e-Waste trade drives environmental injustice | Science
2022 年，大约有 51 亿公斤电子废物（电子废物）进行跨境交易（通常是非法交易），其中近 90% 最终流入发展中国家 (1, 2)。大多数资金流从北半球流向非洲、亚洲和南美洲 (3, 4)。出口国安全回收的高成本，加上接收国劳动力成本低和监管薄弱，为这些转移创造了强大的经济动力 (5)。 《巴塞尔公约》旨在限制此类流动，但模糊的废物定义、薄弱的报告和不完整的执行使出口国逃避责任(6-8)。解决这种结构性不平等需要重新定义全球废物生产和管理链的责任。
GAO 的发现自 2015 年以来，军事设施的自然灾害造成了巨大的成本和损失，但国防部 (DOD) 尚未全面跟踪与这些成本相关的数据。 2024 年，国防部开始努力追踪极端天气对军事设施的影响。然而，政府问责局发现了国防部数据收集范围及其收集完整、准确的灾难恢复成本数据的能力方面的差距。具体来说，国防部的数据收集仅限于极端天气的影响，不包括自然灾害的全部范围，包括地震等地震事件。此外，国防部收集的有关设施极端天气成本的数据在某些情况下可能不准确或不完整，部分原因是设施预计报告信息的时间。扩大其数据收集范围以涵盖所有类型的自然灾害，并建立一个流程来确保成本数据完整和准确，可以提高国防部预测未来灾
2096 Fundamentals of Metrology
为期 5 天的计量学基础研讨会是一门强化课程，向参与者介绍测量系统、单位、良好实验室规范、数据完整性、测量不确定度、测量保证、可追溯性等概念
Weather Modification: NOAA Should Strengthen Oversight to Ensure Reliable Information
GAO 的发现任何在美国进行人工影响天气作业的人都必须通知并更新国家海洋和大气管理局 (NOAA)，而国家海洋和大气管理局 (NOAA) 又需要保存活动记录并与公众分享。人工影响天气包括人工降雨（旨在改变当地降水）和太阳能地球工程（寻求更大规模的气候变化）。一些州利用人工降雨来解决美国西部持续缺乏降水的问题。人工人工影响天气技术是最常见的技术，但最近，越来越多的组织开始进行太阳能地球工程操作或研究。NOAA 有法定要求对人工影响天气报告进行监督，但该机构并未完全履行其维护和共享人工影响天气报告的责任。人工影响天气运营商可能会报告不一致的信息或无法报告，我们估计向 NOAA 提交的所有报告中超过
GAO 的发现根据 2023 年 7 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日的 DOL 数据，GAO 审查的美国劳工部 (DOL) 劳动力计划参与者中有 7% 的人患有残疾。残疾参与者的就业结果较差。在报告残疾的人中，43% 的人没有报告他们的残疾类型（例如身体或认知残疾）。美国政府问责局发现，这些数据的完整性因州而异。美国劳工部已采取措施提高这些国家收集数据的完整性，这有助于改善不同类型残疾参与者的结果。然而，官员们表示，他们不打算向数据不太完整的州提供援助。GAO 访问的州和地方劳动力机构已做出各种努力，以确保残障参与者能够参与其项目。例如，接受 GAO 采访的官员表示，他们已经提供
RBTX Launches New Online Shopping Experience for Customers
RBTX.com 上的客户现在可以将组件添加到购物车中进行购买，或构建具有保证兼容性的完整系统
At the Money: The Mega Backdoor Roth
金钱方面：丹·拉罗萨 (Dan Larosa) 的巨型后门罗斯 (2026 年 2 月 19 日) 401(k) 最高限额为 24,500 美元，但您可以通过切换到国税局批准的巨型后门罗斯账户，将您的延税投资增加至高达 80,000 美元。完整文字记录如下。 ~~~ 关于本周的嘉宾：丹·拉罗萨 (Dan LaRosa) 是……的总监。阅读更多 金钱上的帖子：巨型后门罗斯 (The Mega Backdoor Roth) 首先出现在《大图片》(The Big Picture) 上。
An Algorithm Trace For The Truncation Of Fixed Capital
1.0 简介这篇文章回顾了我在不重新切换的情况下重复截断的示例。在这个示例中，技术的选择包括决定每个行业中机器的经济寿命。我提出了一种算法的应用，以在给定利润率的情况下找到成本最小化技术。该算法需要更多的阐述。算法的轨迹是穿过技术空间的动态路径。2.0 技术和技术我重复定义本节中示例的参数。表 1 和表 2 显示了公司经理已知的每个流程的输入和输出。例如，第一个流程的输入，在操作单元级别，包括 1/10 人年、1/16 蒲式耳玉米和一台新机器。一年后可用的输出是两台新机器和一台新机器。表 1：TechnologyInputIndustryMachineCornIIIIIIIVLabor1/10
Soldier who shielded Jewish POWs from guards will receive Medal of Honor
在枪口的威胁下，陆军军士长被命令将犹太士兵与其他战俘分开。罗迪·埃德蒙兹召集了一支完整的美国人队，并对一名德国指挥官说：“我们都是犹太人。”保护犹太战俘免受守卫侵害的岗位士兵将获得荣誉勋章，该士兵首先出现在《任务与目的》中。
Breaking! Russian Strikes Devastate Ukraine’s Ports and Railways!
