商业与金融学院 Jalan Universiti, Bandar Barat, 31900 Kampar, Perak 电话:05-468 8888 备忘录 致:2024 年 1 月参加工业培训的 FBF 学生 发件人:FBF / FGO 日期:2024 年 1 月 11 日 主题:核实公司名称和地址 _________________________________________________________________________________ 请检查 2024 年 1 月学术主管名单中的公司名称和地址
黑客马拉松目标:这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生,在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员,以建立创新的示范和机器学习解决方案,以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench(请在此处和此处阅读以获取描述),至1)说明当前预测工具的技能和局限性,2)探索此类预测对下游应用程序的价值,或3)3)通过集成机器学习,物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性,机器学习与领域科学的创新整合,清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
在神经退行性疾病和衰老中,小胶质细胞,脑免疫细胞获得了疾病相关的小胶质细胞特征,这些特征可能有利于早期疾病状态的组织修复,但是在晚期,在晚期恢复了脑稳态的能力,并保护神经元,并保护神经元,并因细胞死亡而保护神经元。衰老的小胶质细胞表现出与分泌相关的衰老表型,并且代谢受损,而NAD耗竭,该表型在基因组完整性和细胞代谢中起着核心作用。新兴证据强调了衰老和神经退行性疾病中NAD的较低水平,因此Sirtuins的活性受损。在这项研究中,我们研究了小胶质细胞中衰老过程中发生的变化,开发了一种慢性暴露(长达30天)的体外模型至高铁浓度。最初,铁处理会诱导小胶质细胞增殖,增强吞噬作用,并提高NAD水平表明小胶质细胞激活。经过30天的治疗后,小胶质细胞获得了一种胶状表型,其特征是以增殖停滞,吞噬作用降低,SASP标记的上调,EVS产生显着增加。生化,转录组和代谢组分析显示,铁处理的小胶质细胞中NAD和NADPH含量的水平降低,与CD38的表达增加(主要NAD摄入酶)的表达增加。此外,与对照小胶质细胞相比,在老年/衰老细胞中下调的Sirtuin 6的水平和活性大大降低。。衰老的小胶质细胞与健康的小胶质细胞诱导的健康细胞中的衰老特征共培养,这表明Saßgal和P21阳性细胞的显着增加以及NAD水平降低了。结论是NAD的提升可能代表了一种有用的策略,可以抵消衰老和衰老对健康小胶质细胞的传播。
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要,以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题,但对此的研究很少,也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外,该领域非常多样化,没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定,该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出,应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外,专家们还确定了一些突出的问题,这些问题既普遍存在,又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括(部分未解决的)预测的验证、如何使预测具有行动指导作用,以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景,但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程,该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果;本文的其余部分遵循这些结果的结构,简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出,应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外,专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括(部分未解决的)预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望,但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
粗网格预测提供了巢界面上的边界条件,以便在细网格预测中使用。双向嵌套网格的优势包括在细网格上解析的细尺度工艺可以影响粗网格上的较大尺度流。这对于数值天气预测很重要,因为大气中的小规模过程极大地影响了大气中的大规模过程。由于与精细分辨率网格相比,粗分辨率网格上的预测所花费的时间和内存更少,因此模型的最外界可以远离预测区域,而细分辨率域仍然足够小,足以实时运行。移动巢也很常见,在当前模型中,较高的分辨率巢可以通过感兴趣的现象(例如飓风)移动。
Internet工程工作组(IETF)是创建开放协议的首映式互联网标准机构,以确保全球互联网建立在最高质量的技术标准上。这些标准是由粗略共识并由运行代码所告知的,是由来自世界各地的领先工程和技术专家的大型志愿者社区开发的。IETF流程是开放且透明的,任何人都可以自由使用IETF标准。
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加,对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高,但预测的使用方式也在提高。在本文中,我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法,包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展,这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身,我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息,但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争,在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化,不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用,数据交易本身可能会发生变化,区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后,我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响,并帮助调度工具保证系统安全。
在下一个时期,您的堆肥站点将逐渐填充。填充后,您会很快注意到由于分解而导致的材料体积减少。这表明您的堆肥工作得到了回报!在每一层上撒上有效的微生物,以开始堆肥过程并加快分解加速。在向垃圾箱中添加一层新的有机废物时,用有效的微生物将其喷涂为Bokashi液体。为此,最好以1:100的比例来解决制剂“ Eko Em Plus”和水的溶液。(每1升水每1升的ECO EM Plus 10 mL)。在院子里的堆肥站点添加新的废物时也要做同样的事情。这些有用且有效的微生物一直在努力将有机物分解为营养堆肥。他们加快了堆肥过程,使其更轻松,更快,更安全,防止腐烂和发射有害气体。