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使用...对开放量子系统进行量子模拟
现实物理和化学系统中的电子传输通常涉及与大环境进行非平凡的能量交换，这需要定义和处理开放量子系统。由于开放量子系统的时间演化采用非幺正算子，因此开放量子系统的模拟对于仅由幺正算子或门构成的通用量子计算机提出了挑战。这里，我们提出了一种通用算法，用于实现任何非幺正算子对量子设备上任意状态的作用。我们表明，任何量子算子都可以精确分解为最多四个幺正算子的线性组合。我们在零温度和有限温度振幅阻尼通道中的两级系统中演示了这种方法。结果与经典计算一致，显示出在模拟中期和未来量子设备上的非幺正操作方面的前景。
使用算子幺正分解对开放量子系统进行量子模拟
现实物理和化学系统中的电子传输通常涉及与大环境进行非平凡的能量交换，这需要定义和处理开放量子系统。由于开放量子系统的时间演化采用非幺正算子，因此开放量子系统的模拟对于仅由幺正算子或门构成的通用量子计算机提出了挑战。这里，我们提出了一种通用算法，用于在量子设备上实现任何非幺正算子对任意状态的作用。我们表明，任何量子算子都可以精确分解为最多四个幺正算子的线性组合。我们在零温度和有限温度振幅阻尼通道中的两级系统中演示了这种方法。结果与经典计算一致，显示出在模拟中期和未来量子设备上的非幺正操作方面的前景。
通过大语言模型指导预测学习
强化学习算法通常在没有密集，形状良好的奖励功能的情况下挣扎。本质上动机的利用方法通过奖励访问新颖状态或过渡的代理来解决这一限制，但是这些方法在大多数发现的新颖性与下游任务无关的大环境中提供了有限的好处。我们描述了一种使用文本语料库中背景知识来塑造探索的方法。此方法称为Ellm（e xploring at llm s）奖励代理，以实现由促使代理当前状态描述的语言模型所建议的目标。通过利用大规模的语言模型进行预处理，Ellm指导代理人朝着人类善意而有用的行为来实现，而无需在循环中进行人类。我们在手工游戏环境和管家机器人模拟器中评估ELLM，表明经过训练期间，经过ELLM训练的代理在训练过程中具有更好的覆盖范围，并且通常在一系列下游任务上匹配或提高性能。
清洁能源转型如何为内布拉斯加州提供动力
内布拉斯加州对化石燃料的使用已经并将继续对社区构成真正的威胁。有毒的燃煤电厂不成比例地建在有色人种主要居住的社区，奥马哈也不例外。24 2013 年，美国有色人种协进会将北奥马哈站列为“全国第 16 大环境正义罪犯”，这从它平均每年导致 18 人死亡、11 人心脏病发作和 120 人哮喘发作就可以看出。25 事实上，美国黑人接触煤电厂产生的空气污染物细颗粒物 (PM2.5) 的程度是整个人口平均水平的 1.54 倍。26 接触这种污染物会导致多种健康问题，包括“心血管疾病死亡率和哮喘等疾病的患病率更高”。 27 这反映在北奥马哈的预期寿命方面存在明显差异，北奥马哈的黑人或非裔美国人占 64.1%，28 而西奥马哈的白人占 89.4%。29
各种生物活化器的有效性可以加快堆肥过程和堆肥肥料的质量。