打破！俄罗斯空袭摧毁乌克兰港口和铁路！ – 俄罗斯发起了一波猛烈的导弹袭击，集中在乌克兰的主要港口和铁路，破坏了非常重要的供给路线并扰乱了军队后勤。这些协调一致的袭击标志着莫斯科削弱乌克兰经济体系和前线支持的手段进入了一个新阶段。观看完整视频，了解这些罢工如何重塑冲突的稳定性！ 01:28 – 第 1 章：壁炉之夜 03:37 – 第 2 章：切尔尼戈夫的生命线 05:42 – 第 3 章：动机 — 减少生命线 来源：https://pastelink.internet/1g18ripx 归属：https://pastelink.internet/g7grcpje 立即订阅：帖子中断！俄罗斯空
Unlocking Google Forms: 5 AI Features Every Educator Needs
您是否厌倦了花费大量时间为您的课堂或专业发展需求制作完美的 Google 表单？想象一下，如果您可以在短短几秒钟内创建一个功能齐全的表单，同时利用人工智能的力量。 2026 年初，Google 将 Gemini AI 直接引入 Google Forms，它将彻底改变您收集信息和反馈的方式。借助“Help Me Create”等功能，您只需描述所需内容即可生成完整的表单。不再需要繁琐的格式设置或问题结构——Gemini 会搞定这一切！另外，“建议问题”功能可以通过提供您可能没有考虑过的定制问题选项来增强您现有的表格，从而节省您宝贵的时间和精力。想知道这些工具如何改变您的工作流程并改进您的教学策略
Five Ways to Prevent Unintended Data Leaks
您是否知道学校是身份窃贼的最大目标之一？他们通常冒充学校官员，试图从学校收钱、进行勒索软件攻击或收集学生数据。当他们收集学生数据时，可能需要数年时间才能实现全部影响。作为教育工作者，我们希望确保尽最大努力保持我们所照顾的数据的完整性。以下是防止意外数据泄露并维护学生数据安全的五种简单方法。1.切勿让您的计算机处于不安全状态。如果您离开计算机，请务必将其锁定。当您离开机器时，这只需要几秒钟的时间。在 Mac 上按住 Windows 键 +L 或 Control+Command+Q 将锁定屏幕。随着学生信息系统出现如此多的 SSO 选项，不良行为者只需几秒钟即可访问不安全计算机上的有价值信息。 2
Stone Age symbols may push back the earliest form of writing
刻在物体上的神秘符号表明，4万年前的欧洲可能已经使用了一种原始文字，比完整的书写系统出现还要早数万年
来自法属圭亚那的第一份 Salticidae 目录（Arachnidae、Araneae），其中描述了一个新物种一项书目综合和对所收集材料的鉴定工作，使得从系统角度完整了解有关新热带地区研究最深入的蜘蛛科之一（Salticidae Blackwall）的知识成为可能，即 Salticidae Blackwall，1841 年。该目录列出了 122 个物种以及 68 个形态种，属于 36 个物种。属，共有 190 个潜在物种。经过基于模式物种或个体观察的争论、与数据制作者的交流甚至参考书目中的数据验证，以下物种（数量为 19）从法属圭亚那的盐虱科名录中删除：Amycus ectipus (Sim
巴尔喀什-阿拉科尔盆地（哈萨克斯坦东南部）低地部分蜘蛛（Arachnida、Araneae）动物群：综合评估背景尽管已有一个多世纪的研究（自1896年至今），但对巴尔喀什-阿拉科尔盆地低地部分蜘蛛动物群的全面总结仍然缺乏。现有数据的分散性和碎片性阻碍了对该地区物种多样性和动物地理特征的全面评估。新信息首次根据原始材料、已发表的科学资料和开放获取资源（GBIF、iNaturalist）的记录，对巴尔喀什-阿拉科尔盆地低地和山麓干旱地区的蜘蛛动物群多样性进行了全面评估。迄今为止，这是该地区唯一且最完整的蜘蛛列表。提供了原始记录，包括该地区的稀有和鲜为人知的物种，以及有关其分布范围的精确数据。对开放
A Machine Learning-Enabled Venom Peptide Platform for Rapid Drug Discovery
用于快速药物发现的机器学习毒液肽平台摘要背景/目标：大自然已进化出数百万种具有多种生物功能的毒液衍生肽，其中很大一部分靶向复杂的膜蛋白，例如 G 蛋白偶联受体和离子通道。许多这些肽通过多个二硫键稳定，赋予它们优异的结构稳定性和有利的药理学特性。方法：利用这种自然多样性，我们开发了一个基于噬菌体展示技术的强大的毒液肽治疗发现系统，并使用大约 482 个毒液衍生支架构建了一个库。该文库设计以机器学习 (ML) 模型为指导，该模型能够预测耐受突变的残基，从而保留肽的可折叠性，最大限度地提高结构完整性和序列多样性。结果：通过筛选四种不同靶标（CD47、DLL3、IL33 和 P2X7R）对所得 VCX
Allohistium anas Near 和 MacGuigan，in MacGuigan、Taylor、Ghezelayagh、Wood、Simmons、Mollish 等，2025 年。Cinder Darter || DOI：doi.org/10.1093/sysbio/syaf083 摘要过去 250 年来，生物学家一直依靠形态特征来识别、定义和正式描述物种。系统发育物种概念的出现和分子数据的引入催生了适用于广泛的真核谱系的新物种定界方法。然而，这些方法严重强调基因组数据，往往忽视表型特征。我们提出并实施了一种物种界定方法，该方法利用 ddRAD-seq 的全基因组标记和分枝形态特征
本周科学播客有哪些内容？本周：火星生命、星际水、蛇、PFAS、风电场、海丝、青蛙、斑胸草雀、类器官、大脑训练、阿尔茨海默病以及更多需要了解的科学！成为赞助人！在 YouTube 或 Twitch 上查看我们未经编辑的科学播客的完整剧集。请记住 [...]2026 年 2 月 18 日的帖子 – 第 1048 集 – 我们什么时候知道足够？首先出现在《本周科学》——《牛逼的科学播客》中。
