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“应该增加低碳选择的多样性......
• 国家能源转型路线图 (NETR) 的目标是到 2050 年实现 70% 的可再生能源 (RE)，其中 58% 来自太阳能、11% 来自水力发电、1% 来自生物能源，30% 来自天然气。“70% 的可再生能源目标仅适用于发电，而不是整个能源系统。这一数字不包括工业和运输等行业的非电力能源使用，”马来西亚战略与国际问题研究所 (Isis) 高级分析师 Dhana Raj Markandu 表示。尽管马来西亚整体上大力推动可再生能源，但预计马来西亚 78% 的总一次能源供应仍将来自化石燃料，主要是天然气，辅以原油、石油产品和其他产品。“这凸显了在平衡经济、金融、社会、技术和物流考虑的同时，迅速转向所有行业使用更清洁能源所面临的固有挑战，”Dhana 表示。他补充说，NETR 的主要目标是到 2044 年逐步淘汰燃煤发电。根据《2022 年马来西亚能源统计手册》，2020 年总一次能源的最大燃料来源是天然气（42.4%）、原油、石油产品和其他（27.4%）以及煤炭和焦炭（26.3%）。2021 年的发电结构主要是水力发电（17.8%）、煤炭（45%）和天然气（34.2%）。实现这一目标将对马来西亚的脱碳努力产生最大影响，但寻找化石燃料替代品很困难。因此，Dhana 认为，要实现马来西亚的可再生能源
大型语言模型推理中动态策略选择的自适应求解器框架
大型语言模型 (LLM) 在处理推理任务方面表现出令人印象深刻的能力。然而，与能够本能地根据任务的复杂性调整问题解决策略的人类不同，大多数基于 LLM 的方法采用一刀切的方法。这些方法采用一致的模型、样本大小、提示方法和问题分解级别，而不管问题的复杂性如何。这些方法的不灵活性会带来不必要的计算开销或次优性能。为了解决这一限制，我们引入了一个自适应求解器 (AS) 框架，该框架可以动态调整解决策略以适应各种问题，从而实现测试时间计算资源的灵活分配。该框架有两个主要模块。初始评估模块使用答案一致性评估当前解决方案的可靠性。如果解决方案被认为不可靠，则后续的适应模块开始发挥作用。在这个模块中，各种类型的适应策略被协同使用。通过这种动态和多方面的适应，我们的框架可以帮助减少计算消耗并提高性能。复杂推理基准的实验结果表明，我们的方法可以在保持原有性能的同时显著降低 API 成本（最高可达 85%）。此外，在相同成本下，与基线相比，其准确率最高可提高 4.5%。代码和数据集可在 https://github.com/john1226966735/Adaptive-Solver 上找到。
水稻现象选择的表现：种群大小和基因型 - 环境相互作用对预测能力的影响
现象预测（PP）是一种利用近红外光谱（NIRS）数据的新方法，为育种应用提供了基因组预测（GP）的替代方法。在PP中，高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵，可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比，PP具有成本和吞吐量的优势，但影响其准确性的因素尚不清楚，需要定义。本研究研究了各种因素的影响，即训练人群的规模，多种环境信息整合以及基因型X环境（GXE）效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征（开花，植物高度，收获指数，千粒体重和谷物氮含量）的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据，GP通常超出执行的PP。但是，使用来自多个环境的数据，使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵，PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比，将PP和GP信息组合在一起（例如，GP，PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44）。我们的发现表明，当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时，PP可以与GP一样准确，这可能为水稻育种计划提供重要优势，降低育种周期并降低计划成本。
数据空间中数据受托人选择的设计功能
摘要：随着世界变得越来越数字化，数据已成为关键资源。有效使用时，它可能会导致更准确的预测，过程优化和创新业务模型的创建。必要的数据通常分布在多个组织之间，并且其全部价值只能通过共同的协作来实现。数据空间为组织提供了一个用于主权和安全数据共享的平台。为了使合法安全的数据共享并确保遵守法规，数据受托人作为受信任的中介机构发挥着关键作用。但是，选择一个合适的数据受托人，以满足想要彼此共享数据的参与者的需求。我们的研究旨在阐明数据空间参与者可以选择适当的数据受托人的过程。为此，我们实施了白名单的方法。我们报告了设计科学研究项目的结果，其中包括设计功能，以促进白名主义方法将其整合到不同的数据空间实例化中。在专家研讨会期间发现并解决了潜在的缺点。通过提供经过验证的设计知识，我们帮助数据空间社区的从业人员结合了如何选择最合适的数据受托人的概念。
B.Sc.基于数学选择的信用系统 国家研讨会2025
