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World File Search System全球模型
日记牙前线
Wageningen，自然环境中的荷兰塑料污染在本地和全球范围内都引起了人们的关注。了解塑料在环境中的分散对于有效实施预防措施和清理策略至关重要。在过去的几年中，已经开发了各种模型来估计河流中塑料在河流系统中的运输。但是，在离开河流系统的塑料量与在海洋中发现的塑料量之间存在很大的差异。在这里，我们通过对Riverine塑料出口估计值进行广泛的不确定性分析来研究这种不匹配的可能原因之一。我们检查了观测值，模型参数不确定性和模型中基本假设的不确定性。为此，我们使用了迄今为止最完整的大型观测时间序列（发现大型塑料包含来自河流运输的大多数塑料质量），来自三条欧洲河流。结果表明，模型结构和参数不确定性最多导致四个数量级，而塑料观测的均匀化则引入了估计值的另外三个数量级不确定性。此外，大多数全球模型都假定塑料通量的变化主要是由河流排放驱动的。但是，我们表明河流排放（和其他环境驱动因素）与塑料通量之间的相关性永远不会超过0.5，并且在集水区之间有很大的变化。总体而言，我们得出的结论是，河流中的年度塑料负荷仍然受到限制。
基于区块链的联合学习中的隐私权...
联合学习（FL）最近是一种用于协作培训机器学习模型的革命性方法。根据这个新颖的框架，多个参与者协作培训全球模型，与中央聚合器协调而无需共享其本地数据。由于FL在不同领域，安全性和隐私问题上获得了普及，因此由于该解决方案的分布性质而引起了人们的关注。因此，将该策略与区块链技术整合在一起已被合并为确保参与者隐私和安全性的首选选择。本文探讨了科学界在采用启用区块链的FL的情况下定义隐私解决方案所做的研究工作。它全面总结了与FL和区块链相关的背景，评估现有架构的集成以及主要的攻击以及可能的对策，以确保在这种情况下进行隐私。最后，它回顾了启用了启用区块链的FL方法的主要应用程序方案。这项调查可以帮助学术界和行业从业人员了解哪种理论和技术可以通过区块链来提高FL的性能，以保护隐私，哪些是这部小说中的主要挑战和未来的方向，并且仍然不足以探索。我们认为，这项工作为对先前的调查提供了新的贡献，并且是探索当前景观，了解观点并为这种融合的区块链和联合学习融合的进步或改进铺平道路的宝贵工具。
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
跨学科课程和科学教育...
信息革命对当代世界实施了许多变量和趋势，其中最突出的是将努力融合到实现未来愿景责任的努力的重要性，以面对社会的利益面对问题和挑战；这是通过在不同专业之间建立混合和集成来完成的，利用在使用科学方面的大量知识，通过在所谓的跨学科研究中建立两个或更多领域的领先或实践知识领域的融合。跨学科计划代表了一种或多个相关或无关专业之间的相互作用而产生的一种专业化。它们代表了基于知识统一的原则及其在不同科学和专业方面达到共同概念的原则，试图理解科学与知识之间的关系的科学。跨学科计划和研究证明了它们在解决社会科学问题和问题方面的重要性。尽管如此，研究的结果证明了科学课程与所有教育水平的其他专业课程缺乏整合，并通过建立综合课程来解决这些问题来解决这一问题。互操作性计划实施面临的互操作性和挑战。关键词：跨学科课程的制作 - 科学教育因此，本文旨在通过解决跨学科研究和计划的概念，其目标，维度，重要性，类型，组织水平，跨学科课程，设计步骤，设计步骤，设计策略，全球全球模型应用跨学科的培训和研究和研究与研究和研究相关的概念，以提出有关如何在科学教育中进行跨学科课程的愿景。
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
冬季不丹的降雨和温度预测...
共同具有共同气候特征的国家，并对区域气候状态进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Indso）（Inder So）（In Indian）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底，厄尔尼诺（ElNiño）条件（比赤道太平洋地区的正常SST温暖）变成了ENSO中性条件，并一直处于中立状态，直到2024年10月。目前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在12月至1月（DJF）季节，La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
苹果希望从中国多样化，富士康拥有...
印度在八月份说，富士康希望在下一阶段增长的下一阶段，富士康希望使信息和通信技术（ICT），电动汽车（EV），能源和数字健康。“我们希望在印度尽可能多地提高价值链。这就是我们在ICT行业中的工作，”他在Sriperumbudur的公司大规模工业住房项目的就职典礼上说。“对于ICT以外的其他部门，我们认为电动汽车和能源以及数字健康行业，例如可穿戴设备，家庭使用类型的医疗设备。” Koan Advisory Group的高级助理Dhruv Shekhar表示，该公司的多元化策略封装在其3+3增长模型中，该模型侧重于三个行业：EV，数字健康和机器人技术以及三种关键技术：人工智能，半导体和下一代交流。他说，该策略强调了富士康从t r a d i t i t i t i t i o n a l e l e l e c t r e c t r o n i c s的制造巨头转变为全面的Technolo g y Solutions提供商。“富士康的全球模型都以中心为中心，以制造业，利用规模经济和维持高效的，综合的供应链。但是，近年来，它已经发展了其投资组合多样化并减少对T R A D I T I T I T I O N A L C O N T R A C T A C T制造的战略。”他解释说。
通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义
数据生成的迅速增加，结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性，促进了分布式学习技术的发展。在其中，联邦学习（FL）由于其隐私保护方法而受到了极大的关注，在这种方法中，多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是，FL面临着几个关键的挑战，包括数据异质性，高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID，计算资源有限的现实情况下变得更加明显，并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习（PFL）的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据，最大程度地减少计算开销并降低沟通成本，同时保持强大的理论保证。具体而言，论文介绍了三个关键贡献：（1）PFL MF，一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式，利用burer-Monteiro分解以实现个性化，而无需依赖预定义的距离指标。（2）PERMFL，一种用于多层PFL的算法，该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量，从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。（3）FedFW，一种用于约束FL的无预测算法，该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本，隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题，例如数据异质性，计算成本和通信瓶颈，拟议的算法推进了联合学习的领域，为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。