致谢:我们非常感谢伍德兰信托基金领导的项目指导小组的投入和指导。我们感谢Malcolm Vallis-Wilks处理网站访问权限,兰开斯特大学泥土生态实验室的克莱尔·本金O'Rourke,Lucia Ruffino,Andy McMullen,Lindsay Maskell,Andy Sier,Neil Forbes和Bede West。Also, Tom Ovenden, Alistair Jump, John Healey, Owain Barton, Kevin Watts, Rob Marrs, Adam Kimberley, Sara Cousins, Gavin Siriwardena, Becks Spake, Bede West, Pieter DeFrenne, Ambroise Baker, Mike Perring and Amy Gresham for useful input and discussion.我们还衷心感谢伍德兰信托基金会的合同经理卡伦·霍恩戈德(Karen Hornigold),他们巧妙地耐心地管理了该项目。最后,如果没有已故的好朋友,导师和同事的愿景,调查和时间表就不存在。该报告是为伍德兰信托基金会制作的,其中包括人们的邮政编码彩票,戴维家庭基金会,威尔士政府,戴德拉和自然英格兰的参与者的重大财务贡献,以及慈善信托基金和个人的几项较小贡献。
多不饱和脂肪酸(PUFA)对氧化和炎症性过程有调节作用。这项研究旨在确定172名受试者队列中氧化应激和炎症的循环标志物之间的关系。人口被性别分为三个年龄段:成年人(18 - 64岁,n = 69),老年人(65 - 89岁,n = 54)和长寿(LLIS,90 - 111岁,n = 49)。使用气相色谱法对全血PUFA含量进行了定量。添加了C反应蛋白(CRP),副氧酶(PON),Trolox等效抗氧化剂(TEAC)和马发二醛(MDA)的血清水平。我们的结果表明,成年女性中较高的omega-3(N-3)指数是MDA浓度较低的预测指标(P = 0.038)。相反,总N-3 PUFA和总N-6 PUFA与老年女性和LLI男性的MDA值呈正相关(P <0.05),而总N-6 PUFA与LLI女性的MDA水平成反比(P <0.05)。有趣的是,总N-3 PUFA和N-3指数的浓度增加与LLI男性的TEAC值呈正相关(P = 0.007),而蛛网膜酸(AA)/Eicosapentaenoic(EPA)比率(EPA)比率与LLI Females中的LLI aCEAR呈异常相关。这些发现表明,长寿雌性中的细胞抗氧化能力与AA/EPA比的变化成反比,而N-3 PUFA可能会增强长寿男性的血液抗氧化能力。总体而言,我们的研究强调了不同年龄段的PUFA轮廓与氧化应激和炎症标记之间的复杂性,性别特异性相互作用。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具,为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版,这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础,将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合,可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后,Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能,所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持,以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程,为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验,并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要,加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程,并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外,文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示:“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具,他们可以利用我们丰富、高质量的内容,大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制,将支持英语和法语交互,让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示:“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验,包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作,以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者,我们最有能力提供这些先进技术,以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案,并由人工监督。作为 RELX 的一部分,LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则,考虑其解决方案对人们的实际影响,并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时,LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划,该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