三角学代码：（理论）信用：5课程目标：灌输衍生物与函数图的切线线的想法，如何使用衍生物来描述一个数量的变化率相对于另一个数量的变化率，以及如何将几何学的想法与分析思想相关联。了解限制过程的直观解释，计算功能的基本限制，并了解限制对分化过程的重要性，并能够计算简单功能的派生。了解连续性与功能相关，并能够将连续性的直观概念与连续性的数学定义相关联，以比较和对比连续性和可怜性的思想。要识别和使用角度的词汇（包括标准位置，初始角度和终端，次角度，急性，右角和钝角）了解正确三角形的用法来评估六个三角函数以将六个三角函数用于六个三角函数，以计算任何六个三角函数，以适用于六个单元的圆圈。单元 - I：功能和限制：常数和变量 - 函数 - 函数分类 - 限制。单元 - II：连续分化的方法 - 莱布尼兹的定理及其应用 - 增加和减小功能 - 两个变量的功能的玛齐玛和最小值。单位 - V：双曲线功能 - 双曲线和圆形功能之间的关系 - 逆双曲功能。单位 - III：曲率 - 曲率半径 - 曲线和极性坐标 - 曲率 - 曲率半径的中心 - Evolutes＆touges单位 - IV：sin（cos（cos），tan（tan），棕褐色（tan（𝑛𝑥）的扩展 -
对气候变化适应选择的意识有关红树林生态系统保护：Chwaka湾的案例研究
这项研究旨在评估人们对Unguja Zanzibar Chwaka湾村庄的红树林生态系统保护的气候变化适应选择的认识。这项研究涉及来自Chwaka，Michamvi和Ukongoroni的278名参与者，并通过问卷调查和半结构化访谈收集了数据。使用SPSS软件和描述性统计数据分析了数据，并使用Microsoft Excel创建了视觉表示。调查结果表明，该地区居民的大量比例意识到基于生态系统的适应性，因为他们将其确定为局部适应的催化剂。实践的适应选择是造林，保护墙的建设，提高政府，委员会和社区成员之间的公众意识，并保护红树林生态系统周围的任何障碍。他们还利用替代能源，建筑材料，多样化的农村生计和迁移，所有这些都对红树林生态系统保护产生了积极影响。本研究使用二进制逻辑模型，在这种模型中，几率（b）为˃1，这意味着事件更有可能发生，并且当优势比为˂1时，描绘了事件的可能性较小。按照二进制逻辑模型表明，当地人知道红树林保护中使用的适应策略。另一方面，替代能源的B值为0.4，表明大多数人选择使用红树林的资源而不是其他替代能源。迁移到邻近城市，它对红树林的生态的影响比选择扩展奇瓦卡湾的社区时的影响要低0.5倍。这是因为搬到另一个城市可以防止人们在红树林上前进，以建造房屋，保护红树林的树木免受建筑工地的砍伐。该研究建议政府为红树林保护区分配资金，包括种植，障碍物建设和植物信息传播。
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。
提供者对提供准备选择的看法
在HIVR4P 2024上发表了第5届HIV预防研究会议，作者要感谢Eswatini卫生部的领导层，医疗保健提供者参加了这项研究，数据收集者和青年咨询委员会成员的支持和协作。美国人民通过美国总统的紧急艾滋病救济计划（PEPFAR）和美国国际发展机构（USAID）（USAID）的慷慨支持，使马赛克成为可能。本演讲的内容是马赛克的责任，不一定反映了Pepfar，USAID或美国政府的观点。Mosaic是由FHI 360领导的全球合作协议（＃7200AA21CA00011），核心合作伙伴Wits Rhi，Pangea Zimbabwe，LVCT Health，JHPIEGO和AVAC。
移动设备上的智能数据布局选择的实时核心外围带有智能数据布局的指导
移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素，尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer（VIT）由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构，这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是，现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性，而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求，但它们要么引入与数据转换有关（例如，重塑和转置）或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限，这些导致在移动设备上的高架开销，这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中，我们提出了ECP-VIT，这是一个实时框架，该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力，并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈，并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力，以减少计算需求。此外，我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT，提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍：STL-10，CIFAR100，Tinyimagenet和Imagenet。