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World File Search System被忽略了
溺水风险和气候变化：最新的评论
抽象的溺水和气候变化都是重要的全球健康威胁，但很少的研究将气候变化与溺水风险联系起来。研究在高收入和低收入和中等收入国家中无意溺水的流行病学，风险因素和预防策略已经扩大了理解，但是对灾难和极端天气相关的溺水需求的理解是研究重点。正如民族国家和研究人员呼吁对气候变化采取行动，其对溺水的影响在很大程度上被忽略了。本最先进的审查将现有的文献视为气候变化，这是全球溺水风险变化的贡献。使用世界气象组织确定的选定与气候变化相关的风险以及作为框架的可持续发展目标的关键风险，我们考虑与热浪，水样气象危害，干旱和水的稀缺性，损害基础设施，海洋生态系统崩溃，流离失所，流离失所，po po和现成的贫穷风险。尽管大气变暖的程度仍然不确定，但气候变化对溺水风险的影响已经在发生，不再被忽略。需要更多的证据表征溺水和低收入和中等收入环境之间的溺水与气候变化之间的联系，溺水干预措施的实施和评估必须反映出地方一级的气候变化风险，这考虑了地理变化以及不平等的后果。此外，预防伤害，减少灾害风险和缓解气候变化部门之间的合作对于防止气候变化阻止溺水方面的进展和进一步倡导气候变化缓解气候变化作为淹没风险降低机制至关重要。
公众对自动流动性的道德问题的看法
与社会更大的利益，这为社会层面的道德挑战铺平了道路。虽然在危险情况下一直关注单个AV的行为，但扩大AV的行为对整个运输系统的行为可能会对社会产生后果，而不仅仅是在AV中实施哪种道德准则[6]。外行依靠他们的直觉和社会认知结构，例如信任，价值一致性，情感和情境因素，以判断新的，复杂的技术的道德可接受性，而不是像专家这样的专家一样[7]。在这方面，人们越来越关注人工智能技术漏洞漏洞，数据秘密，同意和安全性的脆弱性。av并不是这种怀疑主义的例外。在可及性和公平性方面，公众对AV的影响有所增加。尽管如此，一项全面的分析表明，对自动运输的非区分含义的研究（例如对社会公平和公共卫生的影响）的研究相对较低[8]。另外，虽然驾驶员的需求和使用已经进行了大量研究，但脆弱的道路用户类别，例如行人，老年道路使用者，残疾人道路使用者，儿童，但被忽略了。目前的手稿报告了一项焦点小组研究的结果，该研究是作为H2020 Project Suaave的一部分（支持对自动化车辆的接受，2019-2022）的一部分，以理解公众对AV提出的道德问题的看法，针对不同的道路用户组，即不同的道路用户组，即驾驶员，行人，行人，行人和不适合使用）。
对沙漠中生态系统服务价值的会计
生态产品和生态系统服务对于人类的生存和发展至关重要。总生态系统产品（GEP）是一种结合生态系统服务价值的方法，可以反映生态系统的状态以及生态保护和恢复性能。沙漠生态系统的保护和恢复在扩大全球耕地，确保粮食安全和改善人类福祉方面起着重要作用。但是，生态系统服务和GEP在沙漠中的价值被忽略了。以Kubuqi沙漠生态系统为例，本研究评估了2000年至2020年的Kubuqi沙漠生态系统中的Pattens，GEP值及其变化。我们的研究发现1）在过去20年中，库布奇沙漠生态系统中湿地，森林，草原和灌木的地区增加了100.65％，6.05％，2.24％和2.03％，而沙漠的湿地增加了10.62％； 2）2020年Kubuqi的GEP为554.8亿CNY，其沙尘暴预防值最高（39.39％）； 3）在20年期间，库布奇沙漠生态系统中生态系统服务的价值都增加了，最大的增长来自Sandstorm的预防（增长了195.09％）。这项研究强调了GEP会计如何促进沙漠保护和恢复，量化沙漠生态系统对人类福祉的贡献，并为沙漠生态系统提供未来的GEP会计建议。这项研究可以提供有关全球沙漠生态系统保护和恢复的科学信息。
自动驾驶的社会符合社会符合控制
