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气候变化，公共卫生和动物福利
动物农业对全球温室气体（GHG）的排放显着贡献 - 估计占人为排放的12％-20％。这已导致政府和私人参与者提出各种方法来减轻这些气候影响。本文将一个健康镜头应用于该问题，认为解决方案的选择不仅应考虑减少温室气体排放的潜力 - 并非总是给定的，而且对公共卫生和动物福利的影响。从这种角度来看，我们研究了通常提出的三种策略的潜在公共卫生和动物福利的影响：（1）“可持续强化”方法，旨在维持或增加产量，同时限制排放并避免进一步的土地转换； （2）“物种转移”方法，该方法着重于改变饮食，以消耗较低温室气体排放的动物而不是与较高排放相关的动物的动物； （3）促进向全植物基食品或传统动物产品的新型替代品转变的“全身饮食变化”方法。我们讨论了某些方法，特别是与可持续强化和物种转变相关的方法，如何对公共卫生和动物福利带来新的且重要的风险。促进系统性的饮食变化有助于克服其中的某些挑战，但需要仔细注意公平，以确保弱势群体仍然可以使用所需的营养。我们以更全面的方法的建议结尾，以减少养殖动物的排放，这些方法可以帮助避免权衡取舍并增加与其他社会目标的协同作用。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
最佳尺寸方法 - 几个影响因素的影响
摘要 - 由于表现不断提高和成本降低，Battery储能系统（BESS）越来越具竞争力。从技术角度来看，某些电池存储技术可能是成熟且可靠的，但预计会进一步降低成本，但电池系统的经济关注仍然是要克服的主要障碍，然后才能将BESS充分用作能源领域的主流存储解决方案。由于部署BES的投资成本很大，因此最关键的问题之一是最佳尺寸，以平衡使用BESS改善能源系统绩效和实现盈利投资之间的权衡取舍。确定特定应用程序的最佳BES大小是一项复杂的任务，因为它取决于应用程序本身，电池系统的技术特征和业务模型框架的许多因素。本文介绍了一种基于通用仿真的分析方法，该方法已开发出来，以确定BESS最佳尺寸，同时考虑到其生命周期的应用程序和存储性能。它的实现和相关的结果介绍了两个不同的BES用例：PV注入的平滑和峰值剃须应用和一个离网杂种微网案。为了更好地理解在BESS大小程序中要考虑的最有影响力的驱动因素，对这两个说明性案例进行了一些灵敏度分析。使用比较方案导致量化以下主题中几个因素的最佳尺寸结果的影响程度：控制策略，预测质量，由于老化而导致电池性能的退化，技术建模的精度。
通过操纵敏感性基因的工程番茄抗病性
各种病原体严重威胁到番茄的产量和质量。理解植物病原体相互作用的进步揭示了抗药性（R）和易感性（S）基因在确定植物免疫中的复杂作用。虽然R基因具有靶向的病原体耐药性，但它们通常容易受到病原体的进化。相反，S基因为通过靶向基因编辑发展广谱和耐用的阻力提供了有希望的途径。基于CRISPR/CAS的技术的最新突破已经彻底改变了对植物基因组的操纵，从而实现了S基因的精确修饰，以增强番茄疾病的耐药性，而不会损害生长或质量。然而，由于复杂的植物病原体相互作用和当前的技术局限性，该技术的全部潜力的利用是具有挑战性的。本评论强调了使用基因编辑工具剖析和设计番茄基因以提高免疫力的关键进展。我们讨论了S基因如何影响病原体的进入，免疫抑制和营养获取，以及其目标编辑如何赋予细菌，真菌和病毒病原体的抗性。此外，我们解决了与生长防御权衡取舍相关的挑战，并提出了诸如荷尔蒙途径调制和精确的监管编辑之类的策略，以克服这些限制。这篇综述强调了基于CRISPR的方法来改变番茄育种的潜力，为在全球粮食安全挑战升级的情况下，为可持续生产抗病品种铺平了道路。
改进安全和私人的生成AI模型...
