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为城市化世界的能量重换
摘要：本文考虑了农村到城市的过渡，并将其与城市能量统治相关联。对三个不同的主题进行了检查和相互关联，以提高人们对城市化世界的认识：内部城市设计和创新，技术过渡和地缘政治变化。收集了有关在城市中使用能源的数据，并在过去30年中扩展了民族国家。城市人口繁荣继续向能量维度施加压力，对较不发达地区的重量影响很大。可持续的城市能源将需要减少资源投入和环境影响，并使能源消耗与经济增长失望。化石燃料仍然是城市的首选能源方法。但是，人们对可持续能源形式可以作为替代方案实施的越来越多。这一过渡的关键将是投资可再生能源（即太阳能，风，水力，潮汐，地热和生物量），有效的基础架构和智能生态城市设计的意愿。本文阐明了能源友好的技术的技术过渡如何着重于了解从不可再生到可再生能源的能源组合的变化。具有人工智能的智能电力存储网格可以在国际上运作，并减轻一些地缘政治障碍。能源政治被证明是一个有问题的障碍，其中包括中欧和东欧的案例研究实例。强调的能量重换是对现代城市的哲学重新思考，也是对人类能源关系的一种新方法。
模拟管道促进现实世界的机器人增强学习应用
摘要 - 提升学习（RL）在解决机器人应用程序中的复杂任务方面已获得了吸引力。但是，由于安全风险和培训成本相对较高，其在物理机器人上的部署仍然具有挑战性。为了避免这些问题，RL代理通常会在模拟器上训练，这引入了与模拟与现实之间的差距有关的新问题。本文介绍了一条RL管道，旨在帮助减少现实差距，并促进对现实世界机器人系统的开发和部署RL策略。管道将RL培训过程组织到系统识别和三个培训阶段的初始步骤：核心模拟培训，高保真模拟和现实世界的部署，每个培训都增加了现实主义的水平，以减少SIM卡之间的差距。每个培训阶段都采用输入策略，改进它，然后将改进的政策传递给下一阶段，或者将其循环回去以进一步改进。这个迭代过程一直持续到政策达到所需的绩效为止。通过在监视应用程序中使用的波士顿动力学机器人的案例研究显示了管道的有效性。案例研究介绍了每个管道阶段所采取的步骤，以获取RL代理以控制机器人的位置和方向。
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。
LLM网络评估不会捕获现实世界的风险
大型语言模型（LLMS）证明了网络安全应用中的能力提高，从而在增强防御力的潜力并带来了固有的风险。在该立场论文中，我们认为当前评估这些能力带来的风险的努力是错误的，目的是了解现实世界的影响。评估LLM网络安全风险不仅仅是衡量模型的帽子，还需要一项全面的风险评估，结合了对威胁行为者采用行为和影响潜力的分析。我们为LLM网络能力提出了一个风险评估框架，并将其应用于用作网络安全协会的语言模型的案例研究。我们对边境模型的评估揭示了较高的合规率，但对现实的网络援助任务的准确性适中。但是，我们的框架表明，由于运营优势有限和潜在的影响，此特殊用例仅带来适度的风险。基于这些发现，我们建议一些改进的研究优先级与现实世界影响评估相结合，包括更紧密的学术界合作，对攻击者行为的更现实的建模以及将经济指标纳入评估。这项工作是朝着更有效评估和缓解LLM支持网络安全风险的重要一步。
数字时代的社交互动对现实世界的影响
数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响，既有积极的，也有消极的。通过互联网和社交媒体，社交互动改变了我们交流、联系和建立社交网络的方式。就积极影响而言，数字时代的社交互动增加了个人获取信息的渠道，扩大了他们的社交网络。本研究旨在探讨数字时代的社交互动对现实世界的影响。本研究的背景是基于技术进步和社交媒体的使用导致的社交互动方式的重大变化。本研究采用文献研究法作为研究模型。文献研究是一种基于分析和综合先前存在的相关信息来源（如研究期刊、书籍、报告和科学文章）的研究方法。本研究的结果表明，数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响。数字时代社交互动的积极影响包括增加信息获取渠道，个人可以通过社交媒体轻松获取各种信息。
现实世界的疼痛结果和护理经验 (...
肌肉骨骼 (MSK) 疾病是全球大多数国家和地区非传染性疾病残疾负担的主要驱动因素。在英格兰，它们占残疾总寿命的 21%、620 万个工作日的损失、15 岁及以上人群所有初级保健就诊的 12-14%，并且占 NHS 医疗保健支出的第三大项目预算。我们的 MIDAS 研究计划由 Nuffield 基金会和 Versus Arthritis 资助，旨在开发和评估一个基于地点的北斯塔福德郡和特伦特河畔斯托克的人口肌肉骨骼健康情报系统。这项前瞻性队列研究的总体目标是调查患者报告的护理结果和经历的差异和不平等，以及在全科医生那里就诊的患有非炎症性肌肉骨骼 (MSK) 疼痛疾病的成年人所接受的护理类型。具有各种肌肉骨骼疼痛疾病生活经验和使用医疗保健服务的人士是本研究的患者咨询小组 (PAG) 的成员。在与研究人员举行的一系列月度会议中，他们为研究的设计、实施和报告做出了贡献。
探索和开发现代世界的关键金属
Macquarie预测2024年的过度供应过度，但是随着First Quantum的Pachre Panama矿山的关闭，秘鲁的罢工表示：“那么市场很容易在2024' -BoththeSeeventsHaveEncorred
随机临床试验的计算表型图，以评估其现实世界的代表性和个性化推断
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 24 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.05.15.24306285 doi: medRxiv preprint
全世界的利润
这本书的成功取决于章节作者。We, the editors, are deeply grateful to all the authors—Alberto Alemanno, Sasja Beslik, Kei Endo, Emily Farnworth, Eldrid Herrington, Ekhosuehi Iyahen, Warren Maroun, Katsuo Matsumoto, Ndidi Nwuneli, Paul Polman, Liliana Rojas-Suarez, Rick Samans, Ichiro Sato和Tom Seidenstein是为了慷慨的时间和专业知识。在作者背后，需要巨大的努力才能使一本书栩栩如生。我们非常感谢Brookings可持续发展中心的Clea McElwain，Odera Onyechi和Charlotte Rivard，以在物流，事实检查和组织方面提供巨大的帮助。我们进一步感谢Marjorie Pannell的复制编辑； Shavanthi Mendis用于视觉设计； Yelba Quinn在布鲁金斯机构出版社的坚定支持； Rowman＆Littlefield的Jon Sisk和Bloomsbury的Haaris Naqvi在促进出版过程方面的帮助；卡伦（Caren）成长为编辑指导； Zena Creed和Carsten Stendevad在起草的各个阶段进行了周到的投入，包括作者讲习班；罗宾·布鲁克斯（Robin Brooks）对“概述”一章的有益审查；和Sanjay Patnaik仔细审查了各种草案的概述和反馈。Brahima Coulibaly，Elisabeth Donahue，Jessica Harris，Shannon
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。