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一个人不能拥有一切：交易生态系统服务和景观连通性恢复中的生物多样性捆绑
应对生态系统的栖息地丧失和分裂的影响，需要在景观内采取其他有效的基于区域的保护措施来构成保护区，以促进生物多样性和多个生态系统服务（ES）。但是，批判性知识差距仍然存在于应恢复自然要素的位置和如何恢复以提高景观与同时支持的连接，并减少生物多样性与ES之间的权衡。在允许系统地探索空间模式效果的虚拟景观实验中，我们生成了旨在促进生态连通性的替代景观恢复场景。场景在组成现有自然区域的恢复区域的位置和大小上有所不同。我们分析了这些方案对四个捆绑包的影响，这些捆绑包代表目标ES和生物多样性相关值的不同优先级。所有捆绑包都通过增加景观中的恢复面积而受到青睐，但通过不同的规范配置促进。促进自然栖息地高度聚集的恢复场景促进了生物多样性和与文化价值相关的束，而较小的自然元素分散在整个景观中更有益于可持续生产和气候适应捆绑包。这些对比度在低恢复工作中最为明显，在景观配置对生物多样性和生态系统过程的影响最大。在优先考虑恢复或保护的领域时，景观内的恢复计划的有效空间规划应考虑这些权衡。我们的发现有助于更全面地理解如何在景观中集成到景观中，以共同支持生物多样性和人员的连通性。
使用孟加拉国沿海地区的马尔可夫链模型预测降水
这项工作探讨了孟加拉国降水模式的详细研究，特别着重于使用马尔可夫链在六个沿海城市进行年度降雨变化。为了创建具有四个不同降水状态的强大马尔可夫链模型，并提供了对这些状态之间过渡概率的洞察力，该研究将历史降雨数据整合到了近三十年（1994- 2023年）。为选定数量的沿海电台计算了固定测试统计量（χ²），并使用此历史数据预测了不同降雨状态之间的过渡概率。发现的结果表明，测试统计量的观察值χ²对所有沿海站都很重要，表明可靠的模型拟合。这些结果强调了了解降水模式的时间演变的重要性，这对于该地区的有效水资源管理，农业规划和灾难准备至关重要。该研究强调了降雨模式的动态性质以及自适应策略减轻气候变化影响的必要性。此外，这项研究强调了气候研究的相互联系，以及增强数据收集方法和国际协作的关键需求，以弥合有关气候变异性知识差距的差距。通过参考有关气候变化，极端降雨事件以及降水模式变化的全面学术著作，该研究详细概述了该领域当前的研究景观。总而言之，这项研究不仅有助于理解孟加拉国沿海城市的降水动态，而且还为参与参与气候适应和韧性计划的政策制定者和利益相关者提供了宝贵的见解。马尔可夫链模型与广泛的历史数据集的集成是预测未来降雨趋势并制定知情策略的强大工具，以应对改变降水模式所带来的挑战。
社区科学重新发现了叙利亚饱受战争tor的叙利亚叙利亚的叙利亚spadefoot蟾蜍
摘要。—叙利亚Spadefoot蟾蜍（脑杆菌叙利亚）是中东部分地区和高加索地区的阿努族人。叙利亚的物种地位令人怀疑，但是，唯一的历史记录由伦敦自然历史博物馆的单个标本组成，其地区的数据表明该物种在大马士革的物种不合适。由于其基本上是其秘密性和秘密性质，尚无对叙利亚Spadefoot Toad的确认记录，并且由于缺乏灾难性的资金和研究而对综合的传统生物多样性进行了研究，因此在一个乡村受到的综合生物多样性监测而受到冲突，可能导致检测发现的稀缺性。但是，现代技术已经为与社区科学家互动以扩大生物多样性知识，尤其是在服务不足的社区和冲突区域，为现代技术带来了新的机会。在这里，我们描述了这样的努力。Facebook GroupHuwātal-黑雅特Al-Barriyah al-Sūriyah（叙利亚野生动物爱好者）寻求叙利亚社区成员的协助，以重新发现叙利亚的Spadefoot蟾蜍。该小组中出现了三个确认的目击者：在塞德·拉布瓦湖（Lake al-Rabwa），霍姆斯（Homs）省的the tpole观察结果，以及在阿拉伯人伯吉（Burj Arab）的一个温室中发现的两个成年标本，霍姆斯（Homs）省。值得注意的是，这些观察结果彼此约35公里，距黎巴嫩最近确认的事件相距120公里。这些新记录证实了叙利亚spadefoot蟾蜍在叙利亚的存在，并强调了社区科学计划的潜力，有助于对研究和众所周知的众所周知，尤其是在服务不足的社区和冲突区域的文献和保护。
已发布版本的引用（APA）：Pasqui, M., Felice, A., Messagie, M., Coosemans, T., Bastianello, T. T., Baldi, D., Lubello, P., & Carcasci, C.
