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World File Search System环境状态
项目名称：建立过去的生物多样性基线来指导英国湿地和淡水自然恢复。
项目背景：通过重新引入的物种恢复英国的自然景观和恢复失去的生态作用是环境管理的广泛范式。但是，为了有效地计划和实施，这种方法需要评估长期环境档案以建立一系列关键基本线：过去的生态系统与今天的不同；丢失物种的生态和环境要求；何时，如何以及为什么发生生物多样性变化。必须采用协调的跨学科方法来最大程度地提高这些生物多样性基准的收集，解释和整合，以便它们可以用于现代计划。了解过去的环境状态以及变化的动态和驱动因素对于指导管理和恢复英国退化的淡水生态系统尤为重要，这些生态系统代表了关键的碳汇并提供基本的生态系统服务，但在最近的一千年中，它们具有长期的人类影响历史，并且经历了严重的修改和降级。该项目将识别并整合关键淡水系统的不同可用档案，以重建其当地的环境历史，重点是国家优先湿地地区，萨默塞特湿地“超级”国家自然保护区及其相关的河流排水系统。
一类纯失相模型中的相关性、信息回流和客观性
摘要：我们严格审查了系统与其环境片段之间建立的相关性在表征随后的动态方面所起的作用。我们采用了具有不同初始条件的去相位模型，其中初始环境的状态代表可调节的自由度，该自由度在定性和定量上影响相关性曲线，但仍然会导致系统的动态降低。我们应用最近开发的表征非马尔可夫性的工具来仔细评估相关性（由（量子）詹森-香农散度和相对熵量化）以及环境状态的变化在量子达尔文主义范式中的经典客观性条件是否得到满足方面所起的作用。我们证明，对于来自不同微观模型的完全相同的非马尔可夫系统简化动力学，一些表现出量子达尔文主义特征，而另一些则表明不存在任何有意义的经典客观性概念。此外，我们的研究结果强调，环境的非马尔可夫性质并不会先验地阻止系统冗余地增殖相关信息，而是系统建立必要相关性的能力才是体现经典客观性的关键因素。
通过偏斜信息量化多模玻色磁场的非经典性
在其成立的早期，量子力学也被称为波浪力学，量子状态被称为波形[1]，这突显了材料运动的经典轨道现实的根本性，这种情况在现代量子光学上反转，在现代量子上，经典性与波动性质和非类粒子相关（量子性7 pontic）是与2相关的pontos iS pontos is classication s的相关性。对非经典性的追求导致量子光学的出现，许多理论上鉴定了光的非经典特性（玻璃体场），例如挤压，反式堆积，副统计统计数据，SchrödingerCat States等，这些量子已经经验丰富，并且已经经验丰富，并且已经进行了数量的量化。现在已广泛认识到，波斯环境状态的非经典性是量子力学的基本组成部分，也是量子实践中的重要资源，具有广泛的应用。已做出了明显的努力来检测和量化国家的非古老性，并引入了各种措施或量化器。第一个广泛使用的数量来表征光的非经典性，似乎是曼德尔的Q参数[11]，它使用光子数与泊松分布的偏差来指示非经典性。各种基于距离的
植物细胞能量稳态调节机制及其对微电网模型的启发潜力
摘要：本文概述了响应环境波动而灵活调节植物细胞能量状态所需的系统的主要特征。植物细胞具有多种来源（叶绿体和线粒体）来产生能量，这些能量被消耗以驱动许多过程，以及根据条件以高优先级为过程充分提供能量的机制。这种能量供应系统与监测环境状态和细胞内部的传感器紧密相连。此外，植物具有在细胞水平和更高水平上有效储存和运输能量的能力。此外，这些系统可以根据环境变化精细地调整植物细胞中能量稳态的各种机制，并确保植物在恶劣的环境条件下生存。电力系统也容易受到环境变化的影响；此外，它们需要越来越强地抵御极端自然事件的威胁，例如气候变化、停电和/或外部蓄意攻击。从这一考虑出发，确定了植物细胞和电网中与能量相关的过程之间的相似性，并描述了调节植物细胞能量稳态的机制可能启发定义灵活和有弹性的电网（特别是微电网）的新模型。本综述的主要贡献是详细调查能量调节机制作为参考，并帮助读者找到有用的信息，以帮助他们在这个研究领域开展工作。
人工智能计算的区块链框架
区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者的共识批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为马尔可夫决策过程，其中学习代理对环境状态做出最佳决策，而新区块则被添加和验证。具体来说，我们将区块验证和共识机制设计为深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
优化酸性原油的生物硫化
化石燃料的生物硫化是一种有前途的方法，可用于治疗酸油，因为它的环境友好性和摆脱顽固的有机硫化合物的能力。在这项研究中，许多类型的微生物，例如鲁otropha，赤霉菌，红oc虫，酸硫胆杆菌的铁氧化物和酸硫胆杆菌的硫代基硫酸脂蛋白，用于酸化的重型原油（硫含量为4.4％）。另外，通过向PTCC 106提供了从原油和油浓缩物中分离出的菌落。对各种官方和著名的培养基进行了显着评估，例如（PTCC 2，PTCC 105，PTCC 106（9K），PTCC 116，PTCC 116，PTCC 123，PTCC 132），无硫MG-MEDIUM，碱盐培养基和矿物质盐。发现，从微生物和SFM中选择了红oc子和酸硫胆杆菌，而SFM和培养基PTCC 105被选为分别等于47和19.74％的原油的较高脱硫效率。生物疾病取决于处理过的液体，靶向硫化合物，因为这些化合物代表了环境状态（营养素的数量和类型），以及生物营养者的类型是微生物是败血症，败血症，半疗法或无菌性的。最佳操作条件是通过使用确定的方法（例如混合速度，温度，表面活性剂剂量，OWR，酸度）设计的。即使生物工程获得的效率，此处获得的最佳效率也比以前的努力要好。生物盐是与BDS的同时过程。
监测运行基础设施参数的系统...
