适应能力

气候适应能力框架

气候变化将对苏格兰生活的各个方面产生深远影响。公共部门有责任了解潜在影响并做出响应。越来越多的证据表明，气候变化的影响可供我们参考，包括英国气候变化风险评估。根据现有证据，苏格兰气候变化适应计划 (2014) 强调了对苏格兰的 15 个主要影响。公共部门的职能多种多样，有些职能可能与您的组织职责更直接相关，但大多数职能都会对您的组织产生某种影响。

增强美军的适应能力

增强道路基础设施的气候适应能力

COP 定期进行审查，排水设计标准上一次提高是在 2011 年；目前正在进行另一轮审查，以考虑新的气候模式

心理负荷与人体适应能力的评价及联系

效率，导致操作员的行为和生理适应性。更准确地说，它涉及改变任务的需求（例如难度、时间压力、复杂性）来评估和识别对操作员适应性产生的影响。行为适应性与策略实施的表现相关，生理适应性与心理努力的调动与射血前期的反应评分相关。

PRB气候适应能力建筑计划

•原则的独特框架使您可以在影响您的客户和环境的问题上对业务进行全面看法，从而帮助您的银行构建其方法并为新兴披露，监管和报告要求做准备。

通过...增强农作物对气候变化的适应能力

本文探讨了转基因 (GM) 在增强作物对气候变化的适应性方面的作用，重点介绍了关键进展、应用和挑战。转基因为应对干旱、高温和盐碱等气候引起的压力提供了有希望的解决方案，显著提高了作物产量和可持续性。通过分析当前的转基因技术，特别是 CRISPR 和多性状作物开发，本文强调了它们在建立气候适应性农业系统方面的潜力。它还讨论了印度拉贾斯坦邦的具体案例，转基因作物可以解决该地区的水资源短缺和土壤盐碱化等特定挑战。尽管有潜在的好处，但高开发成本、监管障碍、公众怀疑和环境问题等挑战限制了转基因作物的广泛采用。本文最后探讨了前景，包括生物信息学和计算工具的进步，并强调将转基因技术与传统育种方法相结合以开发更具适应性的作物品种的重要性。在气候变化面前，结合创新和可持续农业实践的平衡方法对于解决全球粮食安全至关重要。

加强沿海和海洋适应能力的创新方法

创新的气候适应方法将技术和基于自然的解决方案相结合，可能比单独使用其中一种解决方案更强大、更全面、更具成本效益。在沿海和海洋环境中，这些解决方案包括极端事件预警系统、减少风暴潮和海平面上升影响的混合方法（例如在人工海堤旁恢复沿海植被）、投资基于自然的基础设施、减少有害捕捞活动的新技术、基于生态系统的海洋空间规划和连贯的海洋保护区网络以及沿海灾害测绘。然而，尽管沿海和岛屿社区迫切需要适应气候变化，但知识、能力和资金方面的差距和挑战阻碍了这些综合方法的广泛实施和主流化。

热能存储解决方案可提高人类在极端天气下的适应能力

会议主席：Marco Pritoni 博士 (LBNL)，演讲人：Chuck Booten 博士 (NREL)，主要贡献者：Sajith Wijesuriya 博士 (NREL)、Ravi Kishore 博士 (NREL) 本文由美国能源部 (DOE) 下属可持续能源联盟有限责任公司运营的国家可再生能源实验室根据合同号 DE-AC36-08GO28308 撰写。资金由美国能源部能源效率办公室和可再生能源建筑技术办公室提供。文章中表达的观点不一定代表能源部或美国政府的观点。美国政府保留；并且出版商在接受发表本文时承认美国政府保留非独占的、已付费的、不可撤销的全球许可，可以为美国政府目的出版或复制本文的已出版形式，或允许他人这样做。

具有类脑神经适应能力的稳健且可扩展的超维计算

一、问题和动机物联网 (IoT) 促进了许多利用基于边缘的机器学习 (ML) 方法来分析本地收集的数据的应用。不幸的是，流行的 ML 算法通常需要超出当今物联网设备能力的密集计算。受大脑启发的超维计算 (HDC) 已被引入以解决这个问题。然而，现有的 HDC 使用静态编码器，需要极高的维数和数百次训练迭代才能达到合理的准确度。这导致了巨大的效率损失，严重阻碍了 HDC 在物联网系统中的应用。我们观察到一个主要原因是现有 HDC 的编码模块缺乏利用和适应训练期间学习到的信息的能力。相比之下，如图 1(a) 所示，人类大脑中的神经元一直在动态再生，并在学习新信息时提供更有用的功能 [1]。虽然 HDC 的目标是利用随机生成的基础超向量的高维性来将信息表示为神经活动的模式，但现有的 HDC 仍然很难支持与大脑神经再生类似的行为。在这项工作中，我们提出了动态 HDC 学习框架，可以识别和再生不需要的维度，以在显著降低维数的情况下提供足够的准确性，从而加速训练和推理。 II. 背景和相关工作 A. 物联网和基于边缘的学习 许多新颖的框架和库已经开发出来，以在资源受限的计算平台上定制流行的 ML 算法，包括 TinyML [2]、TensorFlow Lite [3]、edge-ml [4]、X-Cube-AI [5] 等。然而，这些学习方法通​​常需要大量的训练样本和多个训练周期，超出了当今物联网设备的能力。同时，利用目标平台的学习结构和特性，研究人员提出了许多提高基于边缘的学习效率的技术，例如分割计算 [6]、联邦学习 [7]、[8]、知识蒸馏 [9]。这些技术与我们的方法正交，可以与我们的方法集成，以进一步提高学习性能。

社论：整合先进的高通量技术，提高植物对环境挑战的适应能力

高通量技术为基因组学、转录组学、蛋白质组学、表型组学和代谢组学分析提供了广泛的组学数据集。这些进步伴随着不断发展的生物信息学工具，整合了组学相关数据，提供了有关植物分子系统及其功能的关键信息（Choi，2019 年）。这些技术显著推动了植物组学研究，研究基因功能、调控和适应性。此外，它们有助于恢复大量植物多样性，这对于遗传改良、粮食安全和保护工作至关重要（Kumar 等人，2021 年）。通过整合来自基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的多层次生物数据，可以全面研究和洞察控制对非生物胁迫反应的分子方面。本研究主题集成了先进的高通量技术、多组学、生物信息学、系统生物学和人工智能，以探索植物对环境限制的压力和耐受性。它包括九篇原创研究文章，增强植物对干旱、寒冷、紫外线辐射、洪水和低氮胁迫等压力源的适应力。文章涵盖了重要的植物物种：水稻、马铃薯、卷心菜、甘蔗、杨树、南极苔藓（Pohlia nutans 和 Leptobryum pyriforme）和濒危植物物种 Myricaria laxi flora。此外，一篇综述探讨了基因组工程的最新进展以及 CRISPR-Cas9 介导的基因组编辑在可持续农业中的作用。本研究主题探索了各种尖端技术，以增强植物对环境挑战的适应力。这些包括转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学。Dwivedi 等人进行了首次研究，采用高通量表型组学参数来选择生殖阶段干旱胁迫 (RSDS)