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英国-葡萄牙双边合作联合声明
i.加强欧洲和欧洲邻国的和平与安全，包括继续协调我们对乌克兰的支持和对俄罗斯侵略的行动； ii.加强对其他恶意或敌对行为者的抵御能力； iii.支持我们的合作伙伴减少对不认同我们价值观的国家的依赖，并促进维护民主的伙伴关系； iv.与其他相关伙伴合作，在印度-太平洋地区开展广泛和包容性的合作，以加强基于规则的国际秩序，应对全球挑战，促进可持续的经济复苏； v. 通过促进和平、安全、稳定和开放社会，支持非洲的经济增长和发展。
布干维尔使命：为节约、合作和可持续地测量海洋微生物群做出贡献
索邦大学是一所世界一流的研究型多学科大学，涵盖文学与人文、医学、科学与工程等学科领域。索邦大学位于巴黎市中心，业务遍及该地区，拥有 52,000 名学生、6,400 名教学和研究人员以及一百多个实验室。它与索邦大学联盟的合作伙伴一起，通过其多学科机构和举措，开展和规划研究和培训活动，以加强其对三大转变挑战的集体贡献：全球健康方针（一个健康）、可持续地球的资源（一个地球）以及不断变化的社会、语言和文化（一个人类）。索邦大学也是4EU+联盟的成员，该联盟是欧洲大学的创新模式，致力于发展国际战略伙伴关系并促进其社区向世界其他地区的开放。
Oceanloop净贷款数百万贷款，以建立第一个陆基...
目前，Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场，测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获，它将新鲜的虾直接提供给餐馆，超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续，可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术，Oceanloop允许农民控制生产的各个方面，从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康，从而改善动物福利。
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
通过区域合作推进所有人的多危险早期警告
8。东亚和东北亚承担了沉重的经济负担，灾难造成了近50万人死亡，影响了30亿多人，在过去的五十年中造成了2万亿美元的损害（即） 亚洲和太平洋与灾难有关的损失的68％。 每年，在2°C变暖的情况下，该子区域的平均年平均年损失为5100亿美元，预计将增加5％，至5380亿美元（即 全球温度应高于工业前水平）。 预计在中国北部和西部，干旱的风险将加剧，而热浪正成为蒙古和中国东北部的关键威胁，对大韩民国，日本和韩国民主人民共和国的风险层叠。 适应成本预计将占国内生产总值（GDP）的0.8％，由于其广泛的地理位置，中国的份额很大。 2东亚和东北亚承担了沉重的经济负担，灾难造成了近50万人死亡，影响了30亿多人，在过去的五十年中造成了2万亿美元的损害（即亚洲和太平洋与灾难有关的损失的68％。 每年，在2°C变暖的情况下，该子区域的平均年平均年损失为5100亿美元，预计将增加5％，至5380亿美元（即亚洲和太平洋与灾难有关的损失的68％。每年，在2°C变暖的情况下，该子区域的平均年平均年损失为5100亿美元，预计将增加5％，至5380亿美元（即全球温度应高于工业前水平）。预计在中国北部和西部，干旱的风险将加剧，而热浪正成为蒙古和中国东北部的关键威胁，对大韩民国，日本和韩国民主人民共和国的风险层叠。适应成本预计将占国内生产总值（GDP）的0.8％，由于其广泛的地理位置，中国的份额很大。2
数据合作
廉价生产，存储，分析和销售的数据是建造大型技术平台的财务基础的重要组成部分，它们在全球经济中保持着重要的力量（Srnicek，2017年）。集中化将用户的数据和元数据置于几家公司（亚马逊，AP PLE，Alphabet，Facebook和Microsoft）的手中，这些公司购买，出售，链接和使用它来迟到，控制和对用户进行宣传，同时征服其他业务（Birch＆Cochrane，20222）。这种现象称为平台资本主义（Srnicek，2017年）。数据协作，一种从合作组织结构中出现的一种数据中间的数据（Scholz＆Schneider，2016年）代表了一种用户或工人拥有的替代方案，该替代方案表明数据，经济和社会收益从中呈现出来，由用户或工人拥有的数据所有者（促进数据的人）拥有20个单独的数据，而不是个人或工人组成的人，而是促进了个人的20个单独的数据（促进了20个人）。以平台合作社的特定形式，数据合作社占据了类似的职位，因为平台Capi Talism在Capi Talism下，同时改变了所有权结构并预示着道德数据的使用（Scholz，2023）。超越数据隐私和用户对健康和科学等领域的数据使用的控制，其他形式和目的的数据合作社存在，包括在农业等领域（例如SAOS和GISC），或可能是非营利部门。Definitions and examples of data cooperatives are evolving rapidly through experimentation and regulatory changes, and there are a diverse array of entities referring to them selves as data cooperatives , when in fact some may more accurately be another kind of data intermediary (European Commission et al., 2023, identify 6 types of
