可靠的建筑建模对于建筑能源认证和建筑物的装修至关重要,以更好的能源性能和室内气候。这项工作的主要目标是评估与模拟建筑几何形状及其设施所需的努力水平相关的后果,并通过提供有关模型简化后果的能源性能和舒适性的模型简化后果来指导实践者建筑建模的后果。这项工作着重于模型几何形状简化和加热系统的敏感性,以及它们对标准模拟构成中能量和热舒适性KPI的影响。此外,该研究提出了对操作绩效的验证模型,研究了适应的模拟条件的复杂性,例如加热设定点,实际人员在模型可信度上加载与受监视数据相比。敏感性研究的主要结论是,具有不同几何分区方法的模型之间的供暖需求差异相对较小,而模拟中详细的加热系统的实施对所有输出KPI的结果都具有更明显的影响。模型验证活动的主要结论是,适应性人的负载可以提高模型的准确性。具有详细几何形状的模型,当模型中的加热设定点定义为每间公寓的受监视数据时,会导致更准确的结果。对于有限数量的IAQ测量点的住宅,建议使用标准设定点而不是监视。对于具有足够IAQ传感器的公寓,适应的加热设定点和人员负载可以显着改善模型预测。
研究人员已经开始利用 Twitter 提供的新的地理定位信息来源,提供关于各种空间视角的见解,包括本地化人格特质和心脏病的地理差异(Eichstaedt 等人,2015 年;Obschonka 等人,2019 年)。同样,语言学分析利用社交媒体的大数据来揭示区域语言差异(Grieve 等人,2018 年)。本研究应用大数据分析来探索创新地理中的无形要素。我们将从美国专利商标局收集的人均专利空间聚类(Pat_Cap)与反映社交媒体讨论和围绕技术创新相关主题的“热议”的新变量进行比较。这个变量被标记为 InnoTech_Tw,基于 2014 年美国各县 8.9 亿条地理编码推文中约 89 亿个单词的语料库(有关该数据集的更多信息,请参阅 Grieve 等人,2018 年)。它被定义为美国每个县所有单词的相对频率之和,按它们与创新和技术这两个术语的余弦相似度加权,通过将 word2vec 算法应用于 300 万个单词的 300 维向量数据集而获得,该数据集在约 100 个语料库上进行训练
我们请 NIST 参阅《国际先进人工智能安全科学报告:中期报告》(中期报告)第 4.1.4 节“双重用途科学风险”,其中描述了双重用途科学风险所带来的当前和未来能力,我们认为这很好地反映了生物风险的威胁形势 2,以及我们对当前语言仅限于“CBRN 信息”的担忧。当前的能力不仅限于“增加获取信息的渠道”,因为 NIST 已在 AI 6001 中限制了 CBRN 风险,还扩展到“增加获取实践专业知识的渠道”和“增加能力上限”。3 未来的能力还可能包括模型能力的进步、通用人工智能系统与狭义人工智能工具的集成以及通用人工智能与自动化实验室设备的集成。这些都可能比仅仅“简化信息获取”更令人担忧,我们担心 NIST AI 6001 尚未描述可能从 GAI 工具中出现的生物威胁的性质和规模。关注信息风险很重要但还不够,本文件和 NIST 其他文件的重点应包括 GAI 未来可能产生的一系列 CBRN 能力风险。
DBP International AB和Vivo Biopharma LLC:修订资产购买与协作协议双债券制药国际AB(PUBL)(“ DBP”)(“ DBP”)和Vivo Biopharma LLC(“ Vivo”),今天
揭穿神话——区分事实和神话——是卫生组织常用的方法。根据这种方法,来自卫生组织本身以外的其他来源的每一条信息都被标记为“神话”,而源自卫生组织本身的信息则被标记为“事实”(3)。一些研究指出了这种策略的使用存在问题,它会导致适得其反的效果(4-6);除非有科学证据支持,否则公众不会接受这些信息(7-9)。此外,研究发现,卫生组织重复“神话”会使信息更加熟悉,也更有可能是真实的(6)。因此,在 COVID-19 疫情期间进行的研究发现,卫生组织继续使用相同的揭穿神话和恐惧诉求策略(2、10)。
