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儿童达到目标药物暴露量
儿童的成熟生理反映在更复杂的给药方案中，以在儿科一生中达到目标暴露[1]。对于多种药物，如果满足以下要求，治疗药物监测（TDM）可能支持药物治疗的优化：（1）治疗范围较窄，（2）变异性大，（3）已知的浓度-效应关系，（4）没有可测量的效果。模型信息精准给药（MIPD）是TDM的下一步，最近受到了更多的关注，因为它可以作为帮助个体化给药的有力工具[2]。特别是，儿科药物治疗可能会受益于这种临床决策支持（CDS）的发展，并超越复杂的给药方案，实现更加个性化的给药。在本期期刊中，Hartman 等人[ 3 ] 评估根据基于模型的剂量指南对危重新生儿和儿童给药的万古霉素、庆大霉素和妥布霉素在 TDM 期间的目标达成情况。尽管如此，作者仍然观察到这三种药物的亚治疗浓度和超治疗浓度的比例很大。我们非常感谢他们在实施更简化的剂量指南后评估目标达成情况的主动性
HB 2965 -3，-5员工量摘要
我今天写信以支持SB427。Krugger（2024）报告说，2015年全球淡水供应在2015年大大减少，淡水“ 290立方英里（1,200立方公里）”，这一数量等于伊利湖的250％。Rodell等。 （2024）报告说，2014 - 2016年之间的淡水损失巨大，其对海平面的影响。 在最近的一项未注明日期的评论（未注明日期）中，摘要始于“气候变化主要是水危机”的声明。稍后对“气候政策制定者必须将水放在行动计划的核心。的说法。Rodell等。（2024）报告说，2014 - 2016年之间的淡水损失巨大，其对海平面的影响。在最近的一项未注明日期的评论（未注明日期）中，摘要始于“气候变化主要是水危机”的声明。稍后对“气候政策制定者必须将水放在行动计划的核心。可持续水管理通过建立韧性，保护健康和挽救生命来帮助社会适应气候变化。它还通过保护生态系统并减少水以及卫生运输和治疗的碳排放来减轻气候变化本身。”
生物质能量循环经济的先驱...
生物质能（生物能源）在实现1.5°C的气候目标中起着至关重要的作用，因为它有可能将化石燃料代替发电。随后，生物能源是从作物残基和动物粪便中回收和再利用废物的最有效方法之一，使其在过渡到可再生能源混合物方面至关重要。从2020年开始，生物能量为全球主要能源供应贡献了9.5％，其中来自：（i）包括农业废物和市政固体废物在内的固体生物量（43％），（ii）传统的生物量，其中包括农作物残留物，柴火和植物，柴火和肥料（39％），以及（iii）Biogas and Biofer ofereel sothods bio，bioets bioo，bioo，bioo，bioets bio，bioets bio， （18％）。到2030年，总体生物量供应预计将增加 +55％至86埃克索尔（EJ），到2050年最高可达135EJ，这表明增加了将废物作为可持续性目标的一部分的需求。
HB 3365 -2员工量摘要
背景：2022年，至少11个州引入了有关气候变化指导的法案，包括加利福尼亚，康涅狄格州，夏威夷，爱荷华州，缅因州，马萨诸塞州，明尼苏达州，纽约，纽约，罗德岛，弗吉尼亚州和威斯康星州。康涅狄格州法律目前要求康涅狄格州教育委员会在各种主题上提供课程材料，包括与下一代科学标准一致的气候变化课程。康涅狄格州的众议院第5285号法案（2022）将要求学校在其教育计划中包括康涅狄格州教育委员会提供的气候变化课程。在缅因州，众议院论文1409（2022）将建立一项试点计划，为教育工作者提供赠款，以获得有关气候科学的专业发展，并为跨学科气候教育课程的发展提供了发展。在罗德岛州，房屋法案7275（2022）将要求罗德岛教育部开发一组环境，气候和可持续性原则和概念，并将其纳入科学，公民和社会研究课程，以供幼儿园到12年级。在威斯康星州，参议院第761号法案（2021）将允许州校长的公共教学采取与气候变化有关的模型学术标准，并向学区提供赠款和资源以进行气候变化指导。但是，这项立法均未颁布。
激光量热测量两光子吸收
激光量热计是一种广泛用于测量可用激光源的波长的小线性吸收的设备。这样的仪器可以使用1-W激光测量少于10 5中的一部分。1量热计测量由于LL过程所引起的总吸收，包括两光子吸收的强度依赖性现象（TPA）。因此，本文描述的实验技术是基于对激光强度的函数的总吸收的测量。CDTE和CDSE中总吸收的量热测量作为1。06-J.LM激光强度用于获得这些材料的线性和TPA系数。可以通过使用一个简单的模型来理解结果，用于衰减，距离有距离的距离，并通过正确考虑样本中的多种反射。
抽象辩证框架的强可接受性
问题导致引入几种类型的语义。不同的语义反映了关于接受或否定论证的不同观点。AF/ADF 的大多数语义都基于可采纳性概念，[8] 表明可采纳性相对于合理性假设起着重要作用。[7] 表明，每个 AF 都可以表示为一个 ADF，此外，还表明为 ADF 定义的语义是 AF 语义的适当概括。然而，AF 的某些语义尚未引入 ADF，即强采纳语义。在当前工作中，我们引入了 ADF 的强采纳语义。在 ADF 中，如果一种解释不包含任何不合理的信息，则称其为可采纳的。如果一种解释是最大可采纳的，则称其为首选的。因此，每个可采纳解释都包含在一个优先解释中。也就是说，为了回答优先语义下的轻信决策问题，只需在可采纳语义下回答该问题即可。此外，如果一种解释收集了所有毫无疑问的信息，则该解释是有根据的。在 AF 中，强可采纳语义的概念首次在 Baroni 和 Giacomin [9] 的著作中定义，其基于强防御的概念。后来在 [10] 中引入了这一概念，但并未提及强防御。此外，在 [11] 中，Caminada 和 Dunne 提出了强可采纳性的标签说明，以回答有根据语义下的 AF 的轻信决策问题。在 [10–12] 中，结果表明，对于有根据语义下的 AF，强可采纳性在讨论博弈中起着至关重要的作用。也就是说，已经证明强可接受扩展/标记与给定 AF 的扎根扩展的最大元素组成一个格。因此，AF 的强可接受语义概念与 AF 的扎根语义的关系类似于 AF 的可接受语义与 AF 的首选语义之间的关系。也就是说，要回答扎根语义下 AF 的轻信决策问题，只需解决强可接受语义下 AF 的决策问题即可。在 [13] 中，引入了一个讨论游戏来回答扎根语义下 ADF 的轻信决策问题，而无需构建给定 ADF 的完整扎根解释。然而，ADF 的强可接受语义的概念尚未引入。这是我们在本文中提出 ADF 强可接受语义概念的动机。然而，研究[13]中提出的游戏是否等同于构建一个满足断言的强可接受的解释，
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量子嵌入方法模拟强...
图 S3：使用 FCI-in-PBE/STO-3G 方法（黑线）和使用 q-ADAPT-in-PBE 方法计算的 CH 3 CH 2 CH 2 CN 中三重 CN 键解离的势能表面（上图），其中 q-ADAPT-in-PBE 方法对两个活性空间 AS(4,4)（左栏）和 AS(6,6)（右栏）使用两个不同的阈值。中间图显示了使用不同阈值的 q-ADAPT-in-PBE 方法相对于参考 FCI-in-PBE 方法的误差。最下方的图显示了使用两个不同阈值的 CNOT 门数和 q-ADAPT-in-PBE 迭代次数。