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巴巴多斯的气候经济政策模式
摘要：巴巴多斯等小岛屿发展中国家 (SIDS) 必须不断适应不确定的外部驱动因素。这些因素包括出口需求、旅游需求和极端天气事件。气候变化给外部驱动因素带来了进一步的不确定性。为了应对这一挑战，我们提出了一个以作者及其合作者之前的研究为基础的政策导向模拟模型。该模型旨在进行政策分析，遵循稳健决策 (RDM) 理念，即确定在广泛的外部变化中产生积极结果的政策。虽然该模型可以从进一步的开发中受益，但它说明了将气候变化纳入国家规划对小岛屿发展中国家的重要性。即使没有气候变化，出口和旅游需求的正常变化也会导致经济和外债走向不同的轨迹。随着气候变化，风暴灾害的增加增加了外债，因为生产资本的损失和重建的需要推动了进口。
通过无监督学习以最少的先验知识识别量子相变
在本研究中，我们提出了一种新方法，使用自动编码器 (AE)（一种无监督机器学习技术）在极少先验知识的情况下识别一维量子多体系统中的量子相变。AE 的训练是使用通过精确对角化 (ED) 在整个驱动参数范围内获得的约化密度矩阵 (RDM) 数据进行的，因此不需要相图的先验知识。使用此方法，我们通过跟踪 AE 重构损失的变化，成功地检测到了具有多种不同类型相变的广泛模型中的相变，包括拓扑和 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless 相变。学习到的 AE 表示用于表征不同量子相背后的物理现象。我们的方法展示了一种研究量子相变的新方法，只需极少的知识和少量所需数据，并生成量子态的压缩表示。
![arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eed2127ddfd01a3975f9517c2f34298def8b628f.webp)
arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日
我们推出了 Net2Brain，这是一个图形和命令行用户界面工具箱，用于比较人工深度神经网络 (DNN) 和人类大脑记录的表征空间。虽然不同的工具箱只支持单一功能或只关注一小部分监督图像分类模型，但 Net2Brain 允许提取 600 多个 DNN 的激活，这些 DNN 经过训练可执行各种视觉相关任务（例如语义分割、深度估计、动作识别等），适用于图像和视频数据集。该工具箱计算这些激活的表征相异矩阵 (RDM)，并使用表征相似性分析 (RSA)、加权 RSA 将它们与大脑记录进行比较，无论是在特定的 ROI 中还是在探照灯搜索中。此外，还可以将一组新的刺激和大脑记录数据集添加到工具箱中进行评估。我们通过一个例子展示了 Net2Brain 的功能和优势，展示了如何使用它来检验认知计算神经科学的假设。
Spinenav3DTM超声技术在估计怀孕肥胖患者硬膜外和脊柱插入的硬膜外空间深度
什么是量子系统？考虑电子的波功能（我们称之为“单个粒子波功能”），并假设它包含n波弹丸。如果我们将所有波弹包穿过电场，所有的都会偏转，就好像每个波动场都包含一个电子一样。但是，如果我们带任何两个波动盒彼此亲近旅行，他们不会彼此排斥，仿佛至少其中一个不包含任何费用。试图解决量子力学（QM）的测量问题时，提出了不同的相互作用，每一个都带有特定的本体论。但是，只有一种解释明确注意以上所提及的矛盾。这种解释是由S. Gao提出的，他将其命名为“随机不连续运动”（RDM），因为它假定存在一个随机跳到位置的粒子的存在。粒子具有各种类型的粒子，质量，电荷，磁动量等的物理特性。它在“瞬时条件”的控制下跳跃，Gao没有提供详细信息。随着该解释解决的QM问题，本文揭示了与纠缠和特殊相对论的困难。
估算森林生物量并识别低强度采伐...
