XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统变化
海上和海洋研究路线图研讨会......
海上和海洋可再生能源研究路线图研讨会 (WKOMRE) 考察了 ICES 在海上和海洋可再生能源开发方面提供科学、数据和建议的作用。120 年来，ICES 一直领导着国际海洋科学合作，以支持海洋的可持续利用。大部分工作重点基于历史上的海洋利用，侧重于跨境渔业科学和科学建议，最近则侧重于渔业和海洋环境管理生态系统方法的发展。ICES 还齐心协力发展水产养殖科学和建议，旨在为可持续的海洋食品生产提供信息。气候变化和能源安全促使全球迫切需要开发海洋生态系统中的可再生能源。海上风能和其他沿海和海洋可再生能源技术使各国能够在其境内生产可再生电力。因此，海上和海洋可再生能源 (OMRE) 正在快速大规模地发展。作为一个在人海交界处工作了数十年的科学组织，ICES 已做好充分准备在这一主题上发挥领导作用：向决策者提供科学、数据和建议，以告知他们基于生态系统管理原则的人类利用导致的海洋生态系统变化。ICES 的目标是使社会能够做出科学决策，平衡渔业、水产养殖、可再生能源、保护和其他人类利用，同时保持健康、富有成效和有弹性的海洋生态系统。ICES 需要具备在生态系统层面和跨国界开展工作的成熟能力，以解决海上和海洋可再生能源对海洋资源和生态系统的影响。为了取得成功，ICES 应该迅速采取行动，提供目前最好的科学信息，并长期努力填补知识空白，开发和使用最佳实践，综合信息，与合作伙伴和利益相关者合作，并改进数据和建议的输出和成果。这份 WKOMRE 报告旨在作为 ICES 路线图草案的先行者，以在基于生态系统的管理背景下追求海上和海洋可再生能源的科学、数据和建议的发展。
2024-25 年商业计划
前言 社会住房对居民和整个社会都至关重要，我们的工作旨在帮助它取得成功。自 2023 年 4 月以来，由于我们受益于新招募的资源，确定速度有了重大变化。这意味着我们大约每 20 分钟完成一次正式调查。2023-24 年期间，关于投诉处理的三项统计数据应该会震惊整个行业。这些是：我们在调查的案件中发现 73% 的管理不善（2022-23 年为 59%），赔偿补救总额超过 600 万英镑（而 2022-23 年为 110 万英镑），并且我们在调查后必须纠正 22,000 多件事（而前一年有 6,500 项补救措施）。第四个统计数据是：与上一年相比，我们收到了 2,000 多起正式调查案件，这反映了动荡的运营环境和持续增长的投诉，这些投诉始于 Grenfell Tower 事件，然后是悲惨的 Awaab Ishak 调查。显然，房东正在采取更多措施改善投诉处理并解决投诉的根本原因。这是积极的一面。同样明显的是，房东正在应对的一些问题需要系统投入更多资金，并反映了住房和生活成本的双重危机。然而，同样明显的是，在实现住房和服务的普遍标准之前，我们还有很长的路要走，而这是持续下降向监察员提出的投诉所必需的。今年是关键的一年，因为《社会住房（监管）法》的大部分内容开始实施，包括主动的消费者监管和遵守《投诉处理守则》的法律义务。本商业计划反映了这一点。它阐述了我们将如何根据这些系统变化发展我们的角色，包括使用我们的新权力；我们将如何继续扩大我们的个案工作，包括及时、富有同情心和高质量的调查，为法院提供真正的替代方案；我们将如何扩大我们的学习和系统工作，以支持房东尽早解决投诉——这对住户和房东都有好处——并帮助改善房东的服务和文化。我们认识到系统中的财务压力，但尽管
多伦多减贫策略
