种提供 AT 命令接口的工具，可进行链路和网络测试。
引用 Dongyang C, Jiewen Z 和 Xiaolong H (2024) 电力传输中的动态适应：将稳健优化与在线学习相结合
确保电力系统不仅能够处理即时波动，而且在长期环境和运行不确定性面前也具有稳健性和适应性的方法（Bon fi glio et al., 2024; Ding et al., 2024）。传统上，电力系统的设计和运行是为了处理可预测和稳定的电源，主要是化石燃料。然而，受环境问题和技术进步的推动，向可再生能源的转变破坏了这种稳定性（Li Z. et al., 2024）。可再生能源本质上是间歇性的和不可预测的，这给发电、输电和配电带来了重大挑战。风能和太阳能产出的随机性意味着电力系统现在必须管理电力供应的重大波动，这可能会损害供电可靠性和电网的经济效率（Li S. 等人，2024 年；Li 等人，2022 年）。这些不稳定能源的整合促使人们重新评估传统的电力系统管理策略。当前的系统必须发展到不仅能管理这些波动，而且还能有效地预测和适应这些波动。这引起了人们对开发先进数学模型和优化技术的浓厚兴趣，这些模型和优化技术可以在可再生能源整合不断增加的背景下增强电力系统的运行弹性（Ruan 等人，2024 年）。本研究的主要目标是开发一个强大的框架，不仅可以适应可再生能源产出的变化和不确定性，还可以优化输电系统的运行和成本效益。通过利用尖端的稳健优化技术与在线学习算法相结合，这项工作旨在创建一种动态且自适应的管理策略，以确保系统的实时可靠性和效率。本文的贡献可总结如下：
•研究主管：Carolina Costa Pereira博士（电子邮件：C.Costapereira@napier.ac.uk）•2 nd S Upervisor：Dongyang Sun Dr. Sun主题组：工程师
相变材料（PCM）通过提供热量存储，管理和调节以及废热回收来提供有希望的解决方案。这些材料可以弥合能源需求和生产之间的差距，尤其是在太阳系中。PCM在被动建筑温度控制，加热和冷却系统，光伏（PV/PVT）系统中具有巨大的潜在应用，甚至清洁烹饪技术。但是，必须克服诸如长期稳定性，低导热率，泄漏以及对可持续材料的需求之类的挑战，以充分实现其收益。形状稳定的PCM（SS-PCM），以维持形状稳定性，并使用诸如碳和二氧化硅骨架，金属框架和聚合物等多孔结构来防止泄漏问题。可持续发展目标目标促进了对基于生物的材料和农业残留物（如天然纤维，木质纤维素或生物炭）的兴趣，其天然多孔结构非常适合准备SS-PCM。使用废物自然纤维或木质纤维素材料作为PCM支持提供了多种好处：与焚化相比，大幅降低成本，废物瓦解和减少的碳排放（与SDGS 3、7、11-13和15对齐）。但是，由于种类繁多的材料，该研究领域仍在开发中，需要进一步探索。在这种情况下，该项目着重于将农业废物的选择和可持续转化为一种新型的，完全基于生物的复合形状稳定相变材料（SS-PCM），评估对被动能源应用和生命周期分析（LCA）。这个创新的项目通过利用可用的资源来应对能源挑战：农业废物及其转换为高价值SS-PCM，从而促进节能和提高清洁能源应用的效率。该项目的创新潜力可以直接促进两个可持续发展目标：气候行动和负担得起的清洁能源，而拟议的项目与负责任的创新原则保持一致，以在道德和负责任的情况下对社会产生积极影响。参考：
Mengyu Yang's Page
•设计了一种以自定义目标函数为指导的基于优化的方法，以学习stylegan2的潜在空间中的歧管，与输出图像中的局部变化相对应（例如歧管内的潜在向量仅改变面部同一图像的口区域）
Mingyuan Zhu，博士教育研究经验Mingyuan Zhu，博士教育研究经验
研究了用拟南芥萼片作为模型系统控制器官尺寸鲁棒性的机制。研究了一个有点研究的拟南芥基因DRMY1在调节萼片起始模式和蛋白质代谢中的功能。建立了用于拟南芥水果发展的实时成像协议，并分析了受精后的水果生长模式。
ControlGYM：用于基准增强学习算法的大规模控制环境 /作者= Zhang，Xiangyuan;毛，魏乔； Mowlavi，Saviz； Benosman，Mouhacine；巴萨，驯服 /造物主义
摘要我们介绍了ControlGym，一个36个工业控制设置的库，以及十个有限的部分分支方程（PDE）基于控制问题。集成在OpenAI健身房/体育馆（健身房）框架内，ControlGym允许直接应用标准加固学习（RL）算法（例如稳定的生产）算法3。我们的控制环境与现实世界中控制应用程序的动机相辅相成，以连续，无限的动作和观察空间进行补充。PDE控制环境唯一允许用户扩展系统的状态维度，以在保留内在的dynamics的同时，以实现目标。此功能对于评估控制RL算法的尺度性至关重要。该项目为动态与控制的学习服务（L4DC）社区，旨在探讨关键问题：学习控制政策中RL算法的融合；基于学习的控制者的稳定性和易萧条问题； RL算法对高且有限维系统的可伸缩性。我们在https://github.com/xiangyuan-zhang/controlgym上开放控制gymem项目。
