Minamata公约是由UNEP发起的,目的是解决环境中的汞问题,第一次会议是在2010年在斯德哥尔摩(INC1)。自一开始以来,世界汞自由牙科联盟就参与了Minamata谈判。根据成员国的要求增加了谈判的范围,以包括汞暴露的健康方面,并建立了一个专家小组来调查这一点。世界联盟的CDO是该集团的成员,并已写了有关牙齿水星对健康和环境的不利影响的报告。这些报告可在Minamata Convention的网站上找到。https://minamataconvention.org/sites/default/files/documents/submisions_from_organ ization/wamfd_comparison_report_report_dental_dentalamalgam.pdf。
项目团队想向所有使新森林记忆项目取得如此成功的个人、团体和社会表示感谢。参与个人名单很长,但却证明了人们对新森林历史上这一决定性时期的知识和信息的兴趣和需求。我们要感谢使该项目成为可能的资助者(无先后顺序):遗产彩票基金 (HLF)、新森林国家公园管理局 (NFNPA)、通过新森林 Verderers 分发的高级管理计划 (HLS)、位于福利的埃克森美孚和新森林中心。感谢广大项目合作伙伴和利益相关者对项目的建议、支持和持续参与。感谢大量土地所有者允许我们的志愿者团队走访他们的土地,记录和评估现存的考古学。该项目非常感谢其敬业的志愿者团队;如果没有他们,下面的项目报告将会大不相同。我们的志愿者团队参与了项目的各个方面;实地调查、研究、教育工作、记录和转录记忆并与项目和更广泛的社区分享他们的知识。与口述历史的志愿者工作直接相关的是,非常感谢贡献者社区,他们愉快地分享他们的记忆和个人档案,并允许项目增加细节和照明水平
摘要:在这项研究中,使用针对COI – COII,COI,16S rDNA,ND5和CYT B基因的11个限制性核酸内切酶酶分析了Türkiye中蜜蜂种群的遗传结构。从Türkiye的43个不同地区以及希腊,保加利亚和佐治亚州的邻近Türkiye的国家收集了553个工人蜜蜂样本。使用HIN FI限制酶对COI区域的分析显示出存在两种线粒体。1型是Türkiye的主要类型,而第2型是在该国南部的一个省的Hatay中仅检测到的。值得注意的是,Hatay样品中COI区域中缺少HINC II位点,而在16S rDNA基因中的ECOR I位点表明,这些样品属于A谱系。然而,由于Cyt B基因中存在BGLI I和HIN FI限制位点,Hatay的几个样本被归类为属于线粒体谱系。除了hatay外,在16S rDNA片段中显示了一个ECOR I位点,并且在Cyt B片段中缺少Hin FI位点,所有样品均被确定为属于C谱系。此外,针对谱系C和Z的DRA I的COI – COII限制模式与发现一致。限制性分析表明,与所研究的其他蜂蜜蜜蜂种群相比,Hatay的几个样本表现出最不同的有线型,类似于非洲或阿拉伯蜜蜂。这项研究的结果表明,安纳托利亚是中东蜜蜂的遗传中心,而Hatay充当过渡区。然而,研究结果还表明,将外国商业女王蜜蜂引入türkiye已导致本地和非本地蜜蜂亚种之间的一定程度杂交。
在使用GR第4809号法令第4809号法令授予的属性(01/27/2021)授予的 在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。在01/29/2021的DOU上授予的归因在2013年9月24日,2019年3月28日第9,739号法令及其修正案,第1286/2024号临时措施,第1286/2024号,12/31/2024,并考虑《跨内部条例MP/MEC MEC第316号》的规定,将为公开的教师公开,这将是公开的,这将是公开的,这是公开的,这是公开的。根据法律制度,在法律制度下,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度,根据法律制度联盟公民仆人,市政当局和联邦公共基金会,遵守本通知的规定。
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摘要:本研究重点关注使用脑电图 (EEG) 等非侵入性方法自动解码内部语音。虽然内部语音半个世纪以来一直是哲学和心理学的研究课题,但最近人们尝试使用各种脑机接口来解码非语音口语单词。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在本研究中,我们研究了各种方法(使用卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆网络 (LSTM))在公开的 EEG 数据集上检测五个元音和六个单词。这项工作的主要贡献是(1)受试者相关与受试者独立的方法,(2)不同预处理步骤(独立成分分析 (ICA)、下采样和滤波)的影响,以及(3)词分类(我们在公开的数据集上实现了最先进的性能)。总体而言,使用我们调整后的 iSpeech-CNN 架构,我们在公开数据集中对五个元音和六个单词进行分类时分别实现了 35.20% 和 29.21% 的性能准确率。我们所有的代码和处理后的数据都是公开的,以确保可重复性。因此,这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。
本章介绍了人工智能劳动力和学术界的多样性统计数据。它借鉴了与各种组织的合作——特别是机器学习中的女性 (WiML)、人工智能中的黑人 (BAI) 和人工智能中的酷儿 (QAI)——每个组织都旨在提高该领域某个维度的多样性。数据既不全面也不具有决定性。在准备本章时,由于公开的人口统计数据稀缺,AI Index 团队遇到了重大挑战。缺乏公开的人口统计数据限制了统计分析评估人工智能劳动力缺乏多样性对社会以及更广泛的技术发展的影响的程度。人工智能中的多样性问题众所周知,从学术界和工业界获取更多数据对于衡量问题的规模和解决问题至关重要。