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a. 属于进口方可享受减让的商品描述;并且 b. 遵守《协定》第 3 章(原产地规则)以及(如适用)第 2 章第 2.6 条(关税差别)的所有相关规定。 2. 出口商和收货人/进口商:分别在第 1 框和第 2 框中提供货物出口商(包括名称、地址和国家)和收货人/进口商(包括名称、地址和国家)的详细信息。 3. 生产商:如果知道,请在第 3 框中提供货物生产商(包括名称、地址和国家)的详细信息。如果有多个生产商,请在第 3 框中注明“参见第 8 框”,并在第 8 框中提供每个项目的详细信息。如果生产商希望保密信息,可以注明“保密”,但是,生产商信息可能会应要求提供给主管当局或授权机构。如果生产商的详细信息不详,可以填写“不可用”。 4. 商品描述:第 8 栏中每种商品的描述应足够详细,以便海关官员在检查产品时能够识别。 5. 商品名称及编码协调制度(HS):HS 应为出口产品的 6 位数,并以协定附件 3A 为基础。 6. 原产地授予标准:对于符合原产地授予标准的商品,出口商应在本表第 10 栏中按照下表所示的方式注明所符合的原产地授予标准:
注:*财务分析假设运营期/合同协议为 25 年。财务分析基于以下原则:设施所有者和运营商之间签订简单的“准入协议”,将授予后者运营权并向用户收取费用,而无需支付场地费用或支付象征性费用。**虽然假设的服务费水平因设施中的床位数量而异,但财务分析使用的假设如下:一级护理 - 每张床每月 28 美元,二级护理 - 每张床每月 138 美元,三级护理 - 每张床每月 207 美元。更多详细信息可在此处找到:亚洲城市发展倡议和宜昌市政府的预可行性研究。
在关键的矿物质方面,欧洲面临着开放式供应,确保多样化的全球市场并可持续地完成所有这些挑战的三重挑战。由于预计到2040年对绿色技术中使用的铜和锂等矿物质的需求将四倍,因此欧盟将长期依赖于第三国的原材料进口。研究表明,即使欧洲完全最大化其矿物提取,精炼和回收能力,到2030年1,仍然需要来自国外的一半以上的关键矿物质。因此,挑战是弹性地采购这些金属 - 即来自各种市场 - 负责,即核心具有很高的社会和环境标准。这就是欧洲的“战略合作伙伴关系”的新框架。在本文中,T&E分析了迄今为止的进展,并研究了欧洲成功所需要做的事情。
妊娠期缺铁对孕产妇和胎儿的不良影响仍然是一个全球性的健康问题,影响着 10 - 90% 的孕妇 ( 1 ),因为铁是一种有害的补充剂。根据世界卫生组织的建议,每日口服补铁(每日摄入 30-60 毫克元素铁)应成为常规产前护理的一部分,以避免不良的孕产妇和胎儿结局,包括宫内生长受限、早产以及新生儿和围产期死亡 ( 1 ) ( 2 )。然而,当孕妇摄入过量的铁时,很容易对新生儿和母亲造成潜在的伤害,因为新兴研究表明,生命早期造血期间接触高铁可能会诱发贫血,对发育产生重大影响,并可能降低促红细胞生成素敏感性,从而限制红细胞生成 ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )。血清铁蛋白是一种主要的铁储存蛋白,是广泛使用的全身铁储存标记物,具有纳米大小的水合氧化铁核心和笼状蛋白质外壳,含有 20% 的铁。最近越来越多的研究发现,血清铁蛋白浓度较高也与妊娠期代谢紊乱有关,如妊娠期糖尿病 (GDM)、血清脂类异常、胰岛素抵抗 (IR),胰岛素抵抗通过稳态模型评估-胰岛素抵抗 (HOMA-IR)、稳态模型评估-胰岛素分泌 (HOMA-IS) 和稳态模型评估-b 细胞功能 (HOMA-b) 等指标计算 (6)(7)(8)(9)。相反,还有其他相互矛盾的研究表明,补铁不会增加 GDM 的风险,但就妊娠结局而言对母亲和胎儿大有裨益 (10)(11)。考虑到研究的缺乏且结果相互矛盾,为了评估中国妊娠人群血清铁蛋白与代谢紊乱之间的关系,我们利用上海市第一人民医院孕妇的流行病学数据,探讨血清铁蛋白水平与妊娠期糖尿病、血脂异常、胰岛素抵抗等代谢紊乱患病率之间的关联。
2型糖尿病患者罹患心血管疾病的风险是非糖尿病患者的2~3倍,心血管疾病一直是糖尿病患者死亡的主要原因,因此预防糖尿病患者的心血管疾病仍然是一项重大挑战。除了胆固醇、脂蛋白等经典指标外,既往研究表明,血浆游离脂肪酸(FFA)水平与动脉粥样硬化的发生密切相关,尤其在2型糖尿病患者中。近年来,随着研究的深入和检测技术的进步,FFA谱受到了广泛关注。FFA谱包括多种不同类型的FFA,2型糖尿病患者血浆FFA谱和浓度的改变可能导致胰岛素抵抗,造成血管内皮细胞损伤,促进动脉粥样硬化的发生和发展。此外,一些 FFA 已显示出预测 2 型糖尿病心血管并发症的潜力,并与这些并发症的严重程度相关。本文旨在回顾 2 型糖尿病中 FFA 谱的变化,并讨论 FFA 谱与 2 型糖尿病血管并发症发生之间的关系。