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
丘脑β活性在本质震颤中闭环治疗的有用性
在某些必需震颤（ET）的患者中，据报道，丘脑腹中间核的深脑刺激的有效性部分丧失，这可能是由于永久性刺激的习惯。这项研究的重点是随着时间的流逝，VIM局部势势（LFP）数据的演变，以评估基于丘脑活性的闭环治疗的长期可行性。我们使用Activa™PC + S（Medtronic Plc。允许同一区域的记录和刺激。特别注意描述LFP的演变，随着刺激的关闭后，手术后的3个月到24个月。We demonstrated a significant decrease in high-beta LFPs amplitude during movements inducing tremor in comparison to the rest condition 3 months after surgery (1.91 ± 0.89 at rest vs. 1.27 ± 1.37 µV 2 /Hz during posture/action for N = 8/10 patients; p = 0.010), 12 months after surgery (2.92 ± 1.75 at rest vs. 2.12 ± 1.78 µV n = 7/10患者的姿势/动作期间为2/Hz； p = 0.014）和手术后24个月（静止时为2.32±0.35 vs 0.75±0.78 µV 2/Hz 4/6患者的姿势/动作； p = 0.017）。在关闭刺激时表现出显着降低高βLFP振幅的患者中，在随访期间至少观察到了这一现象两次。尽管在诱导震颤过程中高βLFPS振幅的这种降低的程度可能会随着时间而变化，但这种运动的丘脑生物标志物可能长期用于闭环治疗。
涉及PPAR，酰基-COA结合蛋白和GABAA受体
酰基辅酶-A结合蛋白（ACBP），也称为地西epam结合抑制剂（DBI），是食欲和脂肪生成的有效刺激剂。生物信息学分析与系统筛选结合表明，过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马（PPARγ）是转录因子，最能解释了包括肝脏和脂肪组织在内的代谢活性器官中的ACBP/DBI上调。PPARγ激动剂罗格列酮诱导的ACBP / DBI上调以及体重增加，这可以通过小鼠中的ACBP / DBI敲除。此外，PPARG的肝脏特异性敲低阻止了高脂饮食（HFD）诱导的循环ACBP/DBI水平上调，体重增加降低。相反，ACBP / DBI的敲除阻止了HFD诱导的PPARγ上调。Notably, a single amino acid substitution (F77I) in the γ 2 subunit of gamma-aminobutyric acid A receptor (GABA A R), which abolishes ACBP/DBI binding to this receptor, prevented the HFD-induced weight gain, as well as the HFD- induced upregulation of ACBP/DBI, GABA A R γ 2, and PPAR γ .基于这些结果，我们假设依靠ACBP/DBI，GABA A R和PPARγ的肥胖前馈环的存在。在任何水平上的中断，都无法区分地减轻HFD诱导的体重增加，肝脏toposisos和高血糖。
特刊 - 互动学习：循环中的人...
特刊“交互式学习：为主动人机交互的循环系统设计中的人类设计”已经扩展了！潜在的主题：认知负载 - 可以使用模型来调整决策。应该预培训（即，为普通用户学习），而应进行交互或个性化的数量（即，对特定用户进行微调）？响应设计和相互作用的方式 - 使用自然/隐式反馈信号，例如自然语言，语音，眼动，面部表情和互动过程中的手势。有效的相互作用 - 速度和相互作用数量。人类的偏好或内部奖励是非平稳的，并且会随着时间的流逝而变化。限制可能是由于缺乏信任，可用性和生产力，尤其是在适应不可预见的阶级和任务环境中的变化时。特定的系统体系结构 - 问题和机器学习应用程序；人类信任问题不同的建筑问题。案例研究 - 例如，GIS中的图像分割和区域数字化之类的案例研究是可取的。