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World File Search System十种
气候与自然报告
世界经济论坛（WEF）每年发布的全球风险报告一直将气候变化和相关问题列为最严重的风险之一。在2024年全球风险报告中，极端天气，对地球系统的关键变化，生物多样性损失和生态系统崩溃以及自然资源短缺代表了我们未来十年中可能面临的十种最严重的风险中的四个，阐明了气候变化对全球可持续发展发展的严重威胁。面临气候变化对操作的影响以及任何结果的疾病，粮食安全，自然灾害以及经济和生态保护问题，TSMC已制定了ESG政策，气候变化声明和环境政策，作为计划和适应各种气候变化和适应潜在风险风险风险的指导。在2023年，该公司进一步发表了《生物多样性声明》，并采用六种主要策略作为指导原则，以积极地最大程度地降低其运营和价值链对环境的影响。
从土壤细菌中生产吲哚乙酸
吲哚乙酸（IAA）的产生是根际细菌的主要资产，可刺激和增强植物的生长。目前的工作涉及分离和鉴定从石榴酸盐，番石榴和Amla农场收集的根际土壤中产生细菌的吲哚乙酸。在十种吲哚乙酸产生分离株中，选择了两个作为有效的生产者。光谱分析，这表明在37°C下孵育72小时后，分离的细菌在孵育72小时后产生了最大浓度IAA。使用标准IAA曲线测量浓度，并通过AA2获得最大浓度。随后，通过POT分析测试了对植物生长的影响。用AA2分离物进行发芽的豌豆种子的体外处理表现出比对照更好的结果。总而言之，研究表明，IAA产生细菌是促进植物生长的有效接种剂。
Aotearoa New Zealand的可堆肥产品中的添加剂
该报告介绍了对新西兰Aotearoa Assectable产品的分析的结果，重点介绍了添加剂对土壤健康的影响。选择了十种产品来测试PFA，重金属，聚合物，邻苯二甲酸盐和双酚，然后筛选其在土壤中的潜在生态毒性影响。产品中添加剂的数量和类型各不相同，出色的结果显示了纤维托盘中的高PFA含量，并且在披萨盒中几乎所有经过测试的添加剂都存在。对少数产品进行的生态毒性测试还表明，需要更多的工作来了解添加剂如何影响土壤中营养物质的循环，从而影响其健康。本报告的结果将有助于告知与可堆肥产品有关的未来政策，同时产生可以支持从业人员（制造商，用户，成立者）的决策的新知识，并指导未来的研究优先事项。
政策简介
极端的气候变化及其对粮食系统，健康和人力资源质量的影响预计将来将面临重大挑战。基于2045年的大趋势，全球10项挑战将严重影响包括印度尼西亚在内的世界人们的供应和食品，即人口趋势，城市化，国际贸易，全球贸易，全球金融，中等收入阶级，自然资源竞争，自然资源的竞争，气候变化，技术进步，技术变化，地理政治变化以及地理经济的变化。社会将直接或间接地反映这十种变化趋势对粮食生产和粮食消费的影响。极端的气候变化之一可以以多种方式影响粮食系统，例如土壤生育能力降低，供水降低，食物产量降低，浓度降低和食物养分的生物利用度，食物中的营养抑制剂增加以及感染性疾病的发生率增加。气候变化，例如洪水，干旱或季节性的变化，可能会阻碍农业
hct - 2020 年保护策略审查
人道主义国家工作队 (HCT) 保护战略是确立保护在实践中的核心地位的重要一步。然而，作为将保护作为整个人道主义响应的核心来实施的框架，这在很大程度上仍是一种理想状态。国家 HCT 保护战略通常是强调保护问题的参考点，但很少被视为人道主义响应中优先考虑或决策的战略基础。HCT 保护战略主要是一种催化剂工具，将现有和新的活动整合到 HCT 保护框架下，并有助于实现保护成果。本审查主要基于对十种 HCT 保护战略的案头审查，以及从其发展、进展和保护中心地位方法中得出的见解。1 基于这些发现，本审查从更概念化的方法转向务实和现实的方法，为加强国家一级在人道主义行动中集中保护的方法提出了建议。
一般量子比特中的 LQU 与 LQFI 的比较研究......
