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眼科中的两光子激发荧光
两光子激发荧光（TPEF）正在作为一种强大的成像技术，在散射培养基中具有出色的穿透力，从而可以在亚细胞水平上对生物组织的功能成像。TPEF通常用于癌症诊断，因为它可以直接观察活细胞内的代谢。该技术现已广泛用于包括眼科在内的各个医学领域。眼睛是一种复杂而细腻的器官，具有多个不同细胞类型和组织的层。尽管这种结构是视觉感知的理想选择，但它在TPEF眼成像中产生畸变。但是，自适应光学器件现在可以补偿这些像差，从而可以改善动物模型的人类疾病的眼睛的成像。眼睛是自然建造的，可以滤除有害波长，但是可以通过两光（2PH）激发来模仿这些波长，从而在诊断中使用。激光源制造的最新进展已使您可以最大程度地减少安全体内测量的暴露，同时获得足够的信号来检测功能图像，从而使TPEF成为人类应用的可行选择。本评论探讨了动物模型中波前延伸校正的最新进展以及对人类受试者使用TPEF的安全性，这两者都使TPEF成为眼科诊断的潜在强大工具。
两年期收入估计 | 德克萨斯州审计长
2024-25 年预计的期末余额反映了未动用的 45 亿美元公共教育和教育储蓄账户的应急拨款，而这些拨款尚未颁布必要的立法。它还反映了德克萨斯州刑事司法部预算中用联邦 COVID 相关资金替代一般收入而节省的近 66 亿美元。预计的期末余额不包括任何可能由补充拨款法案批准的 GR-R 支出，这将减少期末余额。本两年期的最终期末余额以及下一两年期的期初余额将由第 89 届立法机构采取的行动和本财政年度剩余时间的实际收入决定。
ISWRMP 2022 两年期进展报告草案
加拿大农业和农业食品部 (AAFC) 邀请该委员会以两种不同的方式参与。委员会被要求担任 AAFC/Impact Canada 食品浪费减少挑战赛的主席和评审团成员。该挑战赛支持减少食品浪费并应对气候变化的商业创新。NZWC 还获得了加拿大食品政策咨询委员会的席位，通过战略建议和指导支持制定加拿大食品政策。两者都提供了重要的机会，让食品、社区和农业领导人参与进来，讨论如何共同为所有加拿大人建立一个更可持续、循环、公平和有弹性的食品系统，并就当前和新出现的问题向 AAFC 部长提供建议。通过这两个机会，委员会确保食品浪费问题继续得到联邦政府的关注，包括政策、融资和创新支持；气候变化和循环性是食品浪费预防的组成部分；联邦政府的政策和创新支持对省级和地区级的政策和创新产生连锁影响。对 AAFC 提出的建议包括支持测量和监控食品浪费、解决最佳食用日期问题等。
安提瓜和巴布达第一份两年期更新报告
2012 年，包括安提瓜和巴布达在内的加勒比地区温室气体排放量占全球温室气体排放量的不到 0.35%（世界银行，2014 年），小岛屿发展中国家 (SIDS) 的排放量不到 0.002%（INDC，2015 年）。尽管安提瓜和巴布达极易受到气候趋势的影响，但该国仍致力于实施减缓政策，以成为一个可持续的低碳经济体，能够抵御气候变化的影响（INDC，2015 年）。由于 1990 年基线数据不足，以及安提瓜和巴布达经济面临的压力不断增加，其减缓优先事项已重新转向基于政策和措施的方法，如第一个国家自主贡献中设定的目标所示。因此，这是一种基于国家和部门的政策和措施方法，有助于该国实现其可持续发展目标和国家减缓和适应承诺。
列支敦士登首份两年期透明度报告
环境办公室 (OE) 向副总理汇报，负责实施农业、林业、环境保护和气候领域的法案。因此，它负责监督排放数据的汇编，并全面负责列支敦士登的国家温室气体清单和两年期透明度 (BTR) 报告。除了环境办公室之外，经济事务办公室 (OEA)、外交部 (OFA)、统计局 (OS) 和建筑和空间规划办公室 (Amt für Hochbau und Raumplanung, AHR) 也直接参与 BTR 的汇编过程。OEA 负责实施所有与能源相关的措施。AHR 全面负责运输部门。
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上面达成的协议表明，IF成员对强大的全球最低税的野心，对跨国公司从事实质性活动的真实经济活动的影响有限。承认，全球最低有效税率与货车之间存在直接联系，并包括继续讨论的承诺，以便在十月之前在商定的框架内对这些设计元素做出最终决定。在其国际活动的最初阶段不包括跨国公司的全球最低税。
2023-2024 年国家节能设计两年期报告
趋势：从历史角度来看，俄勒冈州的一些州立建筑一直在努力提高能源效率，但目前达到目标的建筑比 2015 年多出约 13%。下图不仅描绘了这一趋势线，还描绘了天气的影响。SEED 计划采用非天气标准化，即基本能源使用/平方英尺。然而，即将推出的建筑性能标准计划将进行天气标准化，ii 这意味着它会根据供暖和制冷天数进行调整，消除一些外部影响。橙色线代表天气标准化的 SEED 组合，表明目标实现率逐年稳步增长，接近 4%。由于需要进行更深入的改造，这种增长可能会趋于平稳，并且需要更多的资金和资源来保持势头。
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
鹈鹕赠款给两名大肠癌的博士学位学生
在她的博士项目中，杰西卡·卡尔塔（Jessica Karta）试图了解与CRC相关细菌在肿瘤微环境中的作用，尤其是核细菌核细菌对癌症相关成纤维细胞的作用。几项研究表明，核酸链球菌参与了结直肠癌（CRC）的开始和进展。然而，到目前为止，大多数研究都集中在F.核酸对肿瘤细胞的影响上。但是，在过去几年中，与癌症相关的成纤维细胞（CAF）已显示出显着参与CRC的肿瘤发生。由于她的博士学位由卢森堡大学资助而没有分配的旅行预算，因此她将利用这笔赠款参加会议并进行短暂的研究，尤其是为了了解F.N核酸链球菌和与癌症相关的成纤维细胞之间的代谢相互作用如何影响CRC的进展。
新西兰首份两年期透明度报告（2024年）
环境部感谢以下组织对本文件的制作做出的贡献：总理和内阁部、能源效率和保护局、商业、创新和就业部、外交和贸易部、初级产业部、交通部、新西兰财政部和托克劳政府。