Souter,N.E.,Lannelongue,L.,Samuel,G.,Racey,C.,Colling,L.J.,Bhagwat,N.,Selvan,R。&Rae,C.L。 (2023)。 减少人类神经影像学,成像神经科学,预先出版的研究计算的碳足迹的十个建议。 https://doi.org/10.1162/imag_a_00043Souter,N.E.,Lannelongue,L.,Samuel,G.,Racey,C.,Colling,L.J.,Bhagwat,N.,Selvan,R。&Rae,C.L。(2023)。减少人类神经影像学,成像神经科学,预先出版的研究计算的碳足迹的十个建议。https://doi.org/10.1162/imag_a_00043
莱布尼兹农业景观研究中心(ZALF),EberswalderStraße84,15374Müncheberg,德国B农业和食品政策小组,Albrecht Daniel Thaer Thaer Thaer Institute of Andicient and Hortiventural Sciences of denniel and humboldt-univerny dennany de lindny nliny 9 C瑞典农业科学大学,作物生产生态学系,P.O。-Box 7043,SE-750,SE-750 07 Uppsala,瑞典D Med - 地中海农业农业,环境与发展研究所生物学和地质学院,贝贝大学ș bolyai,str。诊所5-7,400006 Cluj-Napoca,罗马尼亚,农业景观和生物多样性行业,农业期 - 瑞士联邦研究所,Reckenholzstrasse,191,8046瑞士Zurich,瑞士G植物生态和自然保护集团,Wageningen University,Wageningen Unively荷兰中心d'Etudes d'Etudes de chiz´e,UMR7372,CNRS&Universit'e de la Rochelle,79360 France I Agri-Environmental-en-Envormental-en-en-Bois的79360 Sciences, Estonian University of Life Sciences, Kreutzwaldi 5, 51006 Tartu, Estonia k Lendület Ecosystem Services Research Group, Institute of Ecology and Botany, Centre for Ecological Research, Alkotm ´ any út 2-4, 2163 V ´ acr ´ at ´ ot, Hungary l Estaci ´ on Biol ´ ogica de Do ˜ nana-CSIC, Avenida Am·Erico Vespucio 26,41092 Sevilla,西班牙
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a 莱布尼茨农业景观研究中心 (ZALF),Eberswalder Stra ß e 84, 15374 Müncheberg, 德国 b 农业和粮食政策小组,Albrecht Daniel Thaer 农业和园艺科学研究所,洪堡大学 ¡ at zu Berlin, Unter den Linden 6, 10099 Berlin, 德国 c 瑞典农业科学大学作物生产生态学系,PO-Box 7043, SE-750 07 瑞典乌普萨拉 d MED – 地中海农业、环境与发展研究所,埃武拉大学,Casa Cordovil 2 ◦ Andar, Rua D. Augusto Eduardo Nunes 7, 7000-890 ´ 埃武拉,葡萄牙 e 生物和地质学院,贝贝大学Clinicilor 5-7, 400006 Cluj-Napoca, 罗马尼亚 f 农业景观和生物多样性部门,Agroscope - 瑞士联邦研究所,Reckenholzstrasse 191, 8046 Zurich, 瑞士 g 植物生态学和自然保护小组,瓦赫宁根大学,Droevendaalsesteeg 3a, 6708PB Wageningen, 荷兰 h Centre d'Etudes Biologiques de Chiz ´e, UMR7372, CNRS & Universit ´e de La Rochelle, 79360 Villiers-en-Bois, 法国 i 农业环境研究中心,农业、政策和发展学院,雷丁大学,Earley Gate, PO Box 237, Reading RG6 6AR, 英国 j 爱沙尼亚生命科学大学农业与环境科学研究所,Kreutzwaldi 5, 51006 Tartu,爱沙尼亚 k Lendület 生态系统服务研究组,生态与植物研究所,生态研究中心,Alkotm ´ any út 2-4, 2163 V ´ acr ´ at ´ ot,匈牙利 l Estaci ´ on Biol ´ ogica de Do ˜ nana-CSIC,Avenida Am ´ erico Vespucio 26, 41092 Sevilla,西班牙