† DTaP/IPV/Hib/HepB 是目前唯一适合为该年龄段儿童接种的含有高剂量破伤风、白喉和百日咳抗原的疫苗。2017 年 8 月 1 日以后出生且接种过不含乙肝疫苗的初级疫苗的儿童应适时接种 3 剂单价乙肝疫苗。如果他们属于高危人群或接触过乙肝,则应主动为他们接种乙肝疫苗 † † 所有未接种或未完全接种疫苗的儿童在 1 岁以上仅需接种 1 剂 Hib、Men C(直到青少年加强针)和 PCV13。如果接种了 DTaP/IPV/Hib/HepB 疫苗,则第一次预约接种 2 剂含 Hib 疫苗或孩子在后续预约接种额外的 Hib 疫苗无关紧要。如果孩子在国外接种过 PCV10 疫苗,则应为其接种 1 剂 PCV13(接种 PCV10 疫苗后至少 4 周)
亲爱的,这是我们关于粮食损失和浪费的系列报告的倒数第二份,这份报告是我们的总结报告,总结了我们同时发布的所有建议。我们开始撰写本系列报告时,试图了解我国粮食损失和浪费的挑战,此后我们一直在探索粮食拯救以及如何从原本会被浪费的粮食中获取价值。我们把这个难题最重要的部分留到了最后:预防。预防是迄今为止最重要的干预措施,因为它对减轻粮食损失和浪费的社会、经济和环境危害具有最大的潜在影响。防止粮食损失或浪费可以节省生产粮食的资金和环境成本。我们从供应链的角度来看待预防。新冠疫情暴露了我们“以防万一”供应链的局限性,促使我们转向“以防万一”,在系统的不同环节储备更多的食物。这为如何避免全球 40% 的食物损失和浪费这一本已颇具挑战性的问题带来了新的维度。在新西兰,我们需要从优质农产品出口国的角度来理解食物损失和浪费问题。我们的经济是建立在生产超过我们能吃的食物的基础上的。当我们的出口供应链崩溃时,就像疫情期间所体现的那样,我们需要机制来防止所涉及的食物被浪费。系统中没有任何一个参与者能够独自防止食物损失和浪费。这是一个系统问题,因此我们建议整个供应链进行协调变革,使供应链上的每个人都能更轻松地尽可能地防止浪费。在我们结束这项漫长的工作时,我想感谢我们庞大而热情的参考小组,这些研究人员和利益相关者慷慨地抽出时间来支持这项工作。我们希望它能提供一个有用的证据基础,以支持系统变革,减少食物损失和浪费。Ngā manaakitanga,
根据索赔限制的责任限额:如果您的产品在此保护计划中涵盖了产品,则与您根据本保护计划提出的单一索赔进行维修或更换的总金额不得超过每个索赔覆盖量的金额。如果我们进行维修或更换付款,或者我们提供了反映替换产品成本的现金和解,该替换产品总共等于或超过每个索赔覆盖量金额,那么我们将没有关于此类个人索赔的进一步义务。如果失败影响了一对或集合的一部分的项目,我们的责任将仅限于维修,更换或现金结算限制为经历过失败的项目的每项索赔覆盖量。
收到2023年10月5日;修订的手稿于2023年10月26日收到; 2023年11月1日接受; J-Stage Advance出版物在线发布于2023年12月15日初次评论:12天心理学系,Yamanashi大学,Chuo医学院(T.H.,T.N.,T.N.,T.Y.,M.U.,M.U.,T.K.,A.S。);富士富士市富士市心脏病学系(J.N.,J.O。);喀夫市科福市医院心脏病学系(Y.S.,T.S。); Kofu Kofu Jonan医院心脏病学系(H.T.); Kofu Yamanashi县中央医院内科部(K.U.); Yamanashi Yamanashi Kosei医院心脏病学系(T.A.),日本邮寄地址:Yamanashi大学心脏病学系医学博士Takeo Horikoshi,医学院心脏病学系,1110 Shimokato,Chuo 409-3898,日本。电子邮件:thorikoshi@yamanashi.ac.jp所有权利都保留给日本循环协会。有关权限,请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
零信任 (ZT) 是“一套不断发展的网络安全范式,将防御从静态的基于网络的边界转移到用户、资产和资源上”。[1] 与传统的基于边界的网络安全模型不同,零信任方法主要侧重于通过在企业资产和主体(最终用户、应用程序和其他从资源请求信息的非人类实体)之间实施动态信任策略来保护数据和服务。为了促进零信任框架和安全模型的开发、部署和运行,国防部 (DoD) 指南将零信任的功能组织成七个支柱,它们共同提供全面有效的安全模型。这些支柱是用户、设备、网络和环境、数据、应用程序和工作负载、可视性和分析以及自动化和编排。自动化和编排是其他支柱的自动实施和集成,以实现动态、快速和可扩展的效果。
零信任(ZT)是“不断发展的网络安全范式,可将防御能力从基于静态的,基于网络的周围转移到专注于用户,资产和资源上。” [1]与传统的基于外围的网络安全模型不同,ZT方法主要集中在数据和服务保护上,通过执行企业资产和受试者之间的动态信任政策(最终用户,应用程序,应用程序和其他要求从资源请求信息的非人类实体)。为促进ZT框架和安全模型的开发,部署和运营,国防部(DOD)指导将ZT的能力组织成七个支柱,共同努力提供全面有效的安全模型。这些支柱是用户,设备,网络和环境,数据,应用和工作负载,可见性和分析以及自动化和编排。自动化和编排是其他支柱的自动实现和集成,以动态,快速和可扩展的效果。
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