本研究的目的是利用机载激光雷达数据估算巴西安蒂玛利国家森林 (FEA) 1000 公顷热带森林的地上生物量并确定选择性采伐干扰的区域。研究区域由三个管理单位组成，其中两个单位未砍伐，而第三个单位的选择性采伐强度较低（约 10-15 立方米/公顷或总体积的 5-8%）。对 50 个 0.25 公顷地面植物进行标准随机抽样测量，并用于构建基于激光雷达的地上生物量 (AGB) 回归模型。使用激光雷达模型辅助方法估算已砍伐和未砍伐单位的 AGB（使用合成和模型辅助估算器）。这些预测使用了两个激光雷达解释变量，以 50 mx 50 m 的空间分辨率计算：1) 所有地面以上返回物的第一个四分位数高度 (P25)；2) 所有返回物地面以上高度的方差 (VAR)。模型辅助 AGB 估计量 (总计 231,589 Mg±5.477 SE；平均值 231.6 Mg ha-1±SS SE；±2.4%) 比仅针对样地的简单随机样本估计量 (总计 230,872 Mg±10.477 SE：平均值 230.9 Mg ha-1±10.5 SE；±4.5%) 更精确。使用综合估算法获得的总体和平均 AGB 估值（总体 231,694 毫克，平均 231.7 毫克/公顷）几乎与使用模型辅助估算法获得的估值相等。在分析的第二个部分，还以 1 米 x 1 米的分辨率计算了激光雷达指标，以确定选择性采伐管理单位内受伐木活动影响的区域。在 GIS 中使用高分辨率冠层相对密度模型 (RDM) 来识别和描绘道路、滑道、登陆点和采伐树隙。根据 RDM 确定的选择性采伐影响的面积为 58.4 公顷，占总管理单位的 15.4%。使用这两种空间分辨率的激光雷达分析，可以识别选择性采伐区域中 AGB 的差异，这些区域具有相对较高的残留大乔木冠层覆盖率。在选择性砍伐管理单元中，受影响区域的平均 AGB 明显低于未受干扰区域 (p = 0.01)。由 Elsevier Inc. 出版。
MGMT 和全基因组 DNA 甲基化对多形性胶质母细胞瘤诊断、预后和治疗的影响
1 CEINGE-Advanced Biotechnologies，Via G. Salvatore 486, 80145 Napoli，意大利； dellamonica@ceinge.unina.it（RDM）；mariella.cuomo@unina.it（MC）；buonaiutom@ceinge.unina.it（MB）；costabile@ceinge.unina.it（DC）2 那波利费德里科二世大学分子医学和医学生物技术系，Via S. Pansini 5, 80131 Napoli，意大利 3 SEMM-欧洲分子医学学院，那波利费德里科二世大学，Via G. Salvatore 486, 80145 Napoli，意大利 4 那波利费德里科二世大学病理学系，Via S. Pansini 5, 80131 Napoli，意大利； aduanahmed.franca@unina.it (RAF); marialaura.delbasso@unina.it (MDBDC) 5 神经外科科室，“Ospedale del Mare”医院，Via E. Russo 11, 80147 Napoli，意大利；giuseppecatapano@libero.it 6 意大利国家研究委员会实验内分泌和肿瘤学研究所“G. Salvatore”，Via S. Pansini 5, 80131 Napoli，意大利 * 通讯地址：chiariot@unina.it (LC); visconti@unina.it (RV)
NV-W