根据欧洲指令，意大利政府最近发布了获取服务以进行增值和激励共享电力的技术规则，启动了可再生能源社区 (REC) 的建立。基于佛罗伦萨市的一个真实案例进行技术经济分析，以展示创建 REC 可以为利益相关者带来的好处：消费者、产消者、国家电网运营商和第三方公司。此外，本研究通过比较三种不同的电池管理系统 (BMS) 重点关注电池在 REC 中的作用。标准 BMS (StBMS) 是为个人产消者自用 (SC) 开发的，而不是为 REC 集体自用 (CSC) 开发的，因此电池的存在会对其不利。因此，提出了一种基于 REC 实时数据监控的新型智能 BMS (SmBMS)。该解决方案保证了与不使用电池时相同的 CSC 水平，与 StBMS 相比，它确保了 REC 能源对国家电网的更大独立性，并为所有利益相关者带来了更多激励，对生产消费者造成的经济损失微不足道，因为他们的个人 SC 略有下降。基于需求和生产曲线的确定性知识的最佳 BMS（OpBMS）可以保证更大的 REC 能源独立性和所有 REC 参与者的更好投资，但由于无法实施，因此仅将其计算为基准以评估其他 BMS 并探索基于预测的方法的潜力。StBMS 和 SmBMS 由多能源系统模拟器 (MESS) 模拟，而 OpBMS 由混合整数线性规划模型 (MILP) 模拟。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
对委托友好的Zksnark和掠夺私人代表团
零知识简洁的非交互性知识论证（ZKSNARKS）导致了可以简洁验证的证据，但需要大量的计算资源才能产生。先前的系统外包证明通过Pub-LIC委托，该委托揭示了第三方的见证人，或者更优选地是私人代表团，该代表团使用多方计算（MPC）保留证人隐藏。然而，由于MPC不确定，资源利用率不佳以及ZKSNARK协议的次优设计，当前的私人代表团计划在稳定性和效率上挣扎。在本文中，我们介绍了DFS，这是一种新的ZKSNARK，对公共场景和私人场景都非常友好。先前的工作着重于优化用于iS ZKSNARKS的MPC协议，而DFS使用MPC和ZKSNARK之间的共同设计，以使该协议具有分解计算和MPC的有效性。尤其是DFS在非延长设置中实现线性谚语时间和对数验证成本。对于私人代表团，DFS引入了一个计划，其中MPC中的通信开销为零，并免费获得恶意安全性，这导致了遗留的整体通信；先前的工作需要线性通信。我们的评估表明，DFS与公共代表团中最先进的Zksnark一样有效。当用于私人委托时，它比以前的工作更好。特别是，对于2个24个约束，DFS的总体设备小于500 kb，而先前的工作会产生300 GB，这是线性至电路尺寸的。此外，我们在先前的工作中识别并解决了安全性，EOS（USENIX'23）。
人工智能“艺术品”中的“作品”变成了什么？
在介绍人工智能在创造力领域的新领域的文章中，人工智能被描述为对“创造力升级”的贡献，即“任何人都可以写出莎士比亚级别的作品，与巴赫一起谱曲，并以梵高的风格作画”[9]。世界经济论坛 [5] 等世界知名机构也发表了关于人工智能对创意产业影响的报告，详细说明了人工智能将如何慢慢完成日益复杂的创造性任务，而这些任务此前只能由人类完成。然而，这种说法具有误导性，因为它没有承认自动化技术发挥作用所需的人力。这些项目的驱动假设是，创造性知识可以被算法封装，并且通过使用正确的算法，艺术专业知识可以而且将自然而然地涌现。这种观点可以从 SonyCSL 的 FlowComposer 等项目中看出。该系统可以自动生成旋律，以“消除”音乐创作“耗时过程”带来的“障碍”，最终导致“新想法的涌现”[6]。