发行/背景：•多伦多市目前正在制定减少贫困战略第三任期行动计划，涵盖2023年至2026年期间，并将在2023年第二季度提交给市议会。•在2015年，市议会批准了多伦多减贫战略，这是一项为期20年的战略，以满足即时需求，创造繁荣途径，并推动在多伦多生活在贫困中的人们的系统变化。•减少贫困策略包含了17项市议会批准的建议，这些建议与一系列诉讼有关，以连续四年的议会任期进行。在2019年11月，市议会批准了2019 - 2022年定期行动计划，该计划包括32项在学期中要进行的诉讼，其中一些需要新的投资。•贫困策略将行动集中在住房稳定，服务访问和协调，运输权益，食品获取，优质的就业机会和宜居收入以及系统性变化上，以促进所有多伦多居民的公平，机会和繁荣。•在2016年，市议会批准了多相公平通行证折扣计划，这是减少贫困策略中的关键运输股权活动。在2018年，第一阶段为安大略省工作和安大略省残疾人支持计划接收者提供了折扣。 在2019年，第2阶段扩展到收入低于低收入度量加15％（LIM+15％）的托儿费补贴接收者。 基于2021年理事会的指示，第2阶段扩展到2022年初的租金收入至收入的补贴收件人。 关键点：在2018年，第一阶段为安大略省工作和安大略省残疾人支持计划接收者提供了折扣。在2019年，第2阶段扩展到收入低于低收入度量加15％（LIM+15％）的托儿费补贴接收者。基于2021年理事会的指示，第2阶段扩展到2022年初的租金收入至收入的补贴收件人。关键点：自2018年以来，超过94,000个低收入多伦多居民从公平的通行证折扣中受益，超过2100万次补贴多伦多公交委员会（TTC）旅行，并节省了TTC Transit Fares的成本近2100万美元。
基于自然的解决方案：评估农林业的全球碳固存潜力和农业土地上的树木覆盖率增加。
最近发布的IPCC缓解报告将农业条纹作为三大农业，林业和其他土地利用（AFOLU）缓解途径之一，并指出，它提供了多种生物物理和社会经济的共同点，例如诸如土地生产力，多样化的谋生活动，更高的土壤质量，更高的水平，更高的水平，更高的水平，''农林业在现场尺度上的缓解潜力。因此，农业条件是开发策略和报告国家确定的贡献（NDC）中最受欢迎的基于自然的解决方案之一，既有其潜在的缓解效益，但尤其是对于适应性，弹性和生计益处而言，它可以为小型农场提供的规模提供的适应性，弹性和生计益处。在这里，我们根据IPCC Tier 1的估计值介绍了在农业土地上的地上和地下生物量的最新全球和区域估计值，并根据遥感将结果与更新的碳密度图进行了比较，结果表明方法和初始估计是可靠的。评估了两个未来方案，以估计农业土地上树覆盖层增加的碳固换潜力：1。）增量更改和2.）对农林业的系统变化。与基于遥感的树覆盖分析相结合的地面生物量碳的估计值，以估计生物质的增加。全球增加（用于增量变化的4-6 pg C；系统变化的12-19 pg c）突出显示了实质性缓解潜力。巴西，印度尼西亚，菲律宾，印度，美国和中国是顶级国家。巴西，印度尼西亚，菲律宾，印度，美国和中国是顶级国家。在十年中，将农业土地上的全球树木覆盖量增加10％将超过18 pg c。南美的潜力最高，其次是东南亚，西部和中非以及北美。 此外，我们还提供了对山区可以提供的独特和重要贡献的农林业以及减少无法恢复的碳的压力的概述和分析。南美的潜力最高，其次是东南亚，西部和中非以及北美。此外，我们还提供了对山区可以提供的独特和重要贡献的农林业以及减少无法恢复的碳的压力的概述和分析。
增长引擎：
英国是全球创业公司的领导者：这一点毋庸置疑。英国拥有超过 100 家独角兽企业和价值估计超过 1 万亿英镑的科技生态系统，是创新型初创企业的国际之都。从金融和创意产业到教育科技和医疗科技，他们的创意正在彻底改变我们的生活和工作方式。然而，伟大的创意和大企业之间存在着巨大的差距，我们的许多伟大创意仍在努力扩大规模，成为商业巨头：快速增长的企业，为英国创造我们所需的高质量就业和增长，同时应对我们面临的一些挑战。目前，尽管英国拥有九家十角兽企业（价值 100 亿英镑以上的独角兽企业）和更多扩张型企业，但太多较年轻的扩张型企业在寻求扩张所需的资金、技能和支持时仍然碰壁。事实上，资金缺口估计每年高达 150 亿英镑。新工党政府肩负着实现七国集团最高增长的使命，这一点至关重要。今天的扩张型企业是明天的商业领袖，除非我们培育他们并为他们创造发展环境，否则我们就无法达到我们所需的增长和繁荣水平。在新政府成立的头 100 天里，我们已经看到了一系列措施，以帮助释放英国扩张型企业的潜力，从宣布成立监管创新办公室到新的国家财富基金。