自动驾驶汽车（AV）的控制设计主要集中于实现单独控制的AV或一群合作控制的AV的预定目标。然而，自主驾驶对人类驱动车辆（HV）的影响在很大程度上被忽略了，这可能会导致对乘客和周围交通的安全性有害的利己主义的AV行为。在这项研究中，我们开发了一个具有有用的社会心理学指标，称为社会价值取向（SVO），为AVS的社会符合社会控制设计设计开发了一般框架，以利用AVS来利用其对以下HVS行为的影响。这是至关重要的，因为以社会符合社会的方式行事的AV使人类的驾驶员能够理解其行为并做出适当的反应。在拟议的框架内，我们定义了受控AV的实用程序及其以下车辆，以由AV的SVO确定的加权方式最大化。鉴于AV的目标以及由社会符合社会兼容的AV控件提供的以下HV的好处，公用事业最大化涵盖了一系列设计目标。然后制定出最佳的控制问题，以最大化效用函数定义，该功能使用Pontryagin的最低原理在数值上求解，并提供最佳保证。开发的方法适用于合成社会符合社会符合AV的生态驾驶的控制。提出了一组数值结果，以使用在明尼苏达州55号公路上收集的现实世界实验数据显示拟议方法的机制和有效性。
初始筛选订单问题
我们研究了初始筛选顺序（ISO）在候选日期筛查中的作用。ISO是指筛选器在选择𝑘候选时搜索候选池的顺序。今天，ISO通常是信息访问系统的产物，例如在线平台或数据库查询。ISO在文献中很大程度上被忽略了，尽管它对所选候选者的最佳性和公平性的影响，尤其是在人类筛选人员下。我们定义了两个问题公式，描述了筛选器的搜索行为给定的ISO：最好的𝑘，其中它选择了顶部𝑘候选者；和好𝑘，在其中选择了第一个好成绩的候选者。为了研究ISO的影响，我们引入了类似人类的筛选器，并将其与其算法对应物进行比较，在该算法中，人类样的筛选器会随着时间的流逝而不一致。我们的分析尤其表明，在类似人类的筛查者解决方面的问题下，ISO尽管达到了群体的公平性，但仍阻碍了个人的公平性，并阻碍了选定的候选者的最佳性。这是由于位置偏见所致，在该位置偏见中，候选人的评估是由其在ISO中的位置所影响的。我们报告了大量的模拟实验，以探索两个筛选器的最佳参数和良好问题的参数。我们的仿真框架足够灵活，可以说明多个候选筛选任务，这是运行现实世界过程的替代方法。
较热的欧洲太平洋牡蛎
如果我们要预测并减轻气候变化对海洋生态系统的影响，海洋物种范围扩展的预测至关重要。 但是，大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平，这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。 对于整个气候系统，这些不确定性采用三种形式：场景不确定性，气候模型没有确定性和内部气候变化。 至关重要的是，内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量，在生态学研究中在很大程度上被忽略了。 在这里，我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。 未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。 对四个气候变化方案进行了模型预测：SSP1 2.6，SSP2 4.5，SSP3 7.0和SSP5 8.5。 在每种情况下，都使用了二十多种气候模型的集合。 使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。 我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异，但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。 我们的结果表明，从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。海洋物种范围扩展的预测至关重要。但是，大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平，这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。对于整个气候系统，这些不确定性采用三种形式：场景不确定性，气候模型没有确定性和内部气候变化。至关重要的是，内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量，在生态学研究中在很大程度上被忽略了。在这里，我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。对四个气候变化方案进行了模型预测：SSP1 2.6，SSP2 4.5，SSP3 7.0和SSP5 8.5。在每种情况下，都使用了二十多种气候模型的集合。使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异，但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。我们的结果表明，从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。对场景预测的比较表明，在SSP5 8.5场景下，太平洋牡蛎的未来招聘区可能是低排放SSP1 2.6场景中的两倍以上。重要的是，整体表明，由于内部变异性，太平洋牡蛎的近期变化高度不确定，这与20年时间范围内的气候模型不确定性相似。