因此，这些人工智能驱动的创意项目所宣传的叙事往往凸显了艺术媒介的技术奇迹（例如机器学习算法），而掩盖了制作、破解和调整算法以使其适用于定制艺术环境所需的劳动。实际上，人工智能艺术通常是构建和策划复杂相互作用的结果，不易分离成各个阶段或组成部分。在本文中，我们打算批判性地讨论随着艺术家将人工智能纳入他们的创作过程中，创意和艺术领域艺术创作叙事的转变。为此，我们报告了最近一项研究项目 [ 2 ] 的发现，该项目旨在更好地理解艺术家在所谓的 AI 艺术运动背景下对 AI 的实践。我们采访了五位艺术家，了解他们构思作品的方式、他们在创作艺术品中所扮演的角色，以及艺术品在他们艺术运动的社会文化结构中的接受程度。我们打算在这里报告有助于研讨会主题的选定发现。
mihai croicu-预测战斗 - uu .diva
在过去的十年中，预测冲突领域已经发生了显着的变形，从一系列具有低预测能力的孤立努力转变为具有令人印象深刻绩效的大型全球范围的项目。，尽管有这种发展，但仍然存在许多挑战。首先，虽然我们擅长预测绝对风险，但我们在预测冲突动态方面很差（ONSET，升级，降级和终止）。第二，由于我们使用的事件数据的性质，我们在时空特征和机械模型上过度稳定，因此不包括Actor代理。第三，我们不处理数据或模型不确定性。第四，我们落后于机器学习的最先进。本论文试图通过为当前产生预测系统的六个核心要素做出贡献来解决其中一些显着困难。首先，通过查看数据和预测范围之间时间距离的实质效果和不确定性。第二，空间，通过查看高分辨率地理空间数据的固有不确定性，并提出了一种解决此问题的统计方法。第三，特征空间，通过解决事件数据中的极端特征稀疏，并提出了一种新颖的，深厚的活跃学习方法，以从现有的大型冲突相关文本中心地讲述特征。第四，实质性知识，结合了以前的论文的发现，以重新研究冲突升级的微动力学。论文中的六篇论文表现出显着的性能提高，尤其是在预测动态方面。第五，预测过程本身，通过构建直接预测文本的模型，消除了手动数据策划的中间步骤。最后，事件数据的前沿，通过查看新闻媒体的沉重方式我们收集暴力致命事件的重大方式可以扩展到非暴力事件的收集。从方法论上讲，论文将最新的方法引入了该领域，包括使用大语言模型，高斯流程，主动学习和深度时间序列建模。
b.tech（Minor（AI＆ML））
l t p c 3 0 0 3课程目标：1。审查和加强AI和ML所需的重要数学概念。2。从数据中介绍学习模式的概念，并为理解艺术机器学习算法的状态建立了强大的理论基础。课程成果：完成后，学生将能够：1。设计和实施机器学习解决方案，以解决分类，回归和聚类问题。2。评估和解释不同ML技术的结果。3。在一系列真实的应用程序中设计和实施各种机器学习算法。单元 - 我定义人工智能，使用谓词逻辑定义AI技术，并表示知识作为规则，代表逻辑，可计算功能和谓词中的简单事实，程序与声明性知识，逻辑编程单元-II数学基础：矩阵理论和机器学习的统计学。机器从数据中学习，问题的分类 - 回归和分类，监督和无监督的学习。单元-III线性回归：单个变量的模型表示，单个变量成本函数，线性回归的梯度体面，实践中的梯度不错。单元-IV逻辑回归：分类，假设表示，决策边界，成本函数，高级优化，多分类（一个与全部），过度拟合的问题。单元 - v讨论集群算法和用例围绕聚类和分类的讨论。教科书：1。2。Saroj Kaushik，人工智能，Cengage Learning，第一版2011年。Yuxi（Hayden）Liu，“以身作则的Python机器学习”，Packet Publishinglimited，2017年。参考书：1。Anindita Das Bhattacharjee，“实用的工作簿人工智能和针对初学者的软计算，Shroff Publisher-X Team Publisher2。