然而，当谈到让英国成为创业和扩张业务的最佳地点时，直接听取企业本身的意见是绝对必要的——无论企业部门和规模如何。为了满足这一需求并帮助确保政府能够正确行事并履行职责，CBI 采访了英国各地的数十名成员。基于我们最近的十角兽研究，我们与他们合作，将重点放在可以建立最具竞争力的扩张环境的系统变化上，从支持创新的监管和开放人才，到释放投资和利用英国的国家资产。随着经济出现亮点，新政府着手变革，现在能够而且必须成为增长的时机：从最近几年的短期冲击吸收转向我们迫切需要的长期可持续增长。抓住这一时机，首先要着眼于今天的企业，还要着眼于明天：规模化企业将成为我们未来增长的引擎，也是创新的源泉，有助于解决明天的问题。
2023 年秋季第 1-23 期 - 美国陆军驻地
退休人员委员会联合主席专栏 — CSM(R) Mike Sutterfield 代表美国陆军航空中心指挥团队和诺沃塞尔堡（原拉克堡）驻军指挥团队、退休人员委员会联合主席 Paul English 上校和您的诺沃塞尔堡退休人员委员会，欢迎您阅读 2023 年版退休人员服务通讯。我们目前正在计划今年的退休人员感恩日 (RAD)，于 10 月 27 日星期五在 Yano Hall 举行，期待在那里见到大家。今年退休人员的世界发生了很多变化，或者正如陆军参谋长麦康维尔将军今年给我们起的名字，“陆军的第四组成部分”。RAD 是获取个人更新的理想场所，重点关注退役军人社区的需求和服务，例如 MHS Genesis、新的药房程序、虚拟健康能力以及健康和保健检查。莱斯特陆军健康诊所团队正在努力确保今年的流感疫苗供应充足。诺沃塞尔堡及周边社区的多家机构将出席，为整个退休人员社区提供信息和帮助。RAD 将在 6005 号楼（Yano Hall）举行，这是一个大型机库/培训设施，位于安德鲁斯大道，陆军航空博物馆和诺沃塞尔堡车辆转售场（柠檬场）之间，将于 0800 开始。退休人员社区和我们的家庭是军事社区的重要组成部分，正如第四部分首席声明所证实的那样。因此，我们已安排陆军退休服务处主任 Mark Overberg 在 The Landing 举行的“不容错过”的 RAD 午餐会上发言。必须提前购买门票，并可在 RAD 当天早上在 Yano Hall 的登记处领取。购买门票的详细信息将在本通讯的后面提供。 COL English 和我要赞扬你们退休人员委员会的所有成员，感谢他们在过去几年的辛勤工作和奉献精神，以及在过去一年中应对前所未有的系统变化。我们也欢迎新的志愿者加入委员会。你们的委员会每月第一个星期四上午 11:30 在 The Landing 开会，一月和七月除外。我们不仅欢迎访客，而且鼓励访客。请联系我，委员会联合主席，或 Fort Novosel RSO Chris Moore 先生，了解有关加入委员会的更多信息。我们期待在 2023 年 RAD 见到大家。CSM(R) Mike Sutterfield
用快速电子梁探测光学叠液基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
光纤基础架构对于处理从军事智能到个人信息的广泛敏感数据至关重要。近年来，这些系统对这些系统的破坏尝试增加，以及未经授权的数据拦截的风险，这对量子计算的进步加剧了[1，2]。光纤特别容易受到窃听攻击的影响，其中未经授权的光耦合技术（例如evaneScent耦合，剪切，V-Grove剪切和微宏弯曲[3，4）可用于拦截数据。监视光电水平是检测窃听攻击的一种方法，但它可能不适用于导致最小或无法检测到的功率水平下降的攻击[5]。比光学功率跟踪更复杂的技术涉及监测接收器的极化状态变化，以使窃听尝试的正常系统变化。早期工作[6]使用分布式光纤传感（DFO）引入了一个系统，该系统可以通过使用已安装的光纤电缆触摸或操纵围栏来检测签名。但是，由于纤维杂质而依赖瑞利和布里鲁因反向散射，使该溶液复合物。此外，需要高速脉冲激光器以基于反向散射脉冲延迟确定漏洞的位置，再加上二氧化双流器以滤除放大的自发噪声的要求，并以其高成本进行贡献。