XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辛西娅
i抽象的转基因生物（GMO）和农业贸易：加勒比海米歇尔·辛西娅·约翰（Michelle Cynthia John）的前景和影响
i抽象的基因修饰的生物（GMO）和农业贸易：对加勒比海米歇尔·辛西娅·辛西娅·约翰生物技术的前景和影响是一种关键技术，可以通过积极影响农业生产来在全球范围内增强食品和营养安全。本文研究了遗传修饰对全球农业政治经济学的影响，并试图将加勒比海置于此框架之内。“基因革命”体现了该地区发展其农业技术部门的挑战和机会。但是，评估生物技术在解决食品和营养不安全方面的作用必须超越完全接受或拒绝，并权衡其收益和风险。这代表了论文中所采取的概念立场，并在“生物变革主义”的角度举例说明了。一种国际政治经济学方法旨在突出该行业成功所需的生物技术发展的关键结构，特别是安全，生产，财务和知识。它也带来了影响从传统全球劳动分工产生的发展中国家的问题。加勒比海地区在每个结构中都占据外围地位，但可以为在安全性（生物安全）和金融（商业项目）方面所取得的进步而值得称赞。生产的边缘性归因于没有商业生产，而普遍缺乏对转基因生物的认识是知识结构中的主要赤字。研究发现，生物技术在加勒比农业中具有作用，但这取决于该地区改善其在上述每个结构中的地位。相关立法，能力建设，适当的基础设施，研发资金，私营部门的参与，公共教育和政府对该部门的支持都是成功的先决条件。此外，必须考虑替代生产系统，以解决与遗传修饰在粮食生产中的应用有关的问题。
Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物
摘要。在2023年创下的全球温度有助于揭示际际时间尺度上全球变暖的加速。加速的直接原因是地球的能量不平衡增加，特别是对地球（降低反照率）的实质性变暗，等于CO 2增加了100 ppm以上的增加，尽管由于有限的全球测量值很难分配Arososol强迫和云反馈之间的反击之间的变化。大2023年变暖与管道中全球变暖的关键发现一致：3降低了气溶胶冷却和高气候敏感性。我们预计，由于当前的大行星能量失衡，创纪录的每月温度将持续到2024年中期，相对于1880 - 1920年，12个月的运行均值全球温度达到 +1.6-1.7°C，在以下LA NINA中仅降至+1.4±0.1°C。考虑到较大的行星能量不平衡，很明显，世界正在穿过1.5°C的天花板，并且要高得多，除非采取措施影响地球的能量不平衡。
辛西娅·鲁丁 - Statement1.pdf
机器学习有两个“领域”表现得非常不同：“原始”数据问题和“表格”数据问题。原始数据问题受益于非常复杂的模型。它们的预测问题具有确定的结果，例如，图像分类器应该能够以超过 99% 的准确率确定图像中是否包含椅子。表格问题则不同：表格数据是人们可以在电子表格中找到的数字表。表格数据问题预测不确定的结果，例如某人出狱后是否会犯罪。表格数据问题无法从深度学习等复杂模型中受益。对于表格数据，有新的可解释机器学习算法可以创建小到可以放在索引卡上但又与深度学习一样准确的模型。