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保护工人免受有害的人工智能监控
employee-surveillance-mothers-remote-work/；“2023 年美国工作调查”，美国心理学会，2024 年 9 月访问，https://www.apa.org/pubs/reports/work-in-america/2023-work-america-ai-monitoring。
有害的藻类开花：对我们国家水域的影响...
HON的开幕词。丹·沙利文（Dan Sullivan），美国来自阿拉斯加参议员的参议员。 海洋，气氛，渔业和海岸警卫队的小组委员会现在将订购。 下午好。 ，我想欢迎大家。 今天是一个重要的监督听证会，我们必须讨论经常被称为有害的藻类或HAB的有害藻类，以及我们国家在沿海地区和沿海社区中的HAB的影响。 habs在科学上是复杂且经济上的破坏性，该国几乎每个州都经历了某种HAB活动，包括我的家乡阿拉斯加。 我将举几个示例，说明阿拉斯加正在发生的事情。 我知道，委员会上的联盟将谈论其州发生的一些事情。 在过去的80年中，在阿拉斯加，哈布斯实际上杀死了15人并病了数百人。 鉴于贝类在阿拉斯加的许多家庭中是一个主食，尤其是对于我们的部落社区，这是一个严重的问题。 habs还对我们宝贵的海鲜行业造成了严重的财务后果，不仅在阿拉斯加，而且在全国范围内，近年来，触发HAB的条件的发生频率更高。 有多种类型的HAB，这在监视，研究和响应它们方面造成了困难。 瘫痪的壳壳中毒，也称为PSP，是一种严重的疾病，是由于被有毒藻类污染的贝类引起的。来自阿拉斯加参议员的参议员。海洋，气氛，渔业和海岸警卫队的小组委员会现在将订购。下午好。，我想欢迎大家。今天是一个重要的监督听证会，我们必须讨论经常被称为有害的藻类或HAB的有害藻类，以及我们国家在沿海地区和沿海社区中的HAB的影响。habs在科学上是复杂且经济上的破坏性，该国几乎每个州都经历了某种HAB活动，包括我的家乡阿拉斯加。我将举几个示例，说明阿拉斯加正在发生的事情。我知道，委员会上的联盟将谈论其州发生的一些事情。在过去的80年中，在阿拉斯加，哈布斯实际上杀死了15人并病了数百人。鉴于贝类在阿拉斯加的许多家庭中是一个主食，尤其是对于我们的部落社区，这是一个严重的问题。habs还对我们宝贵的海鲜行业造成了严重的财务后果，不仅在阿拉斯加，而且在全国范围内，近年来，触发HAB的条件的发生频率更高。有多种类型的HAB，这在监视，研究和响应它们方面造成了困难。瘫痪的壳壳中毒，也称为PSP，是一种严重的疾病，是由于被有毒藻类污染的贝类引起的。这是一种问题，特别是因为它会导致严重的人类疾病，甚至在很小的浓度下死亡。商业收获的贝壳鱼经常测试，但PSP对许多
有害的藻类在印度水域开花-Eprints@cmfri
藻类盛开，导致海水变色，通常称为“红潮”。有害的藻华（HAB）是指某些类型的藻类在水生环境中的快速和过度生长，例如淡水和海洋生态系统，对水生生物和人类产生不利或有害后果。Habs如果污染饮用水，或者人们食用暴露于这些毒素的海鲜，则会对人类健康构成风险。HAB的关键特征包括藻类过度生长和毒素产生。HAB涉及异常浓度的藻类，通常会产生对水的可见变色。过度生长通常是由诸如养分富集（例如氮和磷），温暖温度和阳光等因素所促进的。导致有害藻华的兴起的最关键因素被认为是低氮/磷比率和温度升高。
使用可解释的深度学习模型预测有害的藻华：
1 IIHR—Hydroscience and Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 2 Civil and Environmental Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 3 Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA * Corresponding Author: bekirzahit-demiray@uiowa.edu Abstract Harmful algal blooms (HABs) have由于人类活动和气候变化的综合作用，影响了水生生态系统，饮用水供应系统和人类健康，因此成为了重大的环境挑战。This study investigates the performance of deep learning models, particularly the Transformer model, as there are limited studies exploring its effectiveness in HAB prediction, considering multiple influencing parameters including physical, chemical, and biological water quality monitoring data from multiple stations located west of Lake Erie, and uses Shapley Additive Explanations (SHAP) values as an explainable artificial intelligence (AI) tool to identify key input features affecting HABs.我们的发现突出了深度学习模型，尤其是变压器的优越性，捕获了水质参数的复杂动态，并为生态管理提供了可行的见解。SHAP分析将颗粒有机碳，颗粒有机氮和总磷视为影响HAB预测的关键因素。这项研究有助于开发HAB的先进预测模型，这有助于早期检测和主动管理策略。关键字：有害藻华（HAB），预测，深度学习，变压器，叶绿素-a，水质，可解释的AI，形状值。此手稿是一个地球预印本，已在同行评审期刊中提交了可能的出版物。请注意，此前尚未进行同行评审，目前正在首次接受同行评审。此手稿的后续版本可能具有略有不同的内容。