1a）。[7]中的工作研究了不同纤维事件的极化特征，因为在特定时间和频率窗口中极化的序列变化，通过处理Poincar´e球中的极化状态得出（请参阅图通过窃听和有害事件产生的签名是在独特的情节中视觉的，被称为瀑布，使人类安全操作员可以在视觉上区分合法和未经授权的活动。这是一种比[6]的方法更简单，更具成本效益的恶意活动检测方法。然而，由于需要分析瀑布地块的人类专家，因此基于可视化的技术具有有限的适用性和可伸缩性。为了克服现有人类依赖性解决方案的可伸缩性和成本限制，我们引入了一种使用机器学习（ML）算法来分析极化特征的新方法。本文是第一个针对三种电缆类型进行实验收集和分析包含窃听攻击以及其他潜在有害和无害事件的数据集的。我们的方法论是从正常操作条件和无害事件中分析和分析窃听和潜在有害事件的过程，从而允许潜在的大规模光网络部署。提出的方法以92.3％的精度成功地分离了签名。
高级传输技术
高压传输电网是一个复杂，相互联系且相互依存的系统，负责向客户提供安全，可靠和成本效益的电力。在美国，传输系统由三个不同的电网或“互连”组成：东部互连，西部互连和一个较小的网格，其中包含大部分德克萨斯州。这三个系统之间的关系较弱，可以充当权力传输，但它们在很大程度上依靠独立系统保持稳定和可靠。与陈旧的资产一起，主要来自1960年代和1970年代，电力系统正在发展，从主要可靠，可靠和可变的产生来源（例如煤炭，天然气，天然气和水力发电）组成，到气候依赖的发电量的增长百分比到增加的百分比。所有这些一代来源都在很大程度上依赖于高压传输线，变电站和分销网格，以将电力带给客户。原始的垂直集成系统设计很简单，遵循生成到向客户分发的传输之路。派遣生成以满足可变客户需求的集中式控制范式正在通过更大的分布式能源部署（在传输和分配水平上）进行挑战，这可能不会遵循上述传统路径。这意味着今天的电力客户可能是明天的一代来源，如果风或太阳能资产在其私人财产上。客户现在可以成为电源的事实意味着他们不必完全依靠自己的公用事业来满足他们的需求，并且可以将电力卖给公用事业。但是，如果公用事业公司和私人拥有的一代无法产生足够的电力来满足所需的负载，则该公用事业仍必须维护向客户的电力基础设施。这将导致额外的公用事业支出，而没有任何进一步的客户收入，尽管该安排在公用事业公司管理由极端天气或其他问题引起的停电时有助于电网弹性和客户安全。电动汽车采用的越来越多也引入了电力需求增长。由于电动汽车（EV）充电需求是可移动的，因此对电动系统上的何处可能会实时出现的差异。满足这种电动汽车需求是对系统设计师和电网运营商的独特挑战，可以管理实时操作，系统增长和基础设施改进。这些广泛的系统变化产生了需要高级解决方案，以帮助解决现代运营挑战，并解决与老年基础设施相关的局限性和风险。当今运行中的传输系统是电力输送系统的骨干，它连接了所有网格资源，并充当电力从发电到需求的途径。高级传输技术，再加上先进的计算和高级动态情境意识，是一套工具，可以帮助解决传输挑战，提高电力传递的效率和有效性，并提高系统的可靠性和弹性。
自噬的成人发作导致突触稳态和认知障碍的丧失，
摘要越来越多的研究将大噬菌/自噬的功能障碍与阿尔茨海默氏病（AD）等疾病的发病机理联系起来。鉴于自噬对体内平衡的全球重要性，其功能障碍如何导致特定的神经系统变化令人困惑。为了进一步研究这一点，我们使用ATG7 IKO比较了成年小鼠自噬的全局失活，并与AD相关的致病性变化在突触蛋白的自噬处理中的影响。孤立的前脑突触体，而不是来自ATG7 IKO小鼠的总匀浆，表现出突触蛋白的积累，这表明突触可能是蛋白质稳态破坏的脆弱部位。此外，自噬的停用导致随着时间的推移会导致认知表现受损，而大型运动技能仍然完好无损。尽管自噬停用了6.5周，但在没有细胞死亡或突触丧失的情况下，认知的变化是。在AD的症状应用PSEN1 PSEN1双转基因小鼠模型中，我们发现自噬体成熟的障碍与从这些小鼠分离的自噬体中离散的突触蛋白的存在减少，从而导致这些蛋白质中的一种在洗涤剂无效的蛋白质蛋白质中积累。