储能数据报告展望——电化学储能系统性能解读指南
人们对电化学储能材料和技术的关注度日益提升，为该领域带来了大批新研究人员，这无疑是迈向进步的第一步。[1] 新研究人员的多元背景和独特视角可以启发和催化传统观念的改变，从而为原本停滞不前的领域带来突破。但必须注意的是，新研究人员的涌入往往是一把双刃剑——任何科学领域的新手通常都不了解基础科学、惯例和定义该领域标准的方法，也不了解该领域发展到这一阶段的历史。通常，这会导致该领域的专家完全否定新研究人员的工作，很少考虑这些工作背后可能存在的科学价值，仅仅是因为研究人员对数据解释不当或计算方法滥用。电化学储能材料领域也不例外。尤其臭名昭著的例子包括但不限于镍氢氧化物、钴氧化物和镍钴氧化物/氢氧化物。[2] 每年都会发表大量关于这些材料的研究，报告的比电容值为每克数千法拉，但由于作者解释、分析和报告数据的方式，这些值被忽略了。这绝不是一个新问题，而且尚未解决。为了确保我们领域的建设性进展，我们想再次提请研究人员——以及将评判他们工作科学基础的审稿人——注意正确解释和报告储能材料和设备数据的重要性。在以下章节中，我们将讨论研究人员在报告储能材料性能指标时常犯的错误，以及如何正确识别所研究的特定电极材料的电化学特性可以消除这些错误。
使用线性数据驱动模型
摘要 - 模型预测控制（MPC）已广泛应用于自主驾驶的不同方面，通常采用非线性物理派生的模型进行预测。但是，反馈控制系统本质上正确正确地正确正确，因此在许多应用程序中，使用线性时间不变（LTI）模型进行控制设计是足够的，尤其是在使用可靠的控制方法时。这种方法的理念似乎在当前的无人驾驶汽车研究中被忽略了，这是我们旨在在这里解决的研究差距。也就是说，我们没有衍生出相应的最佳控制问题的车辆动力学的细致的非线性物理模型，而是识别低阶数据驱动的LTI模型并通过可靠的线性MPC方法来处理其不确定性。我们基于管MPC（TMPC）为无人驾驶汽车开发了两步控制方案，该方案引入了结构鲁棒性，尽管在数据驱动的预测模型中对错误进行了建模，但仍确保了约束依从性。此外，我们采用了旨在利用线性MPC问题的特殊结构的快速优化方法。我们使用从现实世界数据中识别的车辆模型以及IPGCARMAKER中的仿真来评估所提出的控制方案，在该模型中，该车辆的模型固有地是非线性的，并使用了详细的3D物理学。我们的结果表明，可以有效地使用LTI模型来实现车道维护任务，TMPC可以防止车道出发和由于模型不确定性而导致的碰撞，并且线性模型允许与NAIVE MPC实现相比，可以通过数量级来减少计算时间的算法改进。
在太阳能光伏
摘要。这项工作着重于确定在太阳能光伏（PV）检查中自动无人驾驶汽车（UAV）的应用，关键挑战和未来的机会。本文强调需要更多的研究关注和深度的方面，这些方面在大多数发表的研究工作中都被忽略了。因此，它提出了有关当前在太阳能光伏技术中使用的最新概述，强调了其主要挑战和未开发的潜力，需要进行更多的研究。在最近的非规定大型屋顶系统，浮动和垂直太阳能光伏系统中确定了主要的挑战和机遇，这些系统从施工前阶段开始需要自主检查应用，并且需求因标准地面安装型系统而异。这主要是因为发现自主系统在苛刻的环境中更具影响力。除了与自主导航有关的技术方面，所需的传感器类型和太阳能光伏监控，视觉视线之外（BVLOS）和安全自治之外，还可以使用船上备份/监控系统来协助导航和紧急降落。由于在复杂城市环境中应用的性质，这是必不可少的。据认为，“开放研究”领域将加深区域影响，效率，可访问性和使用无人机检查太阳能PV和其他部门的检查活动。因此，可以为载人和自主检查景观带来巨大的转变。因此，这项工作提供了有关当前应用程序，确定挑战的技术输入，并就未来进步最大的方面提出建议。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。