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MFA和WWF一个Pager：塑造可持续的未来
生物多样性损失的主要原因是土地利用对栖息地和自然资源的过度消费。气候变化也正在加速生物多样性损失。同时，生物多样性损失正在加速气候变化。生物多样性损失和气候变化也是安全问题。它们会影响减少资源，食物，水和能源危机以及政治动荡的竞争。这些现象可能会进一步增加/增加/增加现有紧张局势。充其量，自然保护可以建立和平与稳定。我们都负责打击生物多样性丧失和气候危机。组织不仅有机会，而且有责任照顾环境并确保自然资源的可持续消费。
灵长类动物的同域性塑造了它们大脑结构的进化
关于动物认知进化的主要假设强调了同种物种在影响塑造认知的社会生态环境方面所发挥的作用。然而，空间通常同时被来自同一生态行会的多个物种占据。这些同域物种可以竞争食物，从而刺激或阻碍认知。将大脑大小视为认知的代理，我们测试了物种同域性是否影响食果灵长类动物认知的进化。我们首先追溯了食果灵长类谱系之间同域性的进化史。然后，我们拟合了考虑或不考虑物种同域性的食果灵长类动物几个大脑区域大小进化的系统发育模型。我们发现，用于即时信息处理的整个大脑或大脑区域的进化最适合不考虑同域性的模型。相比之下，考虑物种同域性的模型最能预测与社会生态环境互动的长期记忆相关的大脑区域的进化，同域性越高，这些区域的面积就越小。我们推测，物种同域性通过产生严重的食物枯竭，可能导致资源时空过度复杂化，从而抵消高认知能力的好处和/或可能导致生态位划分和专业化，从而导致大脑区域面积减小。此外，我们报告称，同域性的灵长类物种多样化速度较慢。这项比较研究表明，物种同域性对塑造灵长类进化有重大贡献。
AI如何塑造在线市场的未来
资料来源：基于欧洲群岛和世界银行1的数据的交易室分析。政府资助的人在此处添加到消费者支出中，因为消费者仍然决定/影响购买医疗保健2。根据该行业中最有价值的公司最有价值的公司进行估计。公共和私人估值的组合
人类内源性逆转录病毒（HERVS）：塑造癌症中的先天免疫反应
摘要：人内源性逆转录病毒（HERV）占人类基因组的8％。这些序列是外源性逆转录病毒从古代种系感染中的残留物。经过数百万年的发展和多个整合，赫尔夫（Hervs）获得了许多损害，使它们有缺陷。在稳态下，HERV主要位于异染色质中，并被甲基化沉默。已经描述了多种疾病是为了引起其重新激活，包括自身免疫性疾病和癌症。HERVS重新表达导致RNA（简单和双链）和DNA产生（通过逆转录），从而调节先天免疫反应。一些研究还主张了HERV在塑造先天免疫演变中的作用，尤其是在干扰素反应的发展中。然而，它们在先天免疫反应中，尤其是在癌症中的确切作用尚待定义。在这篇综述中，我们看到HERV如何成为安装抗肿瘤免疫反应的关键人物。在简要介绍了HERVS特征和生物学之后，我们回顾了Hervs可以与免疫系统相互作用的不同机制，重点是天生的反应。然后，我们讨论了HERV表达对癌症先天免疫反应的潜在影响。
执行治理如何塑造组织成功
在快节奏增长和全球扩张的时代，董事会和首席执行官的董事会有望引导复杂的运营，并指导部门多样性实体取得成功。为了支持全球企业集团的领导，其责任日益增加，组织通常会创建一个驻留在首席执行官以下的执行治理层。该行政治理模型由强大的治理机构和决策论坛组成，这些论坛将战略监督变成了决定性的行动，并利用了跨职能和专业专业知识的最佳组合。它还涵盖了这些机构行使权威的机制，并确保责任定义和交付业务目标，同时维护道德标准并履行信托义务。
创新、GENAI 和可持续性：塑造电子商务供应链的未来
卡纳塔克邦政府 Visvesvaraya 贸易促进中心 (VTPC) 联合主任 CS Babu Nagesh 先生发表了开幕致辞，强调人工智能技术如何彻底改变供应链，使卡纳塔克邦能够通过分析和自动化更快地进入全球市场，为该邦持续 10% 的出口增长做出贡献。Babu Nagesh 先生还分享了 VTPC 的举措，包括整合人工智能以进行全球推广，以及建立一个促进小组，利用实时洞察帮助有效克服物流和监管挑战。此外，他还强调了印度政府的贸易基础设施出口计划 (TIES)，该计划促进了先进基础设施的发展，提高了运营效率，同时高度重视可持续性。会议还讨论了印度电子商务的快速扩张，其驱动因素包括市场渗透率的提高、技术进步以及
着丝粒转座因子在塑造染色体进化中的作用
（> 11 百万年前），其特点是 Athila 和 CRM 元素贡献相等（模式：分别为 467 和 353 TE）。这些发现表明这些物种的着丝粒周围相对稳定，较旧的 CRM 副本随后被 Athila 元素所取代。相比之下，B. prealpina 和 B. varia 显示出更高的 CRM 序列周转率，许多旧的 CRM 副本被较新的副本所取代。在分布分散的 Athila 家族中也观察到了类似的模式。最后，我们扩展了
在增强学习中塑造稀疏的奖励
在许多现实世界中，代理商的奖励信号非常稀疏，这使得学习有效的奖励功能以进行奖励构成挑战。为了解决这个问题，我们的方法不仅可以通过非零奖励过渡，而且还采用半监督学习（SSL）技术（SSL）技术以及新的数据增强来学习轨迹空间代表性，从大多数过渡，从而提高奖励奖励Shaping Shaping shaping shaping shaping shaping shaping。Atari和机器人操作中的实验结果表明，我们的方法有效地将奖励概括为稀疏的奖励场景，与好奇心驱动的方法相比，达到更高的最佳分数表现。拟议的双熵数据增强增强了性能，显示出比其他增强方法的最佳分数提高15.8％。
塑造意图和认知的主要数据输入
摘要 - 认知科学中最有趣的问题之一是主要数据输入（PDE）问题：社会知识从何而来？出生后，有机体会与现实相遇，这是先验的，远远超出了对这一纯粹原因的任何经验和理解。认知研究的基本方法是认知主义，联系主义和体现的动态主义，认知主义和联系主义的弱点是需要引入特定社区的初始社会现象来触发这一系统：PDE问题。体现动态主义方法的知识也存在相同的差距，对动态系统的这种解释是不准确的。目前的论文介绍了连贯智能（MCI）及其神经基础的模型。对最新经验数据的分析提出了有关意图起源的新见解：（i）认知从分离感觉刺激开始：在特定模态的神经元（忽略其他刺激）的神经元中，可以引起长期增强 - 选择性诱导可以促进对刺激刺激的选择性的敏感性。（ii）神经元可以在社会互动中学习依赖于峰值的可塑性：未成熟的神经元学习定时代码以调节某些突触强度，这会触发长期增强或长期抑郁症。MCI的假设认为，社会互动塑造了有机体的意图，促进了与具有共同社会常规和利益的密切相关的个体中刺激的类似分类。这种方法为开发人类计算机界面提供了广泛的可能性。