审查化石燃料补贴和其他可能对气候有害的支持
公共支出和改革部 (DPER) 致力于在爱尔兰逐步实施绿色预算。绿色预算是利用预算系统来促进和实现更好的环境成果。它明确承认预算过程不是一个中立的过程，而是反映了社会对资源部署方式的长期选择。 实施绿色预算的目标之一是提高政府对气候行动的财政承诺的透明度。自 2019 年以来，DPER 每年都在公共服务修订预算卷中报告与气候相关的支出水平，并在年度绩效预算报告中纳入影响报告。 实施绿色预算的下一步是确定可能对气候有害的国库支持。《2021 年气候行动计划》承诺 DPER 制定和应用定义来识别和跟踪可能对气候和环境结果产生负面影响的政府支出。本文代表了履行这一承诺的第一步。 这次审查有许多组成部分。首先，本文研究了国际上对化石燃料补贴的各种定义。然后，我们考虑了最合适的定义，用于识别在爱尔兰背景下可能导致温室气体排放增加的化石燃料补贴和其他支持。根据气候相关支出的报告，该定义已应用于 2023 年逐个子标题识别化石燃料和其他可能对气候有害的支持。 本文将使用 OECD 方法，该方法将补贴定义为政府行动的结果，该行动赋予消费者或生产者优势，以补充他们的收入或降低他们的成本。如果补贴可能激励增加温室气体排放的行为，则本文将其视为潜在气候有害支持，而不管其对其他政策目的的重要性如何。 本文中包含的清单确定了符合此定义的计划，但并未明确衡量支持对温室气体生产活动价格、消耗量或排放水平的影响。 这种方法建立在中央统计局 (CSO) 开展的工作基础之上，该工作将某些活动或行业定义为特别污染，例如不可再生能源、交通或农业。在本文中，对某些行业对温室气体排放的影响做出了类似的假设。这是由环境保护局的排放清单指导的。在某些情况下，部门措施可能会提高效率并降低与特定活动相关的排放水平。对于任何给定的政策，政府部门有责任证明这一点。如果这一点不明确，则将政策纳入清单。随着时间的推移，这些联系可能会变得更加清晰，也许会导致从清单中删除一些支持。
南大与牛津团队研究新进展细胞修复dna损伤...
有一种新的过程，在这个过程 中，细胞从细胞核中清除有害的 DNA蛋白质病变，确保遗传物质 的稳定性，并促进细胞的存活。 研究小组将这一新的过程称为噬 核（nucleophagy）。 噬核是自噬的一种特殊形 式，是自然的细胞清洁机制，对 于修复DNA和确保细胞存活来说 至关重要。 噬核的过程涉及了一种称为 TEX264的蛋白。在接受结直肠癌 化疗的患者中，药物会导致DNA 的损伤，机体表达为TEX264，它 激活了噬核过程，将病变引导到 细胞的废物处理系统中，从而将 他们分解和破坏。 研究小组利用生物化学、 细胞生物学和生物信息学工具
间充质干细胞改善败血症后肌病所获得的肌肉是一种有害的炎症和感染，在50％的T
败血症后，间充质干细胞改善了肌病所获得的肌病，是一种有害的炎症和感染，在50％的病例和频繁的病例中是致命的（医院重症监护病房入院的第一个原因）。如今，患者管理效果更好，但是长期续集仍然存在，例如可以持续数年的肌肉浪费。我们已经表明，在每天更新的肌肉更新中起着核心作用的肌肉干细胞在败血症后受损，并且注射间充质细胞可以固定这些干细胞。我们知道要进一步了解这些间充质细胞如何作用干细胞，以便向患者提出预防性治疗，以避免使肌肉丧失无效。
使用 AI/ML 工具跟踪社交媒体中的恶意信息，以帮助减轻有害的 GenAI，从而改善社会福祉
对社会福祉的威胁正在迅速发展，这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”，它在某些社交网络上被放大。现在，这种威胁又增加了一个维度，即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道，这些渠道的恶意信息水平很高，这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道，并特别关注其中一种渠道“GAB”，作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素，并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式，可以表征恶意信息，并允许捕获、跟踪，并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法，以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”（包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论）扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果，例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核，但现在越来越多的社交网络（如 Gab、Gettr 和 Bitchute）提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台，并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用，强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
