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气候变化和疟疾：呼吁进行稳健的分析
图 1。1）矢量容量图，总结了传播潜力（见方框 1），包括两部分：每人蚊子的出现率（λ）；以及每只蚊子传播寄生虫的能力（f 2 q 2 e − gn /g 2。），其中 f 是血液进食率，q 是人类血液进食在所有血液进食中所占的比例，g 是瞬时死亡率 2）天气可能产生的一些影响；3）按影响传播的方式对参数进行排序。围绕蚊子水生生态（L）的方框，包括成虫产卵和羽化，表明疟疾传播的一个重要变异源，也受天气影响，而影响方式往往取决于当地情况。
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
glioseg 的验证：实现稳健的胶质瘤分割
在实习期间，您将通过广泛的验证协议评估 Glioseg 的稳健性，其中包括分析管道中使用的各个分割模型的输出，并探索各种标签融合策略以组合这些输出。目标是实施和比较几种融合策略（从简单到更高级的策略），并找到提高分割准确性的最佳策略。在评估阶段，您将使用来自胶质瘤患者的扫描的保留数据集，其中将提供两位专家评估者的分割结果。这项工作将有助于提高管道的稳健性，并可能为脑肿瘤分析带来更好的临床应用。对于这个项目，拥有一些基本的 Python 编程和深度学习经验很重要。
开发并验证一种稳健的 rp-hplc 方法...
1. 引言 奈必洛尔是第三代β受体阻滞剂，由于其对心脏的选择性和辅助血管扩张作用，广泛应用于治疗高血压和心力衰竭。奈必洛尔的结构和药理特性不同于传统的β受体阻滞剂，被认为副作用小，且对某些心血管疾病有更好的疗效。[1-4] 奈必洛尔的化学性质为 1-(6-氟-色满-2-基)-2- [(2RS)-6-(4-羟基苯基)-2, 5, 7, 8-四甲基色满-2-基] 乙醇。其化学结构具有色满醇骨架（图 1 ）和氟色满部分，使其同时具有疏水和亲水特性，从而增强了其对肾上腺素受体的亲和力和与内皮细胞的接触。它是两种外消旋混合物 d-奈必洛尔和 l-奈必洛尔的组合。d-奈必洛尔是组成奈必洛尔的两种对映体之一，有助于阻止 β-1 肾上腺素受体。l-奈必洛尔通过释放一氧化氮来扩张血管。[1-10] 奈必洛尔具有双重作用机制，即阻断 β-1 肾上腺素受体和释放一氧化氮 (NO)。奈必洛尔选择性拮抗
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
稳健混合光子晶体腔设计和制造的补充材料
通过改变横截面积、周期性和填充因子，我们可以对可能的晶胞进行网格搜索。在图 S.1B 中，我们绘制了正文中腔 C 1 的镜像晶胞的完整准 TE 能带图。为了使发射器耦合到腔体，有必要移动能带，使得导模存在于目标频率。这可以通过修改晶胞的周期性来实现，同时保持所有其他参数不变。如图 S.1C 所示，降低孔的周期性会将准 TE 模式移至更高的频率。腔体孔的数量和从镜像区域到腔体的啁啾的函数形式决定了引入的缺陷模式的绝热性。我们使用二次啁啾函数，其中腔体区域中给定晶胞的周期性由下式给出
RAPC 551-24 与自然共建净零排放——建立稳健的……
新森林国家公园管理局资源、审计和绩效委员会 – 2024 年 11 月 4 日 自然净零排放 – 建立强大而一致的证据基础 报告人：约翰·斯特莱德，自然净零排放项目经理 1 摘要 1.1 2024/25 新森林国家公园年度工作计划的成果是建立强大而一致的证据基础，以采取气候行动，到 2050 年实现净零排放国家公园，并为这项工作确定了一些优先事项。本文旨在向 RAPC 成员通报实现成果的进展情况 建议：建议成员注意该报告。 2 简介 2.1 自 2020 年宣布气候和自然紧急状态（编号 AM594-20）以来，定期文件审查了管理局的工作，旨在制定并实施一项计划，使国家公园和周边地区在 2050 年前实现“自然净零排放”。本文重点关注为气候行动和 2024/25 年度工作计划中列出的相关行动建立坚实而一致的证据基础的具体成果：
旅游发展和环境库兹尼茨曲线在东盟国家：来自小组估算器的新证据稳健至横截面依赖
旅游业发展已成为许多东盟国家经济增长的主要驱动力之一，但是，旅游业和经济增长的不利环境影响引起了地区制定者的重大关注。这项研究调查了旅游业发展在环境Kuznets曲线（EKC）假设的背景下，从1995年到2019年，在10个东盟国家通过面板估算器在25年中进行了25年的估计量。调查结果表明，旅游业有助于环境降级。在EKC假设上，证据被混合在一起，因为只有面板校正的标准误差估计表明排放和人均GDP之间的U形关系倒立。人均GDP的门槛价值估计约为12,000美元，这表明东盟当前的经济发展仍然对环境有害。此外，发现可再生能源是一个强大的缓解因素。人口规模是CO2和GHG排放的重要驱动力。这项研究的发现突出了东盟地区旅游业发展，经济增长和环境质量之间的复杂关系。随后，讨论了几种政策含义。关键字：二氧化碳排放，环境库兹尼特曲线，小组数据计量经济学，可再生能源，旅游业发展。JEL代码：O13，Q56，Z32
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。