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协同作品组合2024
欧洲合作伙伴关系：欧洲合作伙伴关系是欧盟致力于共同支持与私人和/或公共合作伙伴共同支持研究和创新活动计划的计划。其中一些活动包括拨款电话的协调。ERA4Health：欧洲合作伙伴关系的首字母缩写，长期标题是“培养欧洲卫生研究领域”。E4H：欧洲合作伙伴关系的简短缩写促进了欧洲健康研究领域。 协同作用：合并产生的总效应的元素相互作用大于单个元素，贡献等的总和。 战略研究与创新议程（SIA）：确定E4H中要解决的优先领域和主要领域的战略文件，并定义了未来研究，开发和创新活动的一般框架。 JTC2022：联合跨国呼叫2022。 欧洲研究领域（ERA）：在整个欧盟创建一个无边界的研究，创新和技术的野心。 研究者启动了临床研究（IICSS）：由非药品公司研究人员发起和管理的临床研究，他们可能是个人研究员，机构或一组机构，以及一个协作研究小组或合作小组。E4H：欧洲合作伙伴关系的简短缩写促进了欧洲健康研究领域。协同作用：合并产生的总效应的元素相互作用大于单个元素，贡献等的总和。战略研究与创新议程（SIA）：确定E4H中要解决的优先领域和主要领域的战略文件，并定义了未来研究，开发和创新活动的一般框架。JTC2022：联合跨国呼叫2022。欧洲研究领域（ERA）：在整个欧盟创建一个无边界的研究，创新和技术的野心。研究者启动了临床研究（IICSS）：由非药品公司研究人员发起和管理的临床研究，他们可能是个人研究员，机构或一组机构，以及一个协作研究小组或合作小组。
生物多样性和营养协同作用：
在就职典礼以来的两年中，I-Can开发了评估和研究，以弥合气候纽带的政策差距。 第一张I-Can论文“加速行动和开放机会：由GAIN的较密切的气候和营养融合”提供了基线评估，以评估当前气候和营养融合水平和机会。 评估的重点是确定气候和营养政策中整合的优势和缺点，以最终加强其在未来政策发展中的包含。 认识到气候和营养通常没有很好地联系在一起，并且生物多样性丧失与气候危机的原因和后果密切相关，因此该报告将基线评估进一步分析，以分析NBSAPS中的营养生物多样性联系。在就职典礼以来的两年中，I-Can开发了评估和研究，以弥合气候纽带的政策差距。第一张I-Can论文“加速行动和开放机会：由GAIN的较密切的气候和营养融合”提供了基线评估，以评估当前气候和营养融合水平和机会。评估的重点是确定气候和营养政策中整合的优势和缺点，以最终加强其在未来政策发展中的包含。认识到气候和营养通常没有很好地联系在一起，并且生物多样性丧失与气候危机的原因和后果密切相关，因此该报告将基线评估进一步分析，以分析NBSAPS中的营养生物多样性联系。
探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
分析报告成就，协同作用和...
我们的分析侧重于欧洲（第一部分）和国家（第二节和III节）。在欧洲一级，我们分析了2008 - 2023年期间根据FP7，H2020和Horizon Europe资助的大脑健康领域和正在进行的欧洲倡议的目标和成就。其中包括JPND，ERA-NET神经元，HBP/EBRAINS，IMI/IHI和EBRA（I节）。基于关键数字和事实证据，我们旨在评估其互补性，受到成功的机制和工具的启发，并在未来的EP Brain Health中识别出他们当前的局限性以克服它们来克服它们。在国家一级，我们通过两种互补方法分析了正在进行的计划。我们已经向欧盟成员国的政府部门和资助者分发了一项调查，并分析了结果，以生成当前感兴趣的主题的快照，并在脑部健康领域提出了建议的行动（第二部分）。同时，我们对大脑健康领域的国家路线图进行了系统的分析（2008-2024），以深入了解国家对研究重点及其随着时间的演变的看法（第三节）。
人工智能与密码学的协同作用
机器学习和密码分析可以被视为“姊妹领域”，因为它们具有许多相同的概念和关注点。[...] Valiant 指出，良好的密码学可以[...] 提供难以学习的函数类的示例。
战场协同作用与网络空间发展
促使美国陆军希望采用 CEMA 的因素可能是一系列独特的事件、经验教训和在其他地方开展的行动。这些因素可能包括解放军少将戴庆民在概念上思考“综合网络电子战”（2000 年）和以色列对叙利亚代尔祖尔核设施的空袭（2007 年），以及俄格战争期间俄罗斯军事不足（2008 年）、针对伊朗纳坦兹铀浓缩设施部署震网（2009-10 年）以及社交媒体在阿拉伯之春期间的作用（2010-12 年）。英国国防部 (MoD) 于 2016 年在概念上引入了 CEMA，并在 2017-2020 年期间围绕它制定了一套理论。到目前为止，英国尚未建立任何已知的实验性 CEMA 单位，CEMA 一词也没有在英国国防部的其他出版物中获得明显的关注。英国目前是唯一将网络电磁视为作战领域的北约成员国。为了了解其他北约成员国和服务部门对 CEMA 的看法，本报告采访了 8 位受访者。五位受访者是网络领域的现役人员，三位受访者是前电子战人员。该报告还对 CEMA 上的开源材料进行了非结构化审查，以查找更多信息。总体而言，可以说，虽然其他国家也知道 CEMA 的概念，但其采用被视为资源密集型、组织复杂化