摘要。生成的对抗网络（GAN）在为各种应用程序（包括涉及敏感信息（例如医疗保健和金融）等敏感信息的数据生成合成数据）中表现出了巨大潜力。但是，当将gan应用于敏感数据集时出现了两个主要问题：（i）模型可以记住培训样本，损害个人的隐私，尤其是当数据包括个人身份信息（PII），以及（ii）缺乏对生成样品的特异性的控制，这限制了其限制其量身定制的用途。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，该框架将差异隐私与潜在的表示学学习整合在一起，以确保隐私，同时提供对生成数据的特殊性的控制。我们的方法确保合成数据不会揭示单个数据点，并且通过学习有效的潜在代码，它可以生成特定和有意义的数据。我们使用MNIST数据集评估了我们的方法，表明它保留了隐私并证明了隐私 - 实用性权衡取舍，这会导致分类准确性降低。此外，我们强调了计算挑战，因为与标准GAN模型相比，训练过程的时间增加了十倍。最后，我们将方法扩展到Celeba数据集，证明如何控制隐私和特异性以生成高质量的私人合成数据。
使用机器学习的项目风险管理的预测分析
风险管理与寻求避免和抑制意外成本的每个项目相关，基本上是要求先发制人的。Cur-lock提出了一种基于预测性和机器学习（ML）的新方法来处理风险的方法，该方法可以实时工作，以帮助避免风险并提高项目适应性。该研究的主要研究目的是通过使用先前项目的历史数据来确定项目中的风险存在，重点关注时间，任务时间，资源和项目结果等重要方面。T-SNE技术在降低维度的同时，将特征工程应用于维护重要的结构特性。使用包括召回，F1得分，准确性和精确度量在内的措施分析此过程。结果表明，梯度提升机（GBM）达到了令人印象深刻的85％精度，82％的精度，85％的召回率和80％的F1得分，超过了先前的模型。此外，预测分析可实现85％的资源利用效率，而传统分配方法为70％，项目成本降低了10％，是传统方法实现的5％的两倍。此外，该研究表明，尽管GBM在整体准确性方面都擅长，但Logistic Remission（LR）提供了更有利的Precision-Recall Recall权衡取舍，这强调了模型选择在项目风险管理中的重要性。
在视觉提示学习中量化提示的隐私风险
大规模的预训练模型越来越多地通过称为及时学习的新范式来适应下游任务。与微调相比，及时学习不会更新预训练的模型的参数。相反，它仅学习输入扰动，即提示，以添加到下游任务数据中以进行预测。鉴于迅速学习的快速发展，由于使用了巨大的努力和专有数据来创建它，因此不可避免地将良好的及时化成为有价值的资产。这自然提出了一个问题，即提示是否会泄露其培训数据的专有信息。在本文中，我们对通过财产推理和成员推理攻击的视觉提示学习的提示进行了首次全面的隐私评估。我们的经验评估表明，提示很容易受到两种攻击的影响。我们还证明，对手可以以有限的成本进行成功的推理攻击。此外，我们表明，通过放松的对抗性假设，针对提示的会员推理攻击可以成功。我们进一步对防御措施进行了一些初步调查，并观察到我们的方法可以减轻成员的推论，并以体面的公用事业防御权衡取舍，但未能防御财产推理攻击。我们希望我们的结果能够阐明流行的及时学习范式的隐私风险。为了促进这一方向的研究，我们将与社区分享我们的代码和模型。1
印度市生物塑料的厌氧消化
