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避免过度销售的实用策略
第六条机制与京都议定书机制的一个根本区别是，根据《巴黎协定》，所有国家都有减排承诺，而《京都议定书》中只有工业化国家才有量化的减排承诺。《巴黎协定》要求缔约方避免对减排成果进行重复计算，方法是将任何转移的减排成果的“相应调整”（CA）应用于其报告的排放量或用于跟踪国家自主贡献（NDC）进展的其他指标。根据第六条，潜在转移国的主要担忧是，由于“过度销售”减排量，参与合作方式可能会损害其实现国家自主贡献。这也不符合获得国的利益，因为对风险的认知可能会降低转移国进行贸易和承诺相应调整的意愿。本报告的目的是提出解决一个重要过度销售风险的方案：销售低成本的减排成果（MO），如果剩余的减排机会变得过于昂贵（销售“唾手可得的果实”），这可能会损害国家自主贡献的实现。
Angelman综合征的神经过度兴奋性
Angelman综合征（AS）是一种罕见的神经发育障碍，通常是由缺失或泛素连接酶E3A（UBE3A）基因的母体副本引起的。该疾病的特征是严重的智力障碍，言语缺陷，运动异常，脑电图改变（EEG）活性，自发性癫痫发作，睡眠障碍以及经常笑声的快乐态度。尤其是关于电生理异常，增强的三角振荡能力和升高的兴奋性/抑制性（E/I）比率已记录在AS中，在啮齿动物模型中尤其研究了E/I比。这些电生理特征似乎与患有AS和相关性超同步神经活动的个体的癫痫发作率升高。在这里，我们简要回顾了有关脑电图，E/I比和AS中癫痫发作的发现，包括来自该疾病的啮齿动物模型的数据。我们总结了用于治疗AS的行为方面的药理学AP，包括神经精神上的现象和睡眠障碍，以及在疾病背景下的癫痫发作。抗抑郁药（例如SSRIS和非典型）是在行为上使用的药物之一，而抗惊厥药物（例如丙丙酸和lamotrigine）经常用于控制AS中的癫痫发作。我们最终提出了一些AS中某些现有药理剂的新颖用途，包括甲肾上腺素传播还原药物（α2激动剂，β受体阻滞剂，α1拮抗剂）和胆碱酯酶抑制剂，这些类别的药物可能可以减轻行为干扰和癫痫发作。
我们在英国是否过度销售氢
1。更“圆形”的能源系统，其核心能源效率。2。最终用途扇区的直接电气化（用于供暖空间或低温工业工艺，用于运输的电动汽车或某些行业的电炉）的直接电气化。3。使用可再生和低碳燃料（包括氢），用于直接加热或电气不可行的最终用途应用。
利用人工智能克服过度负债……
Boto Ferreira, M.、Costa Pinto, D.、Maurer Herter, M.、Soro, J.、Vanneschi, L.、Castelli, M. 和 Peres, F. (2020)。利用人工智能克服过度负债和消除贫困。[2020 年 10 月 19 日提前在线出版]。《商业研究杂志》，1-15。https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.035
加利福尼亚大火和过度监管的后果
1 California Timber Harvest, 2022, California Forest Foundation https://www.calforestfoundation.org/resource/timber-management/ California Timber Harvest by Year, 1952-2006, US Forest Service, USDA https://www.fs.usda.gov/pnw/pubs/pnw_gtr866.pdf 2 California Forests 80%-600% Denser Than 150 Years Ago By Jim Jacobs, GWire, September 15, 2020 https://gvwire.com/2020/09/15/california-forests-80-600-denser-than-150-years-ago-uc-researcher-says- biomass-is-one-of-the-answers/ To save forests, cut some trees down,科学家说，科学顾问乌拉·克罗巴克（Ula Chrobak），2017年4月21日https://www.science.org/content/article/save-forests-cut-forests-cut-some-trees-trees-trees-down-scientists-say-say-say say二十世纪二十世纪森林结构中的二十多个林区转变。 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1410186112
独立数据中心规模应对过度...