摘要 - 有机废物已成为城市地区的一个大环境问题。食物浪费和植物废物是来自家庭，校园环境和食品行业的有机废物的一部分。这种有机废物的占垃圾填埋场中处置的总废物的比例很高。有机废物还污染了环境，导致严重的温室气体排放。扔掉食物垃圾会产生甲烷气体，这对环境有害并导致全球变暖。为了避免食物浪费的甲烷气体和环境污染的大规模生产，非常重要的是，通过鼓励浪费回收利用，例如通过堆肥过程中的农业中使用诸如农业中的有机肥料之类的废物来最大程度地减少食物浪费。因此，有必要寻找可以通过SNI产生堆肥质量来加速堆肥过程的生物激活剂。本文介绍了可以加速堆肥速率的各种生物激活剂的使用的回顾。研究表明，已经使用了各种生物激活剂来源来堆肥食物浪费，例如水果，蔬菜，植物纤维和农业废物。需要进一步的研究来查看生物激活剂在堆肥过程中更好地组合。
环境研究改造（STEM II）
1. 问题陈述（项目简要描述 - 需求和好处） 西华盛顿大学在环境教育和可持续性方面有着卓越的传统。最值得注意的是，西华盛顿大学是美国第一所专门致力于环境的学院的所在地 - 赫胥黎环境学院成立于 1969 年，并继续成为一所全国公认的机构，在环境科学和环境政策等领域培养高质量、就业就绪的毕业生。西华盛顿大学还因其对绿色建筑技术、可持续性和替代能源使用的承诺而获得了多项国家排名的认可，包括在美国环境保护署的全国高等教育绿色能源购买者前 30 名名单中持续名列前茅，以及在塞拉俱乐部的“最酷学校”名单上名列前茅，该名单根据全国各地的大学在解决气候问题和追求可持续运营战略方面所做的努力对其进行表彰。尽管西大在环境教育和可持续发展方面取得了成就，但容纳了大部分环境科学和地质学课程和实验室的大楼——西大环境研究中心，可以说是西大校园内最不环保、效率最低的教学设施。这座已有 45 年历史的环境研究中心在结构上非常适合密集的科学使用，但需要对关键的机械系统和空间利用进行重大升级，以解决代价高昂的低效率问题、提高安全性，并为学生提供更具协作性的研究和学习环境。此外，该建筑的许多机械系统已经过了使用寿命，需要维修或更换。2. 项目描述
新闻稿
为了让消费者能够做出更可持续的选择，欧莱雅开发了产品环境和社会影响标签机制，从 A 到 E 进行分级，由独立科学专家认可和独立审核员验证，并将逐步推广到所有品牌和品类。 欧莱雅董事长兼首席执行官让-保罗·安巩表示：“欧莱雅的可持续发展革命正在进入新时代。地球面临着前所未有的挑战，我们必须加快努力，为人类维护一个安全的工作空间。我们在自己的业务运营和对整个社会的贡献中做到这一点。我们知道，最大的挑战还在后头，欧莱雅将始终忠于自己的目标：在地球的可承受范围内经营。” 转型欧莱雅业务以尊重“地球边界” “地球边界”是极限，如果超越这些极限，将损害地球作为人类发展栖息地的能力。尊重人类安全的工作空间必须成为未来几十年的首要任务，这一点科学家们一致同意 1 ，这也是欧莱雅致力于转型为在地球有限范围内经营整个业务的方式的原因。因此，集团制定了2030年新的量化目标，以应对气候变化，并得到“基于科学的目标”倡议 2 的支持，同时还更进一步，解决其他三大环境问题：保护生物多样性、可持续水资源管理和资源的循环利用。为确保其业务尊重资源有限的地球并公平对待其合作的社区，欧莱雅不仅将继续减少其对环境的直接影响，还将减少其整个活动（包括其供应商和消费者的活动）的影响。
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。
网络研讨会报告跨部门专家...