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构,安装在涵洞或排水系统的入口处,以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产(例如,泵站或管道)的堵塞(Benn等人。2019)。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示,一旦碎屑开始在多个条上桥接,然后开始逐步积累,阻塞水路并可能引起浮动事件(Blanc 2013; Benn等2019)。因此,清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的,尤其是在大雨的发作之前(Speight等人。2021)。实际上,这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前,这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的,但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下,这可能证明不具备。此外,虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件(Streftaris et al。2013),据我们所知,这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息(例如Hooker等人,2023)。因此,知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如,模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图,并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
一些研究表明,某些mRNA分子与LUAD患者的进展有关(Chen等,2019)。Dong等。 (2021)发现,在肺癌患者中ZLC5被上调,其高表达预测了较短的总生存期(P = 0.007),并且作为肺癌的独立预后标记,HR = 2.892; 95%(Yang等,2021)CI:1.297–6.449; p = 0.009;张等。 (2019)发现,九个mRNA基因(HMMR,B4GALT1,SLC16A3,ANGPTL4,EXT1,GPC1,RBCK1,SOD1和AGRN)与肺癌患者的总生存率有关。 通过多元COX回归分析,九个基因特征的预后能力高于临床信息。 Xin等。 (2019)发现,肺癌患者中COX-2,CPLA2,COX-1,MPGES,PGE2和PGI2的mRNA水平明显高于健康人的MRNA,尤其是在MPGES和PGI2高表达的患者中。 5年生存率低于低表达MPGE和PGI2的患者,并且对于肺癌的预后具有统计学意义。 尽管一些研究已经确定了一些用于预测肺癌的分子标记,但由于单个OMICS缺乏信息,仍然很难实现高精度预测(Shi等,2022)。 同时,对患者组织微生物组状态的相关研究和预测评估仍然存在。Dong等。(2021)发现,在肺癌患者中ZLC5被上调,其高表达预测了较短的总生存期(P = 0.007),并且作为肺癌的独立预后标记,HR = 2.892; 95%(Yang等,2021)CI:1.297–6.449; p = 0.009;张等。(2019)发现,九个mRNA基因(HMMR,B4GALT1,SLC16A3,ANGPTL4,EXT1,GPC1,RBCK1,SOD1和AGRN)与肺癌患者的总生存率有关。通过多元COX回归分析,九个基因特征的预后能力高于临床信息。 Xin等。(2019)发现,肺癌患者中COX-2,CPLA2,COX-1,MPGES,PGE2和PGI2的mRNA水平明显高于健康人的MRNA,尤其是在MPGES和PGI2高表达的患者中。5年生存率低于低表达MPGE和PGI2的患者,并且对于肺癌的预后具有统计学意义。尽管一些研究已经确定了一些用于预测肺癌的分子标记,但由于单个OMICS缺乏信息,仍然很难实现高精度预测(Shi等,2022)。同时,对患者组织微生物组状态的相关研究和预测评估仍然存在。
1图像强度用于描述双眼竞争任务的结果,而精神成像的生动性用于描述VVIQ的结果。尽管这两个任务都是相关的,但VVIQ测量了生动,而双眼竞争任务的维度却没有明确定义。
24。鉴于气候风险是不断发展的风险领域,因此分配给董事会的相关角色和职责,高级管理和控制职能应继续适应。这包括需要更加清楚信息和报告需求(定量和定性),资源和技能和预算。通过分配责任,对映射,监视和控制风险有更大的责任。以这种方式,保险公司更准确地了解了气候风险如何影响其业务以及这些如何发展。可能会导致保险公司根据新信息来调整其风险管理(以及潜在的治理)。有关公司治理主动监督的申请文件可以帮助主管在管理与气候有关的风险方面确定与治理相关的问题。1