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World File Search System数月
疫苗专家数月内研发出蓝舌病 3 型疫苗
新的开发能力为快速开发针对其他 BTV 血清型的疫苗提供了可能性。快速应对新出现的疫情的概念似乎并不局限于 BTV，因为该平台已被证明适用于各种不同的病原体。BTV-3 计划通过提供额外的方法、流程、配方和文档扩展了该平台。由于该平台的综合性，这些元素可以在不同的疫苗计划之间互换使用。这使得开发既节省成本又节省时间，即使是具有长期销售前景的有价值的经典开发计划也是如此。
全国西班牙裔传统月 (NHHM) 是为了纪念西班牙裔美国人的众多成就和文化。该月从 9 月 15 日持续到 10 月 15 日，是国防部唯一一个跨越数月的特别纪念日，与几个拉丁美洲国家的独立日庆祝活动相吻合。
全国西班牙裔传统月 (NHHM) 是为了纪念西班牙裔美国人的众多成就和文化。该月从 9 月 15 日持续到 10 月 15 日，是国防部唯一一个跨越数月的特别纪念日，与几个拉丁美洲国家的独立日庆祝活动相吻合。
电力：道达尔能源 (TotalEnergies) 经过数月收购，全面收购道达尔 Eren
五年成功战略联盟 巴黎，2023 年 7 月 25 日——道达尔能源正在寻求可再生能源领域的盈利增长，今天宣布将收购道达尔 Eren 的其他股东，将其持股比例从近 30% 增至 100%。道达尔 Eren 团队将完全整合到道达尔能源的可再生能源业务部门中。 此次交易遵循了道达尔能源与道达尔 Eren 于 2017 年签署的战略协议，该协议授予道达尔能源在五年后收购道达尔 Eren（前身为 EREN RE）全部股权的权利。作为此次交易的一部分，道达尔 Eren 的企业价值为 38 亿欧元，基于 2017 年签署的初始战略协议中谈判达成的有吸引力的 EBITDA 倍数。收购 70.8% 1 对道达尔能源来说意味着约 15 亿欧元的净投资。道达尔 Eren 的整合将使道达尔能源的综合电力净营业收入在 2024 年增加约 1.6 亿欧元，CFFO 增加约 4 亿欧元。道达尔能源是一家拥有 3.5 吉瓦可再生能源产能和 10 吉瓦管道的全球性企业，道达尔 Eren 在全球拥有 3.5 吉瓦的可再生能源产能，在 30 个国家拥有超过 10 吉瓦的太阳能、风能、水力发电和储能项目管道，其中 1.2 吉瓦正在建设或处于后期开发阶段。道达尔能源将利用道达尔 Eren 在商业国家（特别是葡萄牙、希腊、澳大利亚和巴西）运营的 2 吉瓦资产来制定其综合电力战略。道达尔能源还将受益于道达尔 Eren 在印度、阿根廷、哈萨克斯坦或乌兹别克斯坦等其他国家的足迹和开发项目的能力。与道达尔能源的足迹和员工队伍形成互补 道达尔 Eren 不仅将贡献高质量的运营资产，还将贡献分布在 20 多个国家的近 500 名员工的专业知识和技能。道达尔 Eren 的成功有机增长证明了其团队自 2012 年成立以来在内部以及与合作伙伴和供应商合作方面积累的专业知识。道达尔 Eren 的团队和质量将增强道达尔能源通过利用其规模和购买议价能力实现生产增长的能力，同时优化其运营成本和资本支出。 绿色氢能的先驱 作为可再生能源生产商，道达尔 Eren 近年来在北非、拉丁美洲和澳大利亚等不同地区启动了先驱性的绿色氢能项目。这些绿色氢能活动将通过一家名为“TEH2”的新合伙企业开展（道达尔能源公司拥有 80% 的股份，EREN 集团拥有 20% 的股份）。“我们与道达尔 Eren 的合作非常成功，可再生能源组合的规模和质量就证明了这一点。通过收购和整合道达尔 Eren。”凭借团队的专业知识和互补性，我们正开启发展的新篇章
超柔性电极阵列可对啮齿动物体内数千个神经元进行长达数月的高密度电生理映射
✉ 通信和材料索取请发送至 Lan Luan 或 Chong Xie。lan.luan@rice.edu；chongxie@rice.edu。作者贡献 CX 构思并组织了整个研究；ZZ、HZ、XL、LL 和 CX 设计了实验，所有作者均参与其中；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下设计和制作了 NET 设备；DFL、JEC 和 LF 与 SpikeGadgets LLC 合作设计了堆叠头戴式记录系统；ZZ 和 XL 在 JEC 和 DFL 的帮助以及 CX 和 LF 的监督下设计了 NET 探头与头戴式记录系统的集成；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下开发并执行了手术程序；ZZ、XL 和 HZ 在 LS 和 FH 的帮助以及 CX 和 LL 的监督下进行了动物神经记录实验； HZ 和 ZZ 开发并实施了数据预处理，由 CX 监督，并得到了 JEC 和 LF 的意见；ZZ 和 HZ 执行了数据后分析，由 LL 和 CX 监督，并得到了 LF 的意见；ZZ 执行了组织学研究，由 CX 监督；ZZ、LL 和 CX 撰写并修改了手稿，得到了所有作者的意见。
婴儿期功能连接组指纹的存在及其数月内的稳定性
功能连接组指纹是一组个体化的大脑功能连接模式，能够区分不同个体。尽管它已在青少年和成人中得到证实，但尽管它在识别可能反映不同行为表型的内在连接组模式的起源方面具有重要意义，但这种个体化模式是否存在于婴儿期却很少被研究。为了填补这一知识空白，利用纵向高分辨率结构和静息态功能磁共振成像数据集，包括 104 名人类婴儿（53 名女性）的 806 次纵向扫描（年龄，16 – 876 天）和婴儿特定的功能分区图，我们观察到大脑功能连接组指纹可能自婴儿期就存在，并在早期大脑发育的数月内保持稳定。具体而言，通过使用；5% 的选定功能连接，我们实现了；78% 的个体识别率，而没有连接选择的最佳识别率为 60%。额顶叶网络被认为是成人功能连接组指纹中最有贡献的网络，尽管人们普遍认为它在儿童时期发展迅速，但它在婴儿中仍然保持着优势。功能连接组指纹的存在和稳定性在相邻年龄组中得到进一步验证。此外，我们发现婴儿额顶叶网络在预测个体早期学习综合得分方面可以达到与全脑连接组类似的准确度，这再次与成人的观察结果相似，并突出了功能连接组指纹与认知表现的相关性。这些结果首次表明，每个个体在早期大脑发育过程中可能保留一个独特而稳定的功能连接组标记。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。