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细菌发现可以加速蚊子控制方案
埃克塞特大学和瓦格宁根大学的这项新研究研究了腺菌细菌如何影响蚊子幼虫的发展。结果表明，Asaia一天将开发时间加速了，这可能会促进需要生产数百万成人的质量养育方案。
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
由于Shor表明量子计算机可能会破坏RSA和Di-Hellman Cryptosystems [13]，这是日常使用最广泛的不对称方案，因此加密社区的重点是对合适的抗量子替代品的设计和分析。在对称密码学中，情况不同。Grover的算法[8]给出了二次加速，以详尽地搜索秘密键。从这个通用的结果中得出了民间传说的信念，即“将关键长度加倍足够”。的确，将密钥的长度加倍使量子攻击与格罗弗的搜索至少成本，在操作数量上，就像对原始密钥的经典详尽搜索一样。在本文中，我们重点介绍了对块密码K（用秘密键K实例化）对攻击者仅具有黑匣子访问的情况。
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
2位来自n个位块密码中，带有2个键的密钥，并在理想模型中具有安全性证明。我们证明了Bonnetain等人的OfflIne-Simon算法。（ASIACRYPT 2019）可以扩展到在量子时间e O（2 n）中攻击这种结构，在最佳的古典攻击中提供了2.5个量子加速。关于对称密码的量子后安全性，通常认为将密钥尺寸加倍是一种充分的预防措施。这是因为Grover的量子搜索算法及其衍生物最多只能达到二次加速。我们的攻击表明，可以利用某些对称结构的结构来克服这一限制。尤其是2xor-cascade不能用来加强对量子对手的块密码，因为它仅具有与块密码本身相同的安全性。
通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
生态范围的未开发的潜力
本报告评估了2023年2023 - 2027年CAP时期第一年的1223年，欧盟成员国的生态范围的吸收和实施。作为帽子下的新工具引入的，旨在促进生物多样性，气候弹性和环境可持续性。然而，由于设计，资金和实施方面的持续挑战，它们的潜力仍然在很大程度上尚未开发。除了分析2023个入学水平外，该报告还确定了导致低农民参与的障碍，重点介绍了成功实践的成功实例（尤其是那些专注于生物多样性的人），并提供了有针对性的建议来增强其影响力并促进更多的农民参与。该报告还简要介绍了2024 CAP简化的含义，从而为前进的生态范围提供了进一步的背景。
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的
基于索引的牲畜保险计划管理埃塞俄比亚的气候风险：农民愿意付款意愿的决定因素和从南奥莫（South Omo）汲取的教训
牲畜保险是一种重要的风险管理工具，它在埃塞俄比亚越来越受欢迎。需要进行适当的调查以扩大其在全国范围内的适应性。这项研究旨在探讨埃塞俄比亚南部农民支付基于指数的牲畜保险的意愿和支付能力，以此作为缓解气候风险的替代解决方案。采用了一种混合研究方法来收集主要和次要来源的数据。横截面数据是从157名牛农民那里获得的，这些农民是从研究区域随机绘制的。该研究还使用了关键的线人访谈和焦点小组讨论来收集定性数据。使用描述性统计，推论测试和双犬模型来分析定量数据。单词描述和主题分析用于定性数据分析。该研究的结果表明，很大一部分农民愿意为IBLI服务付费。调查结果还表明，对基于指数的牲畜保险的需求似乎受许多因素的影响。那些由男人领导的家庭，受过更好的教育，在农业系统方面经验更好的家庭，以及那些获得信贷和培训的家庭更有可能为保险付费。农民对与天气有关的风险和对保险的认识的看法也影响了农民积极付款的意愿。此外，拥有较大资产的农民（例如土地和牲畜）对支付保险的能力有更多的信心。拥有大众媒体访问的农民更有可能为IBLI付费。但是，拥有越来越多的家庭成员的家庭和那些认为保险费成本不起的家庭不太可能购买IBLI。在适应途径中，必须考虑影响家庭支付保险服务付费的这些重要因素。Dasenech区案例研究表明，IBLI可以有效地减轻气候风险，并应用于具有相似社会经济特征和生产系统的其他地区。
欧洲空间组学研究：贡献、地理分布和欧空局成员国资助计划
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。