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电动汽车按需代客充电
由于缺乏专用停车位或电网容量不足，许多城市居民无法安装私人电动汽车 (EV) 充电器。这为大规模采用电动汽车设置了重大障碍。为了解决这一问题，本文考虑了一种新颖的商业模式——按需代客充电，该模式释放了未充分利用的公共充电基础设施的潜力，以提高电动汽车普及率。在提出的模型中，平台招募了一批快递员，他们往返于客户和公共充电站之间，以可承受的价格为电动汽车车主提供按需代客充电服务。快递员被派去从客户那里取回电池电量不足的电动汽车，将电动汽车送到充电站，插上电源，然后将充满电的电动汽车归还给客户。为了描述提出的商业模式，我们开发了一个排队网络来表示随机匹配动态，并进一步制定了一个经济均衡模型来捕捉快递员、客户以及平台的激励因素。这些模型用于研究充电基础设施规划和监管干预将如何影响市场结果。首先，我们发现不同利益相关者的最佳充电站密度是不同的：快递员喜欢较低的密度；平台喜欢较高的密度；而介于两者之间的密度会导致最高的电动汽车普及率，因为它平衡了前往充电站和在充电站排队的时间。其次，我们评估了一项对平台征税并将税收收入投资于公共充电基础设施的监管政策。数值结果表明，这种监管可以抑制与垄断定价相关的平台市场力量，增加社会福利，并促进市场扩张。
基尔代尔县发展计划2023
Newbridge社区发展是在1990年代初成立的，是一项旨在反映纽布里奇教区理事会当地社区需求的计划。它在1997年被合并为由担保（CLG）的公司限制。自成立以来，NCD一直是Newbridge Cheshire暂时中心，Kildare志愿者局，Teach Tearmainn等重要项目的主要启动者，他们一直是非常成功的主要合作伙伴，现在是FAS资助的FAS资助的Newbridge Fridge Childcare培训中心。NCD在纽布里奇滑板场的交付中也发挥了重要作用。近年来，一个关键项目是在纽布里奇（Newbridge）建立年轻人中心的计划和动力。
药代动力学和 AUC 复习
MIC：最低抑菌浓度 (MIC) 是抑制可见细菌生长所需的最低抗菌药物量。MIC 值取决于您使用的抗菌药物类型以及细菌对特定抗菌药物的耐药性。例如，MIC=1 mg/L 表示 1 mg/L 药物可抑制可见细菌生长。有多种方法可以测量 MIC，但黄金标准是使用一种称为肉汤微量稀释 (BMD) 的技术。在万古霉素指南 (Rybak, et al. 2020) 中，他们提到要实现的目标药效学参数是 AUC/MIC 比率（基于 BMD）为 400-600。但是，他们继续说，如果 AUC 小于每 BMD 1 mg/L，则无需降低剂量。
下午 6:00 阿奇代尔市政厅
自上次委员会会议以来，市政府工作人员和顾问一直在努力根据委员会在首轮会议期间提供的意见，确定实施阿奇代尔计划的响应性建议和策略。9 月 10 日的会议将用于开始确定最重要的实施优先事项，目标是在 2025 年 1 月向市议会提出最终建议并介绍委员会的工作。这将确保市议会和工作人员在市议会为 2025-26 财年预算举行务虚会之前获得有关计划实施的指导。从长远来看，这将成为委员会的一项年度职能，持续监测进展情况并准备其他实施建议供市议会审议。
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结论................................................................................................................ 22
日本大学通过 DNA 分析揭示史前时期海豚种群发生变化
本次研究分析的最古老的样本是从东京湾野岛贝冢（横滨市金泽区）出土的一只太平洋斑纹海豚，可追溯到大约 8,000 年前。研究发现，如果保存得当，即使在横滨这样炎热潮湿的环境中，DNA分子仍可以保留在这些古老的样本中。 在北海道东部的钏路地区，我们调查了两处遗址：东钏路贝冢（钏路市贝冢），其年代为绳文时代早期至中期；以及币舞遗址（钏路市币舞町），其年代为绳文时代晚期至后绳文时代。样本的年龄表明，东钏路贝丘的海豚捕鱼活动大约在 4,200 年前结束，之后经过 1,000 多年的间隔，直到大约 3,000 年前币舞遗址的海豚捕鱼活动才恢复（图 3）。此外，特别是在太平洋斑纹海豚中，东钏路贝冢和币舞遗址出土的个体之间几乎没有共同的线粒体单倍型，这表明从这两个遗址出土的太平洋斑纹海豚属于遗传上不同的群体。已知距今4200年前，全球范围内发生过一次突然变冷干燥事件（4200年前事件）。例如，气候变化被认为是古埃及王国灭亡和美索不达米亚阿卡德帝国覆灭的原因之一。据报道，在日本列岛，这种突然的降温导致了当时最大的定居点之一的三内丸山遗址（青森市）的废弃，并导致了礼文岛的植被大规模变化。本研究提出的海豚种群更替和钏路地区海豚捕捞的暂停也可能与此有关
工作时发热。 - STEINEL
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当强大的人工智能适得其反时
尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展，但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究，本研究表明，将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制（研究 3），从而增强隐私问题（研究 1-5）。值得注意的是，这种影响在消费者与人类代理的交互中减少，而在消费者与 AI 的交互中增加（研究 4）。最后，提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题，并增强披露数据的意愿（研究 5）。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响，并为酒店管理者提供了实际意义。