在过去的 30 年中,我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究,以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而,尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金,我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此,大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行,而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法,这种方法与潜在的因果关系不相符,临床结果也不佳。在这里,我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据,以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战,进而解决临床结果。首先,我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性,重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次,我们提出了一个以因果为导向的框架,该框架基于两个大型数据集,这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究,这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究,以及全球心智项目,这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后,我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法,以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解,从而能够采取诊断方法和预防解决方案,从根本上解决心理健康挑战。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
人工智能(AI)已经在日常交流中广泛使用,但是尽管担心AI对社会的负面影响,但在很大程度上尚未探索使用它的社会后果。我们研究了最普遍的AI应用程序之一,算法响应建议(“智能答复”)的社会后果,这些建议每天发送数十亿条消息。两个随机实验提供了证据,表明这些类型的算法推荐系统会改变人们在亲社会和反社会方式上互相互动和感知的方式。我们发现,使用算法响应会改变语言和社会关系。更具体地说,它增加了沟通速度,积极的情感语言的使用,并且对话伙伴相互评估,以更接近和更合作。然而,与对AI的不利影响的共同假设一致,如果怀疑他们使用算法响应,对人们的评估更为负面。因此,即使AI可以提高沟通速度并改善人际观念,但AI的主要反社会含义会破坏这些潜在的好处,如果使用公开使用。
这项研究探讨了积极的社交媒体使用者的Z穆斯林学生中的恐惧症与无聊不容忍之间的关系。智能手机依赖性的越来越多的患病率与焦虑症(如定罪恐惧症)相关,同时也加剧了无法忍受无聊的耐受性,尤其是在数字环境中。这项研究使用了一种定量方法,采用了调查方法的定量方法,该方法利用了标准恐惧症问卷(NMP-Q)和无聊的倾斜度量表(BPS)来测量47位随机选择的参与者之间的这些变量。使用简单的线性回归对数据进行了分析,揭示了恐惧症和无聊不耐受之间的显着正相关:随着定位恐惧症水平的增加,无聊的耐受性降低。这项研究强调了人们对智能手机过分依赖及其对Z世代的心理影响的关注。鉴于社交媒体在这些学生的日常生活中的至关重要的作用,了解游戏中的心理动态为开发有针对性的干预措施提供了洞察力,以减少智能手机依赖并改善情绪调节。这些发现有助于在数字时代更广泛的关于心理健康的论述,强调了提高对与智能手机过度使用相关的心理风险的更高认识的重要性,并提出了增强学生情感韧性的策略。未来的研究应调查影响这些行为的文化和社会因素,以制定更有效的干预措施。