该蛋白质，SLC17A7/VGLUT，也积聚在ATG7 IKO小鼠突触体中。综上所述，我们得出结论，突触自噬在主要促进蛋白稳态中起作用，并且在降低自噬会中断正常的认知功能的同时，运动的保存表明并非所有电路都受到类似的影响。我们的数据表明，AD中自噬活性的破坏可能与这种成人发作神经退行性疾病的认知障碍有关。缩写：2Drawm：2天径向臂水迷宫；广告：阿尔茨海默氏病； Aβ：淀粉样蛋白β; AIF1/IBA1：同种异体移植炎症因子1；应用：淀粉样蛋白β前体蛋白； ATG7：自噬相关7； AV：自噬液泡； CCV：货物捕获价值； CTRL：控制； DLG4/PSD-95：光盘大型Maguk支架蛋白4； GFAP：神经胶质原纤维酸性蛋白； grin2b/nmdar2b：谷氨酸离子型热带受体NMDA型亚基2B;有限公司：长期抑郁症； MAP1LC3/LC3：微管相关蛋白1轻型链3; m/o：几个月大； PNS：核后上清液； PSEN1/PS1：Presenilin 1; SHB：蔗糖均质化缓冲液； SLC32A1/VGAT：Solute Carrier家族32成员1; SLC17A7/VGLUT1：Solute Carrier家族17成员7； SNAP25：突触体相关蛋白25； SQSTM1/p62：隔离1； Syn1：Synapsin I; SYP：突触素； SYT1：Synaptotagmin 1;塔姆：他莫昔芬； VAMP2：囊泡相关的膜蛋白2； VCL：Vinculin； WKS：几周。
项目名称：分布式系统加速器实时边缘人工智能（READS）
简介和动机 在过去十年中，机器学习 (ML) 技术逐渐进入加速器社区。近年来，深度学习的快速发展，特别是用于控制系统应用的强化学习以及深度学习在嵌入式硬件中的可访问性，重新引起了人们的兴趣并催生了大量应用 [ 1 ]。费米实验室加速器综合体（如图 1 所示）已为高能物理 (HEP) 实验提供了近五十年的质子束。该实验室目前的重点是其世界一流的强度前沿实验项目。虽然增加光束强度确实有其自身的挑战，但在很多方面，保持光束大小同时最大限度地减少光束损失（通过与光束真空管相互作用而损失的粒子）才是主要挑战。加速器通过数十万个设备的复杂系统进行控制。使用 ML 方法实现对其参数的微调和实时优化并超越人类操作员基于经验的推理是未来强度升级成功的关键。我们的目标是将 ML 集成到加速器操作中，此外，提供一个可访问的框架，该框架也可被具有动态调整需求的其他广泛加速器系统使用。为了成功最大限度地发挥 ML 的应用优势，我们将考虑以下几点：实时边缘 ML 系统优化：加速器涉及电源、射频和其他控制系统的复杂调节回路阵列。调节回路的增益针对操作进行手动优化和修复。实际上，光束分布和强度是在加速过程中变化的动态量。因此，这些动态系统理想情况下应该以近乎实时的方式重新检查操作条件。这需要一个能够在足够短的毫秒时间尺度上对系统变化做出反应的 ML 模型。快速、智能的分布式系统：由于粒子加速器的物理规模很大，控制系统往往分布在整个设施中。因此，优化每台机器的性能以及综合体的整体性能意味着需要一个快速的数据传输系统，允许子系统、机器和负责运行 ML 算法的计算机资源之间进行实时通信。我们的项目 Accelerator READS 将开发 ML 方法及其在大型加速器系统中的边缘实现。费米实验室在开发用于系统控制的实时嵌入式边缘 ML 设备方面处于领先地位，并利用 ML 提高了 HEP 实验的效率和准确性，例如紧凑型μ子螺线管 (CMS) 实验 [ 2 ]。利用内部实验室指导的研究和开发 (LDRD) 计划，费米实验室已经证明单个 ML 系统可以提高加速器性能。然而，将嵌入式 ML 系统连接在一起以协调分析和控制多个复杂结构尚未实现。将这项技术应用于加速器将使费米实验室加速器设施向快速、分布式和高性能控制和操作迈进。加速器 READS 产生的方法和工具将与各种复杂和分布式控制器的设计相关。我们将通过两个重要的实验来证明我们提案的有效性：Mu2e 溢出调节系统和主喷射器 (MI) 和循环器环 (RR) 光束损耗的去混合。