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实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
日本四种主要森林种植园的碳股票投资
通过造林和森林生长通过碳固换有效缓解全球变暖。对树种，地区和大规模土地利用变化的森林生长特征的准确和强大的信息至关重要，并且基于此信息的森林碳储备对未来的预测至关重要。这些预测允许探索林业实践，从而最大程度地利用森林（包括木材的生产）碳。基于现场测量的森林库存被认为是估计森林碳库存的最准确方法。日本的国家森林库存（NFIS）为所有日本森林提供了展位，而直接野外观察（M-NFI）的估计是最可靠的。因此，使用2009年至2013年的M-NFI，我们在日本选择了四种主要的森林人工林物种：Japonica Cryptomeria Japonica，Chamaecy Paris Obtusa，Pinus spp。和Larix Kaempferi，并介绍了他们的森林时代 - 碳密度功能。然后，我们使用这些功能估计了从过去到现在的森林碳库存变化。接下来，我们研究了森林的碳固存潜能的差异，包括木材的生产，在五个林业实践方案之间，收获和造林率各不相同，直到2061年。我们的结果表明，对于所有四种森林类型，这项研究中的增长率和过去的森林碳库存的估计值高于到目前为止所考虑的。假设100％的收获碳被保留了很长时间，与当前率相比，收获碳的收获率是两倍，而收获面积的100％相比，则预测的碳固换率是100％的收获率，在没有收获或
H. R. 1968
sec。2205。扩展资金宣传和低收入计划的援助。sec。2206。工作地理指数地板的扩展。sec。2207。扩展某些远程医疗灵活性。sec。2208。在家庭豁免当局延长急性医院护理。sec。2209。临时纳入授权口服抗病毒药物的临时纳入覆盖药物的扩展。sec。2210。Medicare改善基金。sec。2211。Medicare固换。
H. R. 1968
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土壤在碳固隔中的作用
Grade Level: 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Tags: activity, soil, carbon, carbon cycle, carbon sequestration, climate, climate change NGSS ESS Disciplinary Core Ideas (DCI's): Earth's Systems (ESS2) NGSS ESS Topics: Earth's Systems, Human Impacts Categories: Geosphere: Earth's Natural Resources, Surface Processes: Soils National Science Education Standards (1995): Earth and Space Science （a），物理科学（b），个人和社会观点的科学（e），科学作为探究（g）
政府对ACMD关于改革的建议对大麻许可费的反应
政府欢迎结论，并打算进行立法改革，以实施工业大麻中的THC水平不断提高，但要受议会程序。曾经是2024年11月6日发布的工业制度改革方案的一部分，预计该变化将通过提供更多的大麻品种，从而产生经济优势。与大多数其他作物相比，由于大麻的碳固换率很高，因此对政府排放量的潜在益处包括对政府的排放目标的贡献。
在矿物土壤上计数碳
1。引入测量国家一级矿物土壤上的碳固换代表了一个挑战。碳库存的年变化受年度差异的约束，使每年从不同的农业系统中检测和量化碳封存或损失的确切量变得更加困难。要解决这些问题并为国家一级的碳核算提供一致的解决方案，在爱尔兰，我们建立了一个路线图来衡量碳固存，该碳固换考虑了不同的方法和方法学范围。这需要使用可以跟踪短期碳排放和长期碳存储的高级工具。国家农业土壤碳天文台（NASCO）和SINGPOST计划是连贯的结合知识，基础设施和工具，以建立爱尔兰特定的发射因子，以使土壤碳固存中纳入国家库存。通过这些项目，爱尔兰正在开发欧洲最大的基础设施，以衡量和报告排放并计算储存在土壤和生物量中的C。我们处于结合这些数据集的初始阶段，将来将扩展这种集成，以探索爱尔兰农业中的碳水槽和来源的场景，朝着第2层和第3层方法而不是当前的第1层方法。整合开发的数据集将使我们能够为爱尔兰创建综合的碳预算，从而捕获动态通量和稳定的存储空间。此信息对于理解碳吸收和损失的动态过程至关重要。所使用的先进技术和工具将提高我们量化碳固存的能力，帮助土壤充当更有效的碳汇，并为缓解气候变化做出贡献。nasco由一个涡流塔网络组成，该网络直接衡量大气和陆地生态系统之间的CO 2交换速率，从而提供了有关碳固执和释放速率的实时数据。Signpost计划中的土壤运动有效地解决了空间变异性，并采用标准化和科学的声音抽样技术，以对C股票作为土壤C的国家基线C在爱尔兰农业系统中的国家基线进行更详细，更准确的评估（图1）。
农场规模的自然资本会计概述
自然资本构成了所有农业系统的基础：土壤和水支持农作物和牧场，植物为牲畜提供食物和庇护所，并调节农作物的微气候，而本地动物（例如昆虫，爬行动物，鸟类）提供授粉，pest虫，pest虫控制和废物分解。自然资本提供的许多服务通过提供资源（例如，觅食）或避免支出（例如，害虫控制）为农业生产提供直接利益。其他服务提供了公共利益，例如碳固换和野生动植物的栖息地。
癌症中的FGFR-TKI抗性
抽象成纤维细胞生长因子受体（FGFR）在促进癌细胞的增殖，分化和迁移方面起着关键作用。通过酪氨酸激酶抑制剂（TKI）灭活FGFR，在靶向肿瘤靶向疗法方面取得了巨大成功。 但是，对FGFR-TKI的抵抗已成为一个问题。 在这里，我们回顾了癌症中FGFR-TKI抗性的机制，包括守门人突变，替代信号通路激活，溶酶体介导的TKI隔离和基因融合。 此外，我们总结了克服抗药性的策略，包括开发共价抑制剂，开发双靶抑制剂，采用组合疗法并靶向溶酶体，这将促进过渡到精确医学和个性化治疗。 关键字：FGFR，酪氨酸激酶抑制剂，耐药性，守门人突变，溶酶体固换通过酪氨酸激酶抑制剂（TKI）灭活FGFR，在靶向肿瘤靶向疗法方面取得了巨大成功。但是，对FGFR-TKI的抵抗已成为一个问题。在这里，我们回顾了癌症中FGFR-TKI抗性的机制，包括守门人突变，替代信号通路激活，溶酶体介导的TKI隔离和基因融合。此外，我们总结了克服抗药性的策略，包括开发共价抑制剂，开发双靶抑制剂，采用组合疗法并靶向溶酶体，这将促进过渡到精确医学和个性化治疗。关键字：FGFR，酪氨酸激酶抑制剂，耐药性，守门人突变，溶酶体固换
实用指南：了解土壤碳
土壤是重要的全球碳存储。据估计，全球表土的含量约为2倍，其大气与大气剖面的大气含有大约3倍的碳和大气一样多。土壤通过碳固换的能力在气候变化中起着重要作用，这会导致这些大量的碳储存，需要保存。然而，根据土壤的管理和土壤降解，这种平衡受到破坏，土壤可以成为与碳汇的净源（排放量超过碳去除）（其中，碳的蓄水和储存量超过了通过排放和浸出的损失）。