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对基本海洋过程的有限理解正在阻碍海洋二氧化碳去除
在这里，我们关注的是四个基于海洋的CDR，我们认为，这不仅是由科学家提倡的，而且在许多情况下也是由私人Sector提倡的，而无需对基础的典型科学进行尽职调查。我们认为这些方法的支持者不仅要对海洋碳循环的运作方式不完整或不正确，而且还具有提供重大气候益处所需的上规模。这样的升级将其他海洋过程带入发挥作用，这可能无效拟议的CDR方法的有效性。在每种情况下，错误理解和知识差距都会影响碳偏移方案的信用性。我们的案例研究是：基于钙化的方法，海草种植的扩展，沿海蓝色碳修复和“重新野生”鲸鱼种群。我们认为，所有这些行动的非气候益处都大大超过了它们对基于海洋的CDR的适度（或不存在）可能的贡献。
了解骨肉瘤和新兴疗法的最新进展
原发性肿瘤手术是治疗的重要组成部分，因为无法切除的骨肉瘤的生存率较差。骨肉瘤化学敏感性，对甲氨蝶呤，顺式铂，阿霉素，ifosfamide，ifosfamide和Etoposide 9的反应率为19％至40％。从那时起，一线标准治疗尚未修改，包括Neoad Juvant和术后多药化学疗法，与原发性肿瘤的手术切除相关，以及所有剩余的转移性局部定位，如果存在10。除了存在初始转移外，原发性肿瘤对新辅助化学疗法的组织学反应是复发的强烈预后因素4。诊断或复发时化学疗法的加强没有改变患者的结果3，11。在诊断和复发方面，以更有效或毒性方案更有效或毒性方案的广泛努力一直令人失望到现在6。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
了解气候变化之间的交易 -
综合水资源管理的概念需要深入分析水流向河流域。人口增长和与气候变化相关的不确定性导致水压力和干旱增加，这会影响农业。因此，需要研究气候变化对河流河流需求供应相互作用的影响。在这项研究中，使用了通用决策支持系统Modsim；在该地区的第一次；检查农业用水的使用情况并要求摩洛哥的苏斯盆地。Modsim在1990年至2019年的期间进行了校准，该数据使用了有关物理过程和液压基础架构功能和管理的记录数据。模拟成功地在各种灌溉周围复制了不同的定义发作。在2012年至2019年的模拟期间，据观察，盆地不同大坝的水供应量从38％到89％不等。结果，与今年剩余的需求相比，在1990年至2019年之间，灌溉区域的平均地表水的平均总未满足地表水需求在1990年至2019年之间达到201 mm 3，每月平均需求在旱季增加了55％。在所有地点的大量未满足需求都表明，从地下水中撤出水可以满足需求。所采用的方法已被证明是了解水资源计划挑战的有用决策支持工具。水管理人员需要这种可靠的工具来代表盆地的水位交易。因此，需要进行进一步的研究以改善地下水/地表水相互作用方法的表示，以增强对不同用途的后果的评估，尤其是在干旱和半干旱地区，具有显着的水应力，例如Souss。为指导有效的水管理和治理而进行了概念框架以及详细的讨论。
建议引用推荐引用iivari，Netta； Sharma，Sumita； Heidi Hartikainen；和莱娜（2024）的Ventä-Olkkonen，“从了解ai l
nyman等，2024），但作为基础教育的组成部分。我们坚持认为，应改变年轻一代的基础教育，以更好地装备他们的数字化未来。今天的孩子需要提供技能，以批评智能，数据驱动的技术及其后果，同时也可以推动他们的发展。有了这样的目标，我们在儿童的基础教育的背景下工作了15年以上，从PD以及从批判性设计和制作的各种方法中获得灵感（例如，Iivari等人。2022）。沿着相同的线条，可以观察到重大发展，例如，在丹麦的儿童计算赋权标签下（Dindler等，2020）和美国，在关键，以文化响应或以司法为中心的计算机教育的标签下，Erete等人（例如Erete等，2021; Lee＆Soep; Lee＆Soep＆Soep＆Soep; Morales-navarro＆kafrro＆kafrro＆kaf，我们维护信息系统（IS）学者应该更广泛地开始为儿童的基础教育做出贡献：作为一门学科，邀请人们邀请人们对数字技术及其后果进行了批判性却建设性的后果（Iivari等，2023）。
通过身体图式和身体形象来理解有趣的身体延伸设计
交互设计师对物理延伸人体的机会越来越感兴趣。例如，设计师已经开发出系统，当用户现有的机械臂忙碌时，可以为用户提供一对额外的机械臂（Sasaki 等人，2017 年），或者当用户现有的手已经拿了其他东西时，可以为用户提供一只额外的手（Leigh 和 Maes，2016 年）。这些系统反映了更广泛的以身体为中心（Mueller 等人，2018 年）的人机交互趋势，其特点是计算机器和人体之间更紧密的集成（以及随之而来的融合）（Mueller 等人，2020 年）。到目前为止，这种集成的预期好处大多是工具性的，这表明由此产生的融合可以帮助人们更高效地完成任务，就像上面提到的手臂和手的例子一样。然而，一些系统正在出现，它们超越了任务支持，专注于体验方面。一个例子是戴在头上的交互式耳朵系统（Necomimi，2021 年）。佩戴者的耳朵会根据他们的情绪状态摆动，这是通过跟踪他们的大脑活动来捕捉的。目标用户群是 Cosplay 社区（Cosplay 是“costume play”的混合词，指的是“亚文化，其成员模仿极客媒体中的角色”，使用引人注目的服装和时尚配饰——这些服装和配饰越来越多地被商业化设计，例如 Cosgear (2021)——
4Q2024执行我们的策略，导致了未来...
注意：所有数字均代表FY2024数字，除非具体提到1）私人分支机构，但不包括数字服务点2）直接处理的平均值（STP）的平均值为291个零售客户旅行； STP利率是未经手动干预而处理的客户之旅的百分比
SOK：了解ZK-SNARKS：研究与实践之间的差距
零知识简洁的知识范围（ZK-SNARK）是证明计算正确性的强大技术，并引起了研究人员的重大兴趣。在学术界和研究中提出了许多混凝土方案和实施。不幸的是，ZK-Snark的固有复杂性在研究人员，开发人员和用户之间造成了差距，因为它们对此技术的关注程度有所不同。例如，搜索者致力于构建具有更强安全性和新属性的新有效的证明系统。同时，开发人员和用户更多地关心Increntation的工具链，可用性和兼容性。这个差距阻碍了ZK-SNARK FIELD的发展。在这项工作中，我们提供了从理论到实践的ZK-SNARK的全面研究，并指出了差距和局限性。我们首先提出主配方，该食谱将程序转换为ZK-SNARK的主要步骤。然后，我们根据其关键技术对现有的ZK-SNARK进行分类。我们的分类解决了现有ZK-SNARK方案之间实际有价值的属性的主要区别。我们自2013年以来调查了40多个ZK-SNARK，并提供了一个参考表列出了其类别和适当的信息。按照主配方中的步骤，我们调查11通用通俗用过的库。我们详细介绍了这些库的可用性，兼容性，效率和局限性。我们确定证明系统是Cryptogra-Phy学术界的主要重点。由于安装和执行这些ZK-SNARK系统很具有挑战性，因此我们还提供了一个完全虚拟的环境，可以在其中为每个编译器运行编译器。相比之下，约束系统在行业中呈现了瓶颈。为了弥合这一差距，我们提供了建议和倡导开源社区的倡导者，以增强文档，标准化和兼容性。