I A Sidorov 1、R O Kostromin 1 和 A G Feoktistov 1 1 俄罗斯科学院西伯利亚分院马特罗索夫系统动力学与控制理论研究所，俄罗斯伊尔库茨克莱蒙托夫街 134 号，664033 agf@icc.ru 摘要。本文讨论了应用工业 4.0 概念对贝加尔湖自然领土上使用环保技术的基础设施对象进行建模的相关问题。特别是，热泵的使用属于此类技术，因为这使我们能够减少空气排放。对象模型是根据其数字孪生设计的。数字孪生旨在反映对象运行的结构和过程。此外，我们计划将实时管理这些对象的决策委托给他们。这样的数字孪生必须随着时间的推移变得更加智能。这个虚拟实体必须获得知识和技能，以选择最佳方案来控制对象并改进其运行参数。因此，其发展的首要问题是创建一个监控系统，用于收集、统一、聚合、存储和传输面向主题的数据。这些数据包括有关对象操作和环境状态的信息。必须从外围设备（控制和测量设备）及时获取数据。为了数字孪生的有效运行，我们必须将原始数据处理、智能分析和决策功能部分转移到控制和我
机器学习与人工智能的进步
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者协商一致批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使已批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，仅通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为一个马尔可夫决策过程，在这个过程中，学习代理对环境状态做出最佳决策，而新的区块则被添加和验证。具体而言，我们将区块验证和共识机制设计为一个深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
灵活意图：一种主动推理理论
我们提出了一种规范的计算理论，说明神经回路如何在动态环境中支持视觉引导的目标导向动作。该模型建立在主动推理的基础上，通过动态最小化广义预测误差来推断感知和运动控制信号。后顶叶皮层 (PPC) 被认为可以保持对环境状态的不断更新的期望或信念，并通过灵活的意图操纵它们，参与动态生成目标导向动作。反过来，背侧视觉流 (DVS) 和本体感受通路实现了生成模型，将高级信念转化为感官级预测，以推断目标、姿势和运动命令。在目标到达任务中测试了一个包含视觉和本体感受传感器以及驱动上肢的概念验证代理。代理在各种条件下都表现正确，包括静态和动态目标、不同的感官反馈、感官精度、意图增益和运动策略；极限条件也是个性化的。因此，由动态和灵活意图驱动的主动推理可以支持不断变化的环境中的目标导向行为，而 PPC 则被认为是其核心意图机制的载体。更广泛地说，这项研究为端到端环境中的目标导向行为研究提供了规范基础，并进一步推进了主动生物系统的机制理论。
与3D场景表示形式的策略扩散
摘要：扩散策略是有条件的扩散模型，这些模型学习以机器人和环境状态为条件的机器人动作分布。他们最近显示出胜过确定性和替代作用分布学习公式的表现。3D机器人策略使用3D场景特征表示形式使用感应深度从单个或多个相机视图汇总。他们已经显示出比在相机观点之间更好地概括其2D对应物。我们统一了这两条工作和现在的3D扩散器演员，这是一种具有新颖的3D DeNoising Transformer的神经政策，它融合了来自3D视觉场景的信息，语言指令和本体感受，以预测NOISISE 3D ROBOT姿势的噪声。3D扩散器Actor在RLBench上设置了新的最先进的，其绝对性能增益比当前的SOTA在多视图设置上占据了18.1％，并且在单视图设置上的绝对增益为13.1％。在加尔文基准测试上，它比当前的SOTA相对增加了9％。它还学会了通过少数示威来控制现实世界中的机器人操纵器。通过与当前的SOTA策略和模型的消融进行彻底比较，我们显示了3D扩散器演员的设计选择极大地超过了2D表示，回归和分类目标，绝对关注和整体非言语的非言语非言语的3D场景嵌入。