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11。可再生能源项目的关键可持续性问题。pptx
•建筑合同 - 管理设施建设的各种要素，包括设备的供应和组装（例如涡轮机或光伏面板），以及建造包括民用和电气工程的工厂的平衡。如上所述，从EPC合同中可以使用多种合同方法（根据该合同，承包商有义务向开发人员提供完整的设施，他们只需要“转动钥匙来开始操作设施”）到分裂的合同结构（供应和构建设施的供应，设计和构建，所有这些设施的供应和构建均由单独的党派进行，或者没有项目经理。选择合同方法的选择将取决于许多因素，包括可用时间，贷方要求，承包商的身份以及承包商是否愿意“包裹”或保证设施组件的性能（例如面板，涡轮机）。EPC合同比其他可能的方法的主要优势是，它规定了单一的责任。这将在下面更详细地讨论。根据我们的经验，大多数公用事业规模可再生能源项目都使用EPC合同。
解决工业升级挑战的关键
这种意愿也受到国家/地区法规的推动，这些法规充当“胡萝卜加大棒”的政策，以加速再工业化，从而给生产提升阶段带来更多挑战。在“胡萝卜”方面，不同的补贴计划，如 IRA（3700 亿美元）和欧盟绿色协议（1 万亿欧元），正在支持发展低温室气体至零温室气体技术的制造能力。同样的原则也适用于大西洋两岸的国防工业。这些资金背后的理念不仅是加速制造能力的发展，而且还要减少对外国关键部件的依赖——代表“大棒”的一面。这意味着，为了获得补贴，制造公司需要仔细选择供应商的来源。美国目前正在讨论的《生物安全法》也朝着同样的方向发展，如果一家公司使用“令人担忧”的生物技术公司的设备或服务，联邦贷款和与美国政府的合同将被禁止。
肠道菌群：抗击结核病的关键因素
哺乳动物出生后不久，其胃肠道便会迅速被外来微生物密集占据，从而建立一个终生存在的微生物群落。这些共生肠道菌群具有多种功能，例如提供营养、处理摄入的化合物、维持肠道稳态以及塑造宿主的肠道结构。菌群失衡的特征是微生物群落失衡，与人类多种疾病密切相关，最近已成为健康预后的一个关键因素。结核病 (TB) 是一种传染性极强且可能致命的疾病，迫切需要改进预防、诊断和治疗策略。因此，我们旨在探索宿主的免疫防御、炎症反应、代谢途径和营养状况如何共同影响宿主对结核分枝杆菌感染的易感性或抵抗力的最新进展。本综述探讨了肠道微生物群的波动不仅影响这些生理过程的平衡，还间接影响宿主抵抗结核分枝杆菌的能力。这项研究强调了肠道微生物群在宿主-微生物相互作用中的核心作用，并为结核病预防和治疗方法的进步提供了新的见解。
线粒体：结直肠癌进展和耐药性的关键因素
结直肠癌（CRC）是近年来全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，主要起源于结肠或直肠的粘膜组织，并有可能快速发展为侵袭性癌症。它的发病机理很复杂，涉及许多因素，包括遗传背景，生活方式和饮食习惯。早期检测和治疗是提高CRC患者存活率的关键。然而，普遍的问题是患者可以严重抵抗治疗，这大大增加了治疗的复杂性和挑战。因此，揭开和克服CRC的抵抗力已成为研究的重点。线粒体（细胞的能量中心）在细胞代谢，能量供应和凋亡过程中起着至关重要的作用。在CRC中，线粒体功能障碍不仅会损害正常的细胞功能，还会促进肿瘤耐药性。因此，对线粒体功能障碍与CRC发育机制之间的关系有深入的了解，以及促进对化学疗法药物抗药性的机制，对于靶向疗法的发展，增强药物效率以及改善患者寿命的治疗效果和质量至关重要。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
人工智能技术关键术语-IP Watchdog
“生物特征识别符”是指视网膜或虹膜扫描、指纹、声纹或手部或面部几何形状扫描。生物特征识别符不包括书写样本、书面签名、照片、用于有效科学测试或筛选的人类生物样本、人口统计数据、纹身描述或身高、体重、头发颜色或眼睛颜色等身体描述。生物特征识别符不包括《伊利诺伊州解剖捐赠法》定义的捐赠器官、组织或部位，也不包括代表活体或尸体移植的接受者或潜在接受者储存的血液或血清，以及由联邦指定的器官采购机构获得或储存的血液或血清。生物特征识别符不包括《遗传信息隐私法》监管的生物材料。生物特征识别符不包括在医疗保健环境中从患者身上获取的信息，也不包括根据 1996 年联邦《健康保险流通与责任法案》为医疗保健治疗、付款或运营而收集、使用或存储的信息。生物特征识别符不包括 X 射线、伦琴扫描、计算机断层扫描、MRI、PET 扫描、乳房 X 线摄影或用于诊断、预测或治疗疾病或其他医疗状况或进一步验证科学测试或筛查的其他人体解剖图像或胶片。”
国家社会气候计划的关键措施
随着对电动汽车，电池的需求以及其生产所需的关键矿物质的需求，在整个欧洲持续增长，大量投资正在流入电池GIGAFACTOIRE和其他关键组件设施。这些投资是欧洲雄心勃勃的发射电池生产和加速运输电气化的任务。实现这一目标不仅需要技术和专业知识，还需要进行业务专业知识来扩展制造业和熟练的劳动力以在全球范围内竞争。当今中国公司是电池技术和邻近供应链的全球领导者。因此，整个欧洲大量的电池投资来自中国公司（几乎是三分之一），参与中游活动（例如阴极生产）也就不足为奇了。
关键的矿物质和供应链...
1。EPA已开始根据《基础设施投资和就业法》（IIJA）授权的工作，以开发收集要回收和自愿电池标签指南的电池的最佳实践。国会分别向该机构分配了1000万美元和1500万美元，以在2026年9月30日之前完成这些任务。2。EPA计划提出新的规则，以改善太阳能电池板和锂电池的管理和回收利用。3。DOE和EPA正在开发一个工作组，以检查框架，以确定延长的生产者责任，以解决电池回收目标，强制性回收，产品设计，收集模型，收集材料的运输以及相关法规。（BIL 40207（f）（5））。4。与DOE一起，EPA将继续共同领导美国参与国际标准的技术发展和实施，包括由负责任采矿保证计划（IRMA）和国际标准化组织（ISO）开发的。EPA的国际事务办公室将继续参与机构间努力，以制定和实施USG战略，通过美国在多边福特和双边协议中的领导才能建立对强大关键矿物ESG标准的国际连贯性，并为关键合作伙伴在强大的ESG标准实施和治理方面开展能力建设努力。5。6。站点。7。EPA将与其他联邦机构一起参加正在进行的机构间允许理事会（例如关键矿产）允许机构间工作组的理事会，该机构建立了联邦环境审查，并允许关键矿产生产和加工项目。EPA的土地和紧急事务管理办公室以及研究与开发工作办公室协作，以评估，证明或测试环境监测和修复技术的性能，这些技术可以从传统硬岩矿场或金属加工（例如，冶炼，精炼等）中识别和回收关键的矿物EPA的研发办公室通过可持续和健康的国家研究计划，正在对技术和方法进行现场表征和补救研究，以进行恢复，补救和重复使用受污染地点的关键矿物质。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术