在过去的二十年里，数据中心等 IT 基础设施的可持续性成为谷歌、亚马逊等计算机巨头关注的重点。人们已经提出了使用可再生能源供电的数据中心。但是由于这些替代能源的间歇性，这些平台仍然与传统电网相连。IT 结构和电力限制经常受到单独质疑，导致全球系统效率低下。本文对能源自给自足的绿色数据中心进行了建模和设计，提出了一种电力自主的基础设施，包括风力涡轮机、太阳能电池板以及主要基于电池和氢系统的短期和长期存储设备。现有的规模确定方法局限于完美的 QoS，从而高估了所需设备。在本文中，我们通过质疑其对 QoS 和所需设备的影响来展示如何减少和对抗这种过度配置：减少计算或存储元素（服务器和电池）的数量。例如，将目标 QoS 从 100% 降低到 95% 会使所需服务器数量减少一半以上，而电池容量减少 30% 对电力基础设施的影响可以忽略不计。绿色数据中心、规模缩减、调度、可再生能源、服务质量。
武器化和过度炒作：高超音速技术
高超音速武器主要有两种类型：高超音速巡航导弹 (HCM) 和高超音速滑翔飞行器 (HGV)。北约科学技术组织等一些机构还将高超音速“后隐形”攻击和侦察机列入其中，预计到 2030 年代问世。HCM 是现有巡航导弹的加速版，飞行高度为 20-30 千米。它们由称为超音速燃烧冲压发动机的吸气式喷气发动机推进。这些“超燃冲压发动机”在燃烧阶段之前将进入的空气压缩在一个短漏斗中，使发动机在高速下极其高效地运转。由于超燃冲压导弹直接从大气中获取必要的氧气，因此体积更小、机动性更强。相比之下，HGV 则是无推进式，依靠火箭助推滑翔技术升入高层大气。在 40-100 公里的高度释放后，它们以高超音速飞行，无需关闭动力即可打击目标。它们能够机动并在不同高度释放，这使得它们的轨迹难以预测和计算。
关于过度使用手机的综合研究......
摘要 — 现代世界几乎完全依赖于先进的技术。因此，我们的生活完全受到基于现代技术的设备的影响，如手机、笔记本电脑、平板电脑、电脑等。然而，我们一天都离不开神奇的设备手机。由于使用方便，各阶层的人都广泛使用它。如今，它就像一个集所有功能于一身的装置。一方面，它提供即时通话、消息、网络浏览、电子邮件查看、观看视频、连接社交媒体、在线游戏、娱乐来源等等。毫无疑问，我们有幸拥有这种设备，因为它将我们的现代生活向前推进了许多步。另一方面，各个年龄段的人大部分时间都在使用手机。由于过度使用，人们可能会面临许多问题，如抑郁、慢性疼痛、注意力分散、失眠等等，这些问题对人们构成威胁。在本文中，我们试图找出人们每天在各种手机活动上花费多少时间，如通信、游戏、社交媒体和网络浏览。根据我们采访的专家和我们的分析，过度使用手机会对人类产生各种有害影响，例如脾气暴躁、耐心和食欲下降、上瘾、事故、有时传播谣言和高度焦虑以及其他健康问题。此外，我们提出了一些减少过度使用手机的方法，以便人们可以避免使用手机的负面影响。索引术语 — 手机、通信、学习辅助、网上银行、移动互联网、分心、抑郁和上瘾
1240.4130 动物药品的过度配方
I. 目的................................................................................................................................1 II. 政策................................................................................................................................1 III. 标准................................................................................................................................1 IV. 版本历史........................................................................................................................2
对硬性实例对过度拟合的影响...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是，它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中，我们从培训实例的角度（即训练输入目标对）研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量，我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明，对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果，证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差，并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后，我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案，包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明，使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。