我们推导出混合量子比特-量子三体轴对称 (AS) 状态的局部量子不确定性 (LQU) 和局部量子 Fisher 信息 (LQFI) 的紧凑闭式形式。这使我们能够详细研究量子关联，并为自旋 (1/2, 1) 系统提供一些本质上新颖的结果，该系统的哈密顿量包含十种独立的物理重要参数。作为推导公式的应用，我们研究了这两个量子关联度量在热平衡下的行为。在它们的行为中观察到了对量子信息处理很重要的新特征。具体而言，在温度或相互作用参数平稳变化的情况下，LQU 和 LQFI 的行为会出现一系列突然变化。有趣的是，在某些情况下，在 LQU 的行为中观察到突然转变，但在 LQFI 中没有观察到，反之亦然。此外，我们的紧凑公式为将它们应用于其他问题开辟了一条道路，例如，在研究环境对开放系统中量子关联的影响时。
dddas2024 - 议程
第1天 - 2024年11月6日，星期三，教程8:15 AM-12:30PM教程会议▪上午8:15 AM-9:30 AM-9：30 AM教程1：对抗性学习：安全和坚固，乔治·基西迪斯（George Kesidis）和乔治·凯西迪斯（George Kesidis）和大卫·米勒 Tutorial, by Panos Markopoulos, UT San Antonio 11:00am-11:15am Break ▪ 11:15am-12:30pm TUTORIAL-3: Predictive Digital Twins: From Design to Deployment, by Michael Kapteyn, UT Austin 12noon -1:30pm Lunch Break MAIN TRACK of CONFERENCE BEGINS 1:30pm-2:00pm DDDAS2024 Opening Remarks - Erik Blasch, Frederica Darema，Dimitris Metaxas 2:00 pm-2：45pm主题演讲-Ssession-1（会议主席：Frederica Darema）发言人：Sangtae Kim（Purdue University） - 更新DDDDAS可以拯救世界的前十种方法 - 来自世界药物发现的最新
建议引用：“2024 年 NSF 人工智能研究国家资源展望研讨会最终报告”。Yolanda Gil 和 Shantenu Jha。美国国家科学基金会报告，2024 年。
关键需求 参与者在两个主要领域确定了十种典型的人工智能工作流程，这些工作流程迫切需要大规模资源。在机器学习方面，它们包括 (a) 探索算法和架构的新颖性、(b) 关注数据的新颖性和数据质量、(c) 使用非常大的数据集和 (d) 比较不同的方法。在生成人工智能方面，它们包括 (a) 训练或预训练大型模型、(b) 分析预先训练的模型、(c) 微调或压缩模型、(d) 通过推理询问或探测模型、(e) 将模型与结构化知识结合使用，以及 (f) 将代理任务与模型提示相结合。国家资源将支持的人工智能研究的重要领域包括探索人工智能系统的设计空间、生成人工智能的基础、使用大量知识进行推理和学习、人类智能模型、用于科学发现的人工智能以及用于改变人类所有领域的人工智能。
分析3D打印材料作为潜在的放射学...
摘要：已经进行了研究，以分析和表征十种3D打印材料作为肺部器官的潜在放射性幻象。使用FDM型3D打印机打印了PLA，ABS，臀部，碳，碳，尼龙，TPU，PETG和木材的八种细丝，并使用SLA型3D打印机打印了两个树脂，PLA树脂和可洗的树脂。幻影的厚度变化为3 mm，6毫米和9毫米。8参数用于获得最佳材料，即材料密度，CT数，电子密度（NE），有效电子密度（EDG），每体积的电子密度（EDV），有效原子数（Zeff），材料成分元素和弹性模量。基于比较8个参数的值，用作肺部器官幻象材料的最可能是PLA。关键字：3D打印机，细丝，放射学，幻影，肺部[2023年11月7日收到；修订了2024年1月29日； 2月1日，2024年2月1日]印刷ISSN：0189-9546 |在线ISSN：2437-2110
Zymobiomics®微生物社区DNA标准II（...
产品描述Zymobiomics®微生物群落DNA标准II（对数分布）是八个细菌和两种真菌菌株的基因组DNA的混合物。微生物标准是准确表征的，并且包含可忽略的杂质（<0.01％）。它是通过从十种微生物菌株的纯培养物中提取的汇总DNA构建的。在合并之前对每个纯培养物的DNA进行了量化。混合后，使用基于NGS的测序确认微生物组成（图1）。该微生物标准可用于评估微生物工作流程的性能，也可以用作常规QC目的的阳性对照。DNA样品混合以创建对数分布的丰度（表1），这使用户可以轻松评估微生物学工作流的检测极限。1 µL标准（11 ng DNA）可用于评估标准中包含的金黄色葡萄球菌的丰度，该检测极限为0.000089％，相对丰度为0.000089％，或相当于3个细胞的DNA量。如果需要，标准也可以与人类基因组DNA相混合，例如人类HCT116 DKO DNA（＃D5014-1），以模仿人类微生物组样本。可以在表2中找到有关十种微生物菌株（包括物种名称，基因组大小，平均GC含量，16S/18S拷贝数，系统发育）的详细信息。从下面的链接中获得了这些菌株的16S＆18S rRNA序列（FASTA格式）和基因组（FASTA格式）。如果您需要帮助分析从此标准2生成的测序数据，请随时与我们联系。参考基因组下载：https：//zymo-files.s3.amazonaws.com/biopool/zymobiomics.std.refseq.v3.zip关于微生物组标准需求的背景：微生物组成概要配置文件在下一代测序中启动了由Microbobiomics和Metegenomics研究的常规测序，并成为了MetageNomics的常规研究。众所周知，这些分析技术在工作流程的每个步骤中都会遭受偏差和错误，包括DNA提取，图书馆制备，测序和生物信息学分析。要评估不同微生物学工作流的性能，该领域迫切需要可靠的参考材料，例如具有定义成分的模拟微生物社区。1个基因组DNA；该DNA标准不是独立于Zymobiomics®微生物社区标准II（＃D6310）的直接衍生物和制造。2我们可以使用内部管道来帮助评估该标准的测序数据中的偏差程度。