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预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。
原子线形状和位移的参考书目（1978 年 7 月至 1992 年 3 月）
根据几种机制下的特殊主题）以及该工作是否是一般理论，一般评论，概况或参数表，对现有工作的评论，一般实验测量技术的研究，
通过罕见的短链脂肪酸性细菌的财团，增强了肠道微生物组营养不良和减轻DSS诱导的结肠炎
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
全球灯塔网络：思维转变推动数字化转型的影响和规模
围绕人工智能的大部分讨论仍然集中在潜在的应用上，而不是经过验证的应用上。许多人抱怨人工智能的不足，甚至阻碍了工人的生产力。2024 年 7 月的一份报告发现，尽管 96% 的高管希望人工智能能够提高效率，但 77% 的员工表示人工智能增加了他们的工作量。14 在生产环境中，人工智能缺乏现实影响 15 导致部署相对于全球平均水平停滞不前，最近的一项调查显示，计划增加人工智能支出的领导者同比下降了 35 个百分点（低于 2023 年的 93%）。16 一些组织发现很难证明投资的商业理由，尤其是在一些人才昂贵的国家。例如，在美国，仅为人工智能开发招聘三个关键职位就可能要花费近 50 万美元。17
长期温度转移对活化污泥微生物组动力学和微污染物去除的影响
微污染物的去除效率在不同的有氧废水处理厂有很大变化，从而导致其在地表和地下水中经常检测。季节性温度变化是影响植物性能的主要因素，但目前尚不清楚温度变化的延长时期如何影响微生物组和微污染物生物转化。这项工作研究了活性污泥系统中长期温度变化对微生物动力学的影响，以及对微污染物生物转化的影响。测序批次反应器用作模型系统，研究了4 - 40℃的温度范围。16S rRNA扩增子测序表明，温度驱动微生物结构（GDNA）和活性（RNA），而不是时间，并且在15°C低于15℃和高于25℃的情况下，微生物群落在20℃时具有最丰富，更多样化，而在急剧和更具体的分类中则占优势，并且更具体的分类占高度的高度，以更高的时间高度高度的温度，并且占优势。这表明较少的分类单元可能负责在极端温度下维持活化污泥中的生物转化能力。微施加剂生物转化速率主要偏离15℃以下的经典Arrhenius模型，高于25℃，这表明长期暴露于温度变化会导致温度引起的分类转移，从而导致不同的生物转化途径超过不同温度范围的不同集合。
非洲食品系统和生物多样性主要受饮食转变影响城市化的影响
非洲的快速城市化对当地食品和生态系统产生了深远的影响。根据较早的研究，城市化可能会导致粮食生产和生物多样性损失，因为农业或自然土地被扩大的城市吸收。土地使用位移效应可能会缓冲农业生产损失，或者可能导致更多的生物多样性损失，但经常被忽略。此外，很少考虑与城市化相关的饮食变化的影响。为了解决这个问题，我们将非洲城市地区扩张的空间明确预测与观察到的水稻消费转变相结合，以告知部分平衡模型（全球生物圈管理模型）。我们证明了位移效应的重要性，直到2050年才能确定潜在的粮食生产或生物多样性问题，并主张它们在空间规模的土地利用计划和决策中的整合。我们确定，由于农业流离失所，城市地区扩张对粮食生产损失的影响可能有限（<1％），而到2050年，自然土地的额外损失（最高2吨）。我们还表明，考虑到与城市化相关的饮食转变会增加水稻的消费，产量（ +8.0％），贸易（最高+2吨所需的进口）和农业甲烷排放（高达+12 MTCO 2 -MTCO 2-等价年–1），从而强调了对未来可持续性研究的需求。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
由于全球气候变化而导致Bursa气候分类中可能出现的转变
全球气候变化（GCC）被定义为被认为是当前世纪最关键问题的过程，将影响世界上所有生物和生态系统。为了指定这种现象的潜在影响（似乎无法停止），首先有必要预测气候类型的变化。因此，目前的研究旨在定义2040年，2060年，2080年和2100的气候分类的转移（根据De Martonne，Erinç和Emberger气候类别），而Bursa是Türkiye的最大城市之一，根据SSPS 245和SSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPRESIOS的情况。因此，确定Bursa省的气候类型将发生重大变化，主要表现为转向干旱气候类型。建议在部门采取预防措施，以避免GCC的毁灭性影响。
估计分布变化以预测基于脑电图的心理负荷评估中的跨受试者泛化
在现实条件下评估心理负荷是确保执行需要持续注意力的任务的工人表现的关键。先前的文献已经为此采用了脑电图 (EEG)，尽管已经观察到脑负荷与脑电图的相关性因受试者和身体压力而异，因此很难设计出能够同时呈现不同用户可靠表现的模型。领域适应包括一组策略，旨在提高机器学习系统在训练时对未见数据的性能。然而，这些方法可能依赖于对所考虑的数据分布的假设，而这些假设通常不适用于 EEG 数据的应用。受这一观察的启发，在这项工作中，我们提出了一种策略来估计从不同受试者收集的数据中观察到的多种数据分布之间的两种差异，即边际和条件偏移。除了阐明对特定数据集成立的假设之外，使用所提出的方法获得的统计偏移估计值还可用于研究机器学习管道的其他方面，例如定量评估领域适应策略的有效性。具体来说，我们考虑了从在跑步机上跑步和在固定自行车上踩踏板时执行心理任务的个体收集的脑电图数据，并探索了通常用于减轻跨受试者变异性的不同标准化策略的影响。我们展示了不同的标准化方案对统计变化的影响，以及它们与在训练时对未见过的参与者进行评估的心理工作量预测准确性的关系。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19