BioWaste的厌氧消化（AD）似乎有望提供可再生能源（沼气）和有机费用Tilizers（Digestate），并减轻印度的环境污染。需要在市政当局中生物塑料管理的部门分析，以揭示AD在实施级别的收益和权衡。因此，我们应用材料流量分析（MFA）来量化两个村庄，两个村庄，两个城镇和马哈拉施特拉邦的两个城镇的生物塑料对能量和肥料供应，用水量和环境污染的影响。结果表明，在可用肥料和农作物残留物的村庄中，烹饪（EC）的一半以上可以覆盖一半以上的能源消耗并减少柴火的依赖。在城镇中，市政生物塑料的AD与有机肥料的供应和污染控制更相关，因为消化物可以提供农作物生产的营养需求的多达几倍，但在出院时可能会损害生态系统。因此，除了市政生物塑料的能源外，还可以提供4-6％的EC -Digestate Valoriation似乎至关重要，但需要适当的治疗后，质量控制和与农民的信任建设。要最大程度地减少权衡取舍，应考虑节水选择，因为需要市政当局目前的地下水抽象的2-20％，以用“湿”广告系统处理所有可用的生物塑料，而“干燥” AD系统<3％。我们得出的结论是，在实施级别的能源，肥料和水的设置中，生物塑料管理需要情境化的解决方案，以构想所有AD产品的价值策略，减少环境污染并最大程度地减少用水资源的权衡。
多种生态系统服务的变化及其在北欧国家的影响因素
了解生态系统服务及其影响因素的变化对于更可持续的生态系统管理和对自然对人的贡献的保护至关重要，尤其是在遭受气候变化和人类活动（例如北欧国家）高压的地区。在这项研究中，我们评估了丹麦，芬兰，挪威和瑞典的多个生态系统服务及其影响因素。我们分析了生态系统服务的变化，例如栖息地质量，沉积物保留，水产量，碳固存，农作物和2018年之间的生产。通过Spearman的相关系数和一种新方法评估生态系统服务与主要影响因素（温度，降水，高度，人口，牲畜和土地利用变化）之间的关系，并通过Spearman的相关系数和一种新的方法在网格水平上散布协同作用或取舍。鉴于森林管理在研究区域的重要性，生产并将其用作分析的基础，其中包括森林收获地图的高级土地覆盖数据集。结果表明，在研究期间，生态系统服务及其空间变化发生了巨大变化。总体而言，栖息地质量降低了，尤其是在受森林管理和农业生产影响的地点。由于降水较高（主要在挪威），水产量和沉积物保留增加。更高的温度和森林管理通常增加了碳固换和供应服务。生态系统服务及其潜在影响因素之间的关系在空间之间有所不同。15对生态系统服务中有10个主要显示出权衡的关系，而其余的则显示出协同作用。一般而言，我们的结果表明了监控生态系统服务并了解其变化的主要驱动力的重要性，因此要设计更可持续的资源管理策略，以确保生态系统服务的长期交付。
在功率网格的规模上对水电操作进行建模
摘要。气候变化和不断发展的水管理实践可能会对水力发电生成产生重大影响。尽管水文模型已被广泛用于评估这些效果，但它们通常会遇到一些局限性。一个重大挑战在于对水电储层的释放决策进行建模，这是由复杂的权衡取舍而导致的，涉及电力部门调度，竞争用水以及网格中发电的空间分配。为了解决这一差距，这项研究介绍了一种基于需求的新方法，用于将水力发电集成到土地表面模型的路由模块中。首先，水力发电结构与水文网络连贯，并且在水力发电厂及其供应储层之间建立了链接，以明确表示为水力发电生成而建造的水。然后，通过分配水力发电的规定电力需求来模拟协调的大坝操作，以在电网内的不同发电厂中满足，同时考虑了与大多数大坝多用途的运营约束。为了验证这种方法，我们在陆地表面模型的水运输方案中实施了框架，并通过法国电气系统的案例研究进行评估。我们通过高分辨率的重新分析来推动模型，并开出观察到的全国性Hy-Dropower生产，因为水力发电基础设施的总功率需求需求。通过比较储层库存的模拟演变与观察结果，我们发现该模型模拟了储层的现实操作，并成功地满足了水力发电生产的需求