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演员简报22- 2024年1月
此简报旨在作为所有在大学部门工作的人的资源。对大学活动与气候变化行动之间的关系的兴趣正在增长，在2010年代结束时尤为突出，几所大学宣布了气候紧急情况。虽然该行业在广泛的化石燃料剥离等领域取得了一些进展，但直到最近，研究人员的关键作用很少，尤其是关于研究实践和文化如何启用或抑制变化的关键作用。解决气候变化的行动需要关注研究人员的工作方式，而不仅仅是他们的研究内容。为了对此有更深入的了解，我们对英国范围内的大学研究人员进行了一项代表性调查，以探索：
野生和养殖海鲜供应链演员的听证会
简介：食物能 - 水（很少）Nexus强调了人们依靠这些基本资源的系统之间的相互依赖性。，例如，在全球范围内，超过三分之二的淡水戒断用于生产食物，在能源产生过程中另外使用了10％。此外，食品系统还使用了全球净能量的八分之一。海鲜是一种营养上重要的食物，在整个海鲜供应链中有效地使用淡水和能源来保护未来的供应并减少环境影响至关重要。多样化的海鲜生产方法导致跨供应链中的资源差异很大，这可能会导致供应链中的孤立努力以提高效率，而不是涉及多个海鲜供应链的更大努力。此外，必须由渔民，水产养殖者，加工者和其他海鲜供应链参与者来了解制定和实施效率策略的努力，以避免将时间和资源投入到较低吸收的策略中。将很大一部分的海鲜进口到美国，因此与美国和国外利益相关者互动对于理解和改善与美国人消费的海鲜相关的少数Nexus至关重要。
演员报告（最终） - 社区中的循环经济：一个试点项目，探索威尔士维修和重用中心的可持续模型
重用，以及（b）参与现有维修和重用中心的从业者的经验，以确定不同位置的挑战和机遇。为了实现这些目标，我们对参与现有维修和重用中心的两名政策专家和六名从业人员进行了文献审查和深入的访谈。访谈和文献综述用于概述四个案例研究，这些案例研究在许多农村和城市地点与不同的组织结构不同，以帮助信息建立威尔士维修和重复使用中心的可持续模型。
外国演员在波斯尼亚和黑塞哥维那的能源领域的作用
欧洲的巴尔干政策咨询小组正在对西巴尔干西部绿色能源过渡的地缘政治进行全面研究。这项研究基于背景文件“西部巴尔干地区的能源”（2023年5月）的发现，以及一项西部巴尔干地区调查，其实地调查于2023年3月至4月进行。这项研究的主要发现是基于通过书面研究和2023年6月至6月在2023年6月与六个能源，环境和自然资源专家进行的半结构化访谈以及相关部委和能源公司以及能源社区的五名代表进行的数据。BIH最大的热电厂所在的Tuzla镇已被选为案例研究。Marika Djolai是布拉德福德大学和平研究与国际发展系讲师。Corina Stratulat是欧洲政策中心欧洲政治与机构计划的负责人。
Big Tech是全球安全和地缘政治的演员...
最常见的是，它们的参与源于他们的服务和平台，这些服务和平台是网络空间中的新冲突剧院（Singer＆Brooking，2018年），就像在选举期间在社交媒体上在社交媒体上的信息操作一样（JeangèneVilmer等人（2018年）； Charon＆JeangèneVilmer，Charon＆JeangèneVilmer，2021;Marangé＆Marangé和Quessard 2021）;或者，当时的美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）上了Twitter，通过核战争威胁朝鲜（Schwartz，2022年）。在这种情况下，大型科技公司在冲突中的作用是基础设施，几乎是看不见的，因为它们提供和管理的服务被用作冲突的中介（Musiani等人。2016）。在其他情况下，这些公司本身就是冲突的对象，就像华为5G上的多个禁令（Statista，2020年）和中国企业集团拥有的社交网络Tiktok上一样（Chan，2023年）；或在乌克兰战争的背景下，俄罗斯将梅塔称为“恐怖组织”（Euronews，2022年）。在国际关系奖学金中，通常认为私人公司是其原籍国的“大使”，其技术创新是世界舞台上民族权力的延长（Carr，2016; Strange; Strange，1996; Keohane＆Nye，1998）。因此，随着中国互联网巨头的国际化，涉及大型技术的冲突情况变得越来越普遍，这毫不奇怪，这表明了非美国大型技术的出现。同时，科技巨头的政治权力越来越受到国际事务的传统行为者的认可，拥有多个国家
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
ftld-grn中的神经胶质：从支持演员到领导角色
progranulin和TDP-43神经退行性疾病之间的缺失联系，其无情进行的临床课程和稀疏的治疗选择，负责全球范围内的大量发病率和死亡率。这些疾病是通过进行性运动和/或认知功能障碍在临床上表征的，并在病理上通过在脆弱的神经元种群中堆积错误的蛋白质在病理上表征。与神经退行性条件相关的大多数遗传突变直接影响产生，溶解度，细胞内定位或骨料易发蛋白的周转率。但是，ftld-grn是一个显着的例外。在TDP-43夹杂物（FTLD-TDP）的额颞叶脱发子集中，患者在GRN中具有杂合性损失 - 功能突变，从而导致秘密蛋白蛋白预化蛋白的单倍弥补。预胰岛素单倍氨酸导致神经变性的机制和特征性的TDP-43蛋白聚集体仍然是一个重要但未解决的问题。
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。