* Hadar Jabotinsky研究员研究员,用于金融市场,危机和技术的跨学科研究中心。Zefat学术学院法学院研究员。Ph.D. (法律)。 作者感谢艾米莉·库珀(Emily Cooper)的有益评论和出色的编辑工作。 特别感谢美国大学法律评论的高级研讨会编辑Felicia D. Sych,以及Paulina Andrews,Jacob Lewine,Eden Hankin,Lillian Hankin,Lillian Holmes,Henessy Guerrero,Lauren Macievic,Lauren Macievic,Griffen Dresner,Griffen Dresner,Griffen Rheins及其在法律方面的提倡,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,深刻提高了本文质量的工作。 本文致力于记忆我母亲Aviva Lavi,后者突然出乎意料地死亡。 我的母亲教我爱知识,并给了我实力追求知识。 她将永远被爱,记住和深深地错过。Ph.D. (法律)。作者感谢艾米莉·库珀(Emily Cooper)的有益评论和出色的编辑工作。特别感谢美国大学法律评论的高级研讨会编辑Felicia D. Sych,以及Paulina Andrews,Jacob Lewine,Eden Hankin,Lillian Hankin,Lillian Holmes,Henessy Guerrero,Lauren Macievic,Lauren Macievic,Griffen Dresner,Griffen Dresner,Griffen Rheins及其在法律方面的提倡,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,杰出的著作,深刻提高了本文质量的工作。本文致力于记忆我母亲Aviva Lavi,后者突然出乎意料地死亡。我的母亲教我爱知识,并给了我实力追求知识。她将永远被爱,记住和深深地错过。
最近,发现了具有极高射频(37 GHz)变异性的早期活性银河核的子集。这些来源(所有狭窄的Seyfert 1星系)在几天的时间范围内表现出可变性,幅度为3到4个数量级。目前尚不清楚这种行为的起源,但是有初步证据表明无线电耀斑与X射线耀斑相连。我们将使用由37 GHz无线电耀斑触发的更好的X射线监视,以限制提出的解释可变性的模型,并探测明显但出乎意料的高频无线电与X射线关联。模型的唯一X射线签名可用于区分它们,这可能会导致理解这些非凡来源的突破。
隐喻“老鼠种族”可能很快就会具有更大的字面意义。这是因为科学家一直在教大鼠在实验室周围驾驶一辆小型,专用的汽车。自2019年以来,美国里士满大学的神经科学家凯利·兰伯特(Kelly Lambert)博士一直与汽车驾驶啮齿动物合作。与在线新闻社“谈话”交谈时,她解释说,这些生物不仅学会了将其微型车辆的引擎修订,而且似乎“从中踢出来”。她说:“出乎意料的是,我们发现老鼠对驾驶训练有很大的动力,经常跳上汽车并在车辆上路之前恢复“杠杆发动机”。”
研究人员需要修改细胞中的基因才能了解生命的内部运作,这项工作曾经非常耗时,有时甚至不可能完成。细胞基因组就像一本数千卷的巨型百科全书,因此定位特定基因并重写其代码比大海捞针还要困难。然而,多亏了基因剪刀 CRISPR/Cas9,现在只需几周时间就能改变基因代码。正如科学界常常出现的情况一样,这些基因剪刀的发现是出乎意料的。Emmanuelle Charpentier 在研究一种致病细菌化脓性链球菌时发现了一种以前未知的分子 tracrRNA,而这种分子原来是细菌古老的免疫系统 CRISPR/Cas 的重要组成部分。
很快,很可能是基因组编辑(GE)作物的大规模部署,但是在将GE品种从实验室转移到领域时,技术和社会经济挑战仍然构成了实施差距。技术挑战包括在改变目标基因[3]时的潜在不精确(例如,脱靶突变),以及由于GE安全问题而引起的政府使用限制[4]。GE农作物的社会经济实施障碍可能是多年生作物(例如可可(Theobroma cacao)),咖啡(咖啡属)或柑橘(柑橘类)与年度相比,因为这些多年生植物是由小农户生产的,并且任何投资或管理决定对农民都会产生长期后果[4,5]。出乎意料的是,迄今为止,GE多年生树的实施的社会意义影响(SEIS)几乎没有受到关注。
执行摘要 直到最近,能源转型的重点主要放在淘汰传统的化石燃料发电机、增加更多的可再生能源和能源储存上,以便在长期内维持电气化驱动的负荷增长。现在,短期负荷正在快速增长,这得益于人工智能 (AI) 数据中心等大负荷,以及由于产业政策和制造业回流导致的美国工业复苏。这种激增让全国各地的公用事业公司和监管机构感到意外,因为他们正在引导老化的电网应对本已雄心勃勃的能源转型所带来的挑战。虽然这些新的大负荷的突然出现似乎出乎意料,但仔细分析可以发现,需要采取策略来理解和减轻风险,并利用它们可能带来的机遇。
多样化这种风险来源。我们将有风险的运输时间纳入了公司级进口的原本标准定量模型,并评估其复制我们的经验发现的能力。我们表明,公司最大化预期利润的模型无法说明我们在数据中记录的进口时间和运输时间风险之间的负相关。相比之下,当公司避开风险时,该模型可以合理化我们的经验发现。我们的方法论至关重要地依赖于进口商出乎意料的运输时间组件的测量。我们以两种方式在这方面取得进展。首先,我们利用了美国人口普查局纵向公司贸易交易数据库(LFTTD)的粒度。LFTTD为自1992年以来的每项进口交易提供了美国进口商及其海外供应商的身份,该产品是HS-10