1. 请咨询工厂以了解交货时间。 2. 需要外壳扩展 3. 通用电压 120-277 4. 所有应急电池选项均通过 CA Title 20 认证 5. 仅限 32L 6. 仅限 16L 7. 必须选择 3000K 或更低才能符合国际暗天协会认证 8. 玻璃镜片：低铁玻璃，完全钢化，符合 ANSI C1047 标准 9. HAL 镜片：黄色聚碳酸酯镜片 – 蓝光含量低于 2% 10. 对于定制控制集成请求，请联系工厂（nLight、NX、WaveLinx、Crestron、DMX/RDM、Synapse、Casambi、Dali II、Avi-On 或其他控制系统）11. 海龟安全 12. 对于所有 BAA/TAA/BABA 请求，请咨询工厂 13. 对于 90 CRI 请求，请咨询工厂 14. 700mA 以上不可用 15. 联系工厂 16. FSP-211， 120V/277V，230-240VAC（单相），50/60Hz 17. 带有传感器的项目需要数量。每个项目 1 个 FSIR 18. 当选择 2CT 时，光电管或电池组仅操作 2 个电路中的 1 个。
面对面：梭状回面部区域的计算模型与有争议的面部刺激之间的对立
数百项研究已经描述了梭状回面部区域 (FFA) 的反应特性，但我们尚未揭示其表征背后的计算机制。一个方法论上的挑战是，不同的计算模型对随机抽样的面部做出的预测可能难以区分。这项 fMRI 研究采用了合成的争议性面部刺激，旨在引出六个候选神经网络模型对 FFA 中面部表征的不同预测。我们展示了对一位参与者进行四次扫描的初步数据。争议性面孔揭示了各模型在预测 FFA 表征相异矩阵 (RDM) 的能力方面存在许多显著差异，而随机抽样的面部无法实现模型之间的可靠裁决。经过逆向渲染（将面部图像映射到 3D 面部模型的潜在空间）训练的神经网络优于具有相同架构但经过识别、分类或自动编码训练的替代模型。我们的研究结果支持了这样的观点：面部识别涉及反映面部物理结构的表现形式，并证明了需要通过神经成像实验来优化有争议的刺激来裁决脑计算模型。
CIVIS 开放科学战略
● 开放科学政策（机构/国家 OA 政策、研究诚信行为准则、FAIR 原则、机构和欧盟 OS 政策）； ● 数据管理计划； ● 权利和许可（版权、GDPR、知识共享和数据收集的许可限制）； ● 搜索和收集数据（现有数据库、档案和存储库中的搜索技术、功能和选项；数据收集、数据提取方法和工具、TDM（文本和数据挖掘）、新数据集合的创建）； ● 数据存储（数据安全、共享平台、访问条件、个人数据保护、匿名化、假名化和元数据）； ● 数据处理（可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 开放可重复研究（开放方法论：可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 归档数据和长期存储（FAIR 原则、FAIR 与开放数据、数据类型、元数据和文档、数据访问、PID、许可证、数据管理、存储库和档案、数据归档和保存（短期和长期保存））； ● 发布数据（数据发布平台、FAIR 原则、FAIR 与开放数据、PID、许可证、开放链接数据、RDM）； ● 科学出版/学术交流（出版物类型、OA 和非 OA、同行评议期刊和其他媒体）； ● 开放获取出版和传播（开放获取期刊和出版平台；开放存储库、相关法律要求、版权问题和成本（例如 APC））。
国家能源建模系统的天然气市场模块：模型文档 2022
AD 伴生溶解天然气产量 AIMMS 高级集成多维建模软件 AEO 年度能源展望 Bcf 十亿立方英尺 Bcf/d 十亿立方英尺/天 Btu 英热单位 CDM 商业需求模块 CNG 压缩天然气 EIA 能源信息署 EMM 电力市场模块 IDM 工业需求模块 IEM 国际能源模块 IEO 国际能源展望 LDC 本地配电公司 LFMM 液体燃料市场模块 LNG 液化天然气 MAM 宏观经济活动模块 Mcf 千立方英尺 MMBtu 百万英热单位 MMcf 百万立方英尺 MMcf/d 百万立方英尺/天 NA 非伴生天然气产量 NEB 国家能源委员会（加拿大） NEMS 国家能源建模系统 NG 天然气（地区） NGEMM 天然气电力市场模块（地区） NGMM 天然气市场模块 NGTDM 天然气输送和分配模块 OGSM 石油和天然气供应模块 QP 二次规划 RDM 住宅需求模块 SENER 墨西哥能源部 SNG 合成天然气 STEO短期能源展望 Tcf 万亿立方英尺 TDM 运输需求模块