影响。幼儿、孕妇和老年人的接触尤其令人担忧，因为铅会损害神经发育和智商 (IQ)，并增加心血管疾病的死亡率。目前尚无已知的安全铅暴露水平，据估计，全球三分之一的儿童血液中铅含量过高。据估计，铅暴露每年导致 160 万人过早死亡，主要原因是心血管疾病，一些死亡率估计甚至更高。仅对儿童认知发育的影响就导致中低收入国家每年至少 1 万亿美元的经济损失。铅被确定为全球 10 种重大公共卫生问题化学物质之一，也是世界卫生组织 (WHO) 及其成员国在 2023 年世界卫生大会上采取行动的重要问题。世界银行的估计显示，铅中毒是全球第三大环境健康风险因素，可能占心血管疾病相关死亡人数的 30%，超过环境空气污染。铅暴露来自多种来源。中低收入国家常见的铅污染和暴露来源包括铅酸电池 (LAB) 的不合理回收、含铅涂料、铅矿开采和冶炼、陶瓷和铝制炊具、受污染的香料和化妆品（如科尔眼线笔）；玩具、珠宝和消费品；饮用水（通过铅器具）；用于宗教目的和传统药物的粉末、铅弹药和钓鱼铅坠以及电子垃圾回收。解决铅污染问题需要跨部门协调，以确定和应对暴露人群的负担，防止新的暴露，并补救现有的环境污染。许多铅暴露源可以通过法律、法规和最佳实践来预防或有效减少，这些法律、法规和最佳实践以整个政府的方法为基础，包括私营部门的参与和有针对性的应对措施。中低收入国家和高收入国家之间的铅暴露水平差异很大，因为较贫穷的国家和前殖民地往往有更高的暴露水平。目前正在努力制定信息共享机制，并鼓励采取行动，制定可行且可扩展的解决方案，以减少各种来源的铅暴露。要点 政府间组织 (IGO)、国际非政府组织 (INGO) 和 G20 成员的代表进行了演讲。演讲重点关注两个主题：目前对中低收入国家铅暴露及其影响的了解，以及包括中低收入国家在内的各国为预防铅暴露所采取的措施。演讲中有几个要点：
大规模kubernetes集群的AI增强安全性
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文为大型Kubernetes群集提供了一个AI增强的安全框架，以满足国家云基础设施中对高级防御和身份验证机制的关键需求。提出的系统结合了机器学习模型，以进行威胁，政策创建和智能资源分配，以在整个环境中提供安全性。一个模拟1,000个节点Kubernetes群集的实验用于评估框架在30天内的性能。结果表明，与传统安全方法相比有了显着改善，包括99.97％的威胁检测准确性，0.005％的假阳性率和对安全威胁的平均响应时间减少85％。该框架表现出色，可保持高达10,000个节点的稳定性能，仅降解7％。值得注意的是，整个试验中的整体稳定性提高了27％。这项研究对该国领空的安全有重大影响，为威胁，内部攻击和持续的威胁提供有效的保护。这项研究结束了，讨论局限性和未来的研究方向，强调对现实世界部署的需求以及对可能的AI架构的研究。在有限的空间中更好。关键字：kubernetes安全；人工智能;大规模集群；国家云基础设施。1。随着组织支持大规模部署的Kubernetes，确保环境的复杂性正在增长。简介1.1 Kubernetes及其安全挑战Kubernetes已成为集装箱编排的事实上的标准，为部署，扩展和管理集装箱应用程序提供了强大的平台。kubernetes群集由许多软件包和组件组成，呈现出需要安全措施的广泛停靠点[1]。Kubernetes的性质提出了独特的安全挑战。API服务器和其他数据库，每个节点上的Kubelet代理是攻击者的入口点。此外，被包装的豆荚的性质经常被创建和破坏，这使传统的安全性变得复杂[2]。网络规则，POD安全环境和基于角色的访问控制（RBAC）是Kubernetes安全的重要组成部分，但是它们在大环境中的有效使用仍然很困难[3]。Kubernetes组件中的错误配置和漏洞导致许多备受瞩目的安全漏洞。Tesla Cloud在2018年泄露，攻击者通过无抵押的Kubernetes控制台访问了敏感数据，强调了安全实践的重要性[4]。作为支持国家云基础设施的Kubernetes部署量表，安全故障的潜在影响将变得更加严重，需要先进的保护机制。1.2大规模群集中对AI增强安全性的需求已成为当今Kubernetes部署的规模和复杂性已成为安全问题。大型集群，通常涵盖多个数据中心或云提供商，创建大型日志文件和安全方案。手动分析和法律系统难以有效地处理此信息，从而延迟了威胁检测和响应时间[5]。