NDC，NAPS和NBSAPS Synergies 将食品系统整合到国家生物多样性战略和行动计划中 草原，萨凡纳和牧场 生物多样性和气候 - 农业和食品 - WWF位置 关于气候和自然的UNFCCC工作计划的提案 教学中的气候变化
一致气候缓解，适应和生物多样性的承诺和策略采用了整体方法，从而允许不同的承诺和策略相互加强。以这种方式，考虑到NBSAP中确定的生物多样性优先级，可以更新或计划NDC和小睡，反之亦然。第二，在孤岛中计划和更新NDC，小睡和NBSAP可能会导致零散的努力，并可能导致权衡，重复工作或不适（请参阅Box 2）。对当前和未来的气候以及生物多样性的风险和脆弱性有清晰的了解可以为气候和生物多样性行动的识别和实施提供信息。这意味着确保选定的缓解和适应措施对生物多样性不利，并对当地社区产生不利影响；同时，确保所选的生物多样性行动是“气候知情的”，即，考虑到当前和未来的气候对生态系统和生物多样性的影响被考虑在内，并最大程度地提高了它们的缓解和缓解和适应性。
向资源型转型过程中的协同作用与权衡......
本报告综合了一系列 OECD 报告中关于向资源高效型循环经济转型的见解，这些见解是 OECD“资源高效型循环经济”（RE-CIRCLE）项目的一部分。RE-CIRCLE 项目 (oe.cd/recircle) 由 Rob Dellink 和 Peter Börkey 协调，而 Elisa Lanzi（OECD 环境局）负责监督建模。该项目为资源效率和向循环经济转型提供政策指导。它旨在通过定量和定性分析，确定和量化资源高效型循环经济政策的影响，以指导 OECD 成员国和新兴市场经济体的一系列利益相关者。RE-CIRCLE 项目围绕两个互补的工作包构建，旨在提出合理的基于证据的政策建议。第一个工作流使用选定主题的定性分析来指导政策，以进一步向循环经济转型。第二个工作流使用全球环境经济模型来预测资源使用的影响和政策干预的效果。本政策文件利用 RE-CIRCLE 项目两个工作包的互补性，重点关注不同政策工具之间的协同作用和权衡。
最大限度地发挥太阳能和交通运输的协同作用
致谢 本研究由美国能源部 (DOE) 太阳能技术办公室资助。作者谨感谢以下个人对本研究的审阅：Sara Baldwin (能源创新)、Dan Bilello (NREL)、Marc Melaina (DOE 氢能和燃料电池技术办公室)、Matteo Muratori (国家可再生能源实验室)、Robert Margolis (NREL) 和 Joseph Powell (ChemePD)。我们还要感谢以下个人和组织对技术审查小组的贡献：Sara Baldwin (能源创新)、Austin Brown (加州大学戴维斯分校)、Andrew Burnham (阿贡国家实验室)、Andrew Conley (俄亥俄州清洁燃料)、Ben Ealey (智能电力联盟)、Natalia Mathura (智能电力联盟)、Kelley Smith Burk (佛罗里达能源办公室) 和 Aarohi Vijh (SunPower)。感谢以下个人提供的额外技术意见：Stephanie Meyn（西雅图-塔科马国际机场）、Chad Reese（圣地亚哥国际机场）、Jarett Zuboy（独立承包商）以及国家可再生能源实验室的同事，包括 Brady Cowiestoll、Andrew Meintz、Bryan Pivovar、Cory Kreutzer、Josh Eichman 和 Trieu Mai。
探索脑机界面中的协同作用
患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术，但是当前的方法在准确解码多度自由度（DOF）运动方面存在局限性。皮质内脑机界面（IBMIS）使用神经信号提供更自然的控制方法，但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲，大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动，这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究，例如主成分分析（PCA），非负矩阵分解（NMF）和Demixed PCA（DPCA），并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而，它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说，我们测试了PCA，DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据，并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明，尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据，但没有通过降解来改善性能。此外，这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明，虽然降低维度可以帮助数据压缩，但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。