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模型和情景如何限制气候缓解的可能性
摘要 本文揭示了在享有认知权力的专家机构，特别是政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 手中，使用综合评估模型 (IAM) 作为主要工具，对气候变化缓解作为一项政策问题进行社会建构的行为。这对于应对气候变化的政治至关重要，因为 IPCC 模型和情景深刻地影响了人们所认为的可行的未来和缓解政策选择。分析技术官僚治理机构如何处理气候变化、其缓解以及相关的经济成本和影响，揭示了气候变化技术官僚政治内部的争论。通过 IAM 和 IPCC 情景对缓解作为一项政策问题进行的特定社会建构具有重要而真实的社会生态影响。这种对缓解技术官僚政治的参与使输入建模的五个关键假设变得复杂，并揭示了它们在政治上为何以及如何重要。我们还强调了 IPCC IAM 中内置的有争议的假设如何破坏其在规划缓解战略方面的可信度和实用性。
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将医学可能性转化为临床现实
我们领导大学在药学科学领域的战略研究。我们多样化的专业知识包括药物发现，药品，生物技术，营养学和教育。我们的重点是与行业伙伴开发以患者为中心的配方，新颖的疗法和治疗剂。
降低建筑物遭受洪水破坏的可能性
在 20 世纪 90 年代初的研究中，人们首次意识到在霍克斯伯里-内皮恩河发生严重洪灾后，沃拉甘巴大坝下游的洪泛区可能出现严重的洪灾破坏和损失。需要制定一项战略，以确保一旦发生洪灾，所有人员和经济损失都降至最低。新南威尔士州政府已为霍克斯伯里-内皮恩洪泛区管理战略拨款 7100 多万美元，以应对洪灾风险。由主要政府机构、地方议会和社区代表组成的指导委员会负责监督该战略的实施。在委员会的指导下，已经实施了改进的洪灾预警和应急措施、升级的疏散路线、恢复规划和区域洪泛区管理研究。
研究企业创新：新的研究可能性
在本文中，我们将论证美国国税局在响应政策制定者的需求方面发挥着重要作用。税收系统是唯一可用的数据系统，它通过详细的财务数据（完整的收入和资产报表）定期捕捉创新和竞争活动的结果，这些数据适用于所有企业，无论是否为雇主，无论是否为公有。只有税收系统才能捕捉到旨在刺激创新和竞争力的税收政策的效果信息。这些信息可用于通过审计和其他报税后事件（如修正申报和结转）计算公司或纳税申报层面的有效税率。此外，只有税收系统才能通过存在分层所有权交叉表、有关直通实体的信息以及个人与组织之间的关系来捕捉组织相互关系的复杂性。在所有情况下，考虑到对不回应企业的执法处罚，税收数据很可能比调查数据更准确，也更不容易出现未回应的情况。
北欧遗传资源会议：可能性和紧迫性
会议是由瑞典农村事务部长彼得·库尔格伦（Peter Kullgren）和北欧渔业部长理事会现任主席彼得·库尔格伦（Peter Kullgren）开幕的。在他的声明中，库尔格伦（Kullgren）在声明中分享了他对我们所生活的不确定时期的关注，并强调，建立强大的生物经济是将北欧地区和欧盟转变为支持绿色过渡的现代，资源高效和竞争经济体的关键。此外，他提出了最近采用的关于准备，鲁棒性和韧性的卡尔斯塔德宣言，并强调，加强合作，危机的准备和分享知识，技术和最佳实践对于农业和林业内的可持续未来至关重要。大教堂Kullgren还强调了Nordgen在保护和利用遗传资源的未来中的重要作用。
利用废弃活性污泥作为可再生能源的可能性
目前，工业中大部分最终能源消耗都由化石燃料满足，能源由火力发电厂 (TPP) 产生。然而，TPP 的整体能源效率很低，甚至不到 40%。因此，21 世纪的特点是自然资源枯竭和短缺的问题，尤其是有机化石燃料。向可再生能源的过渡目前是一个全球性问题。可再生能源可以帮助俄罗斯联邦减缓气候变化，增强对价格波动的抵御能力，降低能源成本。“2035 年前俄罗斯能源战略”的方向之一是使用新型燃料，包括与工艺过程中产生的废物的混合物。使用以前储存在垃圾填埋场和污泥库设施中的工业废物可显著减少煤炭、原油和天然气的使用以及温室气体排放。工业固体废物回收是一个有前途的方向。废物转化为能源 (WtE) 技术有助于将工业废物转化为有用能源，并最大限度地减少与之相关的问题。在这些技术中，废物是一种二次能源和材料资源。在化石燃料枯竭及其消费量不断增加的背景下，开发基于替代可再生燃料的废物转化能源技术是一项重要任务。
心电图记录可预测早期自闭症的可能性
摘要：近年来，自闭症谱系障碍 (ASD) 的患病率不断上升。ASD 的诊断需要由训练有素的专家进行行为观察和标准化测试。ASD 的早期干预最早可在 1-2 岁时开始，但 ASD 的诊断通常要到 2-5 岁才会进行，因此延迟了干预的开始。迫切需要非侵入性生物标记来检测婴儿期的 ASD。虽然之前使用生理记录的研究主要集中在基于大脑的 ASD 生物标记上，但本研究调查了心电图 (ECG) 记录作为 3-6 个月大婴儿的 ASD 生物标记的潜力。我们记录了婴儿在与物体和护理人员进行自然互动时，在正常和高家庭 ASD 可能性下的心脏活动。获得心电图信号后，提取心率变异性 (HRV) 和交感神经和副交感神经活动等特征。然后，我们评估了多个机器学习分类器对 ASD 可能性进行分类的有效性。我们的研究结果支持了我们的假设，即婴儿心电图信号包含有关 ASD 家族可能性的重要信息。在测试的各种机器学习算法中，KNN 在灵敏度（0.70 ± 0.117）、F1 分数（0.689 ± 0.124）、精度（0.717 ± 0.128）、准确度（0.70 ± 0.117，p 值 = 0.02）和 ROC（0.686 ± 0.122，p 值 = 0.06）方面表现最佳。这些结果表明，心电图信号包含有关婴儿患 ASD 可能性的相关信息。未来的研究应考虑心电图和其他自主神经控制指标中包含的信息在婴儿期 ASD 生物标志物开发中的潜力。