国家大陆边缘蕴藏着美国最大的未开发石油和天然气储量。自 1946 年以来,在路易斯安那州、德克萨斯州、加利福尼亚州和阿拉斯加州的近海水域已钻探了 17,000 多口井。越来越多的州正在加入这一名单,勘探步伐正在加快。与此同时,还需要扩大炼油能力。..对更多发电厂的需求也类似。计划和正在建设的发电厂大多数位于沿海地区;随着可接受地点的数量减少,存在将它们安置在近海的压力。.这些水域拥有世界上最丰富的渔业。每年从美国近海捕捞的鱼超过 120 亿磅,而 1948 年为 44 亿磅。几乎所有的扩张都来自外国捕捞力度的增加。1973 年,超过 150,000 名全职和兼职美国商业渔民操作约 87,000 艘小型和大型渔船,捕获了 47 亿磅鱼鳍和贝类,登陆价值为 9.074 亿美元。外国船队在 12 英里限制之外捕获了 70 亿磅鱼。海洋保护区还包含约 3,000 家鱼类加工厂和批发商,雇用约 90,000 人。...约 624 个县和独立城市,占美国总数的三分之一。..全部位于海岸线 50 英里范围内。其人口超过 1.1 亿,占全国总人口的 54%,而 1940 年这一数字为 46%,1850 年为 25%。在 33 个人口超过 100 万的标准大都市统计区(人口普查局定义)中,有 23 个位于海洋资助地区,人口超过 6300 万。仅 25 个沿海县就占了 75%。:1960-70 年代全国人口增长。在实际位于海洋、墨西哥湾或五大湖沿岸的 274 个县中,除 55 个县外,其余所有县在此期间都出现了人口增长。
这十个问题可以确定现有或拟议的综合计划对维持社区生活质量的帮助有多大。如果任何一个问题的答案是否定的,建议改进该计划以解决这些问题。有关这些或其他有关综合计划的问题的详细信息,请参阅综合规划研讨会 CD 中包含的 1000 名华盛顿之友的综合计划评估清单及其说明。
背景:尽管现在将早期逆境视为一个主要的公共健康问题,但尚不清楚早期压力源对疾病生物学和健康的影响是否因性别或压力源类型而有所不同。由于童年时期的压力通常会发生变化,因此需要检查这种压力是否通常在一起(例如,累积逆境)或以不同的多元模式进行,以确定是否以及不同的生命压力如何唯一影响疾病生物学和健康。方法:为了调查,我们进行了潜在的类别分析(LCA),以确定在美国中年(MIDUS)研究中经历多个童年压力源(n = 2,111,M年龄= 53.04,54.8%女性)的成年人的簇。然后,我们测试了与25种炎症,新陈代谢和压力的生物标志物以及20种主要健康状况有关的潜在压力暴露组和个体压力源。多变量效应大小。结果:最佳LCA模型产生了三名女性(低,中,中压力和高压力)和两个雄性(低压力和高压力)压力源暴露类别。高压力类具有更大的炎症(男性:d = 0.43;女性:d = 0.59)和较差的代谢健康(男性:d = 0.32 - 0.33;女性:d = 0.32 - 0.47)。此外,压力源以性别和压力源方式与这些结果有关。结论:儿童逆境预示着以性别和压力源特定方式以许多重大健康问题的生物健康状况较差,并升高了风险。这些发现提高了压力理论,并可能有助于为管理压力和增强弹性的精确干预提供信息。They also had more cardiovascular (male: HR = 1.56 [1.17, 2.07]; female: HR = 1.97 [1.50, 2.58]), cancer (male: HR = 2.41 [1.52, 3.84]; female: HR = 2.51 [1.45, 4.35]), metabolic (male: HR = 1.54 [1.16, 2.03]; female: HR = 2.01 [1.43,2.83]),甲状腺(男性:hr = 3.65 [1.87,7.12];女性:hr = 2.25 [1.36,3.74]),关节炎(男性:hr = 1.81 [1.30,2.54]; hirly; eyale:hr = hr = 1.97 [1.41,2.74],和精神/行为健康问题(1.97) 3.62];
摘要:本文重点介绍了人工智能研究中的 20 个重要问题,并提出了通过 SP 智能理论 (SPTI) 及其在 SP 计算机模型中的实现可能得到的解决方案。结合本文中引用的其他证据,这些有力地证明了 SPTI 是开发人类水平的广义人工智能(又称通用人工智能)的有希望的基础。这 20 个问题包括:深度神经网络在识别中容易犯重大错误;需要对泛化、过度泛化和泛化不足进行连贯的说明,并尽量减少“脏数据”的破坏作用;如何实现一次性学习;如何实现迁移学习;知识表示和处理需要透明;以及如何消除灾难性遗忘的问题。除了有望成为 AGI 开发的基础之外,SPTI 还有潜力成为研究人类学习、感知和认知的基础。它有潜力成为数学、逻辑和计算的基础。