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），机器学习，麦格劳·希尔（McGraw Hill），2017年。3。Christopher M. Bishop，《模式识别与机器学习》，Springer，2011年。4。T. Hastie，R。Tibshirani，J。Friedman。统计学习的要素，2e，2011年。相应的在线资源：1。人工智能，https://swayam.gov.in/nd2_cec20_cs10/preview。
Radhakrishna，Aurelio Peccei，Harvey Cox，Hilary Putnam，Raimundo Panikar，Buddhadasa Bhikkhu等； 8。培养转化
信仰是我们生活中的基础和持续的共同旅行者。信仰是一个多维旅程。这不是繁殖盲目的信仰，而是理所当然的二元论，自我与他人之间的反对和战斗。信仰具有怀疑主义的层面，这使我们像保罗·蒂利希（Paul Tillich，1957）一样开放，以他的信仰充满活力告诉我们。蒂利希（Tillich）告诉伴随信仰的怀疑不是传统的怀疑，而是对信仰者的存在怀疑。但是，我们如何在信仰的旅程中培养存在的怀疑，并保持我们的旅程开放而不是关闭？阿拉玛·穆罕默德·伊克巴尔（Alama Muhammad Iqbal）也挑战了我们在伊斯兰教中重建宗教思想时，培养了被存在的怀疑论所培养的开放信仰。长期以来，在我们的现代和后现代的世界中，信仰的危机一直是人类的挑战，它已经达到了一个长期和病理的阶段，导致对自然，人类和神的信仰失去信仰，这可能启发了S. Radhakrishnan（1956），以培养对他的鼓舞和上层工作的信仰的恢复，恢复了信仰，恢复了信仰。我们在当代的熟练人士（例如希拉里·普特南（Hilary Putnam，2008））中发现了类似的愿望和努力，他们在他的作品中，犹太哲学作为人生的指南挑战了我们在信仰的未来中像哈维·考克斯（Harvey Cox，2009年）一样找到信仰的根源。这些也将我们带到了尤尔根·哈贝马斯（Jurgen Habermas，2003）的旅程中，既有信仰和知识，也可以与吉安妮·瓦蒂莫（Giani Vattimo）（1999）的旅程一起阅读，并以信仰和批判性知识以及他所谓的虚弱的思想和薄弱的本体论，与蒂利奇的存在信仰相关。
认知灵感的反应性机器人的推理
摘要。在自然环境中具有综合性运作的情境意识到的人工药物面临着几个挑战：空间意识，对象效果检测，动态变化和不可预测性。一个关键的挑战是代理商识别和监视与其目标有关的环境要素的能力。我们的研究介绍了一种用于反应性机器人技术的神经符号模块化体系结构。我们的系统结合了在环境和图像处理技术（如光流）上执行对象识别的神经组件，以及符号表示和推理。通过将图像示意性知识整合在本体论结构中，推理系统基于体现认知范式的基础。该本体可用于创建有关感知系统的查询，决定符合的问题，并推断从感知数据中得出的实体功能。推理和图像处理的组合允许代理对正常操作的看法，并发现针对特定相互作用中涉及的对象的一部分的新概念。发现的概念允许机器人自主获取培训数据并只是其符号的感知来识别零件，并通过将搜索重点放在这些相关对象的零件上，从而为更复杂的任务进行计划。我们在模拟世界中演示了我们的方法，在模拟世界中，代理商学会了识别涉及支持关系的对象的一部分。虽然代理商最初没有概念，但通过观察从钩子上悬挂的支持对象的示例，但它学会了认识到建立支持所涉及的部分并能够计划支持关系的建立/破坏。这可以通过系统的方式通过观察来扩展其知识的能力，并说明了将深层推理与动态设置中的反应性机器人技术相结合的潜力。