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战斗人员地位对军事人工智能的归因...
摘要 在国际人道法中，作战手段和战斗人员的概念是无法比较的，也不属于同一范畴。然而，人工智能技术与人类类似的表现，例如独立决策，可能会模糊这两个概念之间的界限。这也可能导致人们将该技术与人类战斗人员进行比较，而不是与其他作战手段进行比较。在此背景下，本文通过集中讨论战斗人员概念的范围，质疑战斗人员地位是否可归因于军事人工智能技术。与一些现有的研究基于伦理或人机行为差异而认为战斗员身份不适合机器相反，本研究从法律概念的角度探讨了为什么战斗员身份不适合军事人工智能技术，即使是在其最智能和最独立的形式下，通过访问与揭示战斗员一词的范围相关的术语——武装部队成员、武装部队和战俘（POW）。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
共归因于强迫症和躁郁症的临床特征：系统评价和荟萃分析
<。 170，巴塞罗那08036，西班牙和研究所，老师，Dimitrie Gerota Genomics博士，CNRS，CNRS，CNRS，斯德哥尔摩，瑞典
归因科学基于过程的建模方法
2025年3月11日|美国东部时间上午11点至2：15 PM（ET）目的此信息收集会议的目的是探索实现归因科学的基于物理，基于过程的建模方法的挑战和机会。本届会议将重点介绍大规模和小规模的建模挑战，需求和当前功能，以及这些量表与气候模型对归因科学的未来用途和需求之间的相互作用。
评估玉米（Zea Mays L.）基因型的遗传变异性和相互关系归因于白人尼罗河状态的基因型，苏丹
玉米是世界许多国家人类生活中卡路里和蛋白质的重要来源，是非洲的主要主食食品，特别是在非洲东部。在苏丹，玉米的低收益主要是由于使用低屈服的陆地。有必要执行繁殖计划，以处理高产，适应性新品种的生产。因此，本研究旨在估计特征之间的遗传变异性，遗传力，基因型性能和相互关系。在2021年和2022年的两个季节中，在农业研究公司（ARC）的WAD MEDANI SUDAN的Kosti White Nile Research Station Farm评估了十种玉米基因型。大多数评估的基因型在11个测得的特征中表现出广泛而显着的变化。在两个季节中，记录了几天的变异和遗传进展的基因型基因型系数，每行耳朵直径（CM），每行谷物数量（T/HA）。记录了高遗传力和遗传进展的谷物产量，耳长，耳朵高度，植物高度，每耳朵的行，耳朵重量，天数至50％的流苏，100粒的重量以及天数至50％丝线。超过了，谷物产量与每耳的行数（r = 0.479），耳朵长度（r = 0.381），100粒重量（r = 0.344）和天数到50％的流苏（r = 0.214）。在整个季节中，最高的五种基因型是TZCOM1/ZDPSYN（4.2 T/HA），EEPVAH-3（4.2 T/HA），F2TWLY131228（4.1 T/HA）（4.1 T/HA），PVA SYN6F2（3.9 T/HA）和MAIMIE SIMIED MAIMIES SURGITION和EEPVAH-9（3.8 T/HA），以使其稳定稳定。释放的声音建议。
归因于气候极端和相关影响的边界
政治决定，适应计划和影响评估需要对未来气候变化和相关不确定性的可靠估计。为提供这些估计值，已经提出了将约束，过滤器或重量气候模型投影限制为概率分布的不同方法。然而，对多种这种方法的评估，例如暴露了一致或分歧的案例，通常会因缺乏协调而阻碍，而方法的重点是各种变量，时间段，区域，区域或模型池。在这里，开发了一个一致的框架，以允许对八种不同方法进行定量比较。相对于1995 - 2014年，欧洲的三个空间体制的夏季温度和降水变化都将重点放在夏季温度和降水变化上。分析借鉴了来自几个大型合奏，CMIP5多模型集合和扰动物理合奏的投影，所有这些都使用了高发射方案RCP8.5。总结了方法的关键特征，讨论了假设，并提出了由此产生的约束分布。方法协议被发现取决于所研究区域，但中位变化通常比不确定性范围更高。因此，这项研究强调了提供有关不同方法如何影响评估不确定性的清晰背景的重要性，尤其是对规避风险利益相关者感兴趣的上下百分位数。比较还暴露了各种证据线导致限制不同的案例；需要额外的工作来了解方法之间的基本差异如何导致这种分歧并为用户提供明确的指导。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。