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现在是保护主义者捍卫社会正义的时候
根据《生物多样性公约》（CBD）Kunming-Montreal全球生物视为框架（GBF），各国同意在2030年停止并扭转生物多样性的丧失，到2050年与自然和谐相处的世界。这种雄心勃勃的愿景需要大规模恢复自然，并在当地，国家和全球级别的大量数据的指导下进行。必须量化对国家家庭和海外生物多样性脚印的负面影响，以及采取的行动的收益也必须量化，以解决这些影响并有助于自然恢复。术语“生物多样性”和“自然”通常在不断变化中使用。在这里，当我是指我们所有人生活和我们珍视的自然环境时，我会使用“自然”，并且当它是广泛使用术语的一部分（例如，生物多样性信用）或意味着正在量化的自然要素时，我会使用“生物多样性”。自然恢复将需要大规模的金融流量从商业和政府（主要是在富裕的全球北部）到发生自然破坏的地区（主要是在热带地区贫穷的农村地区）[1]。市场；生物多样性融资还流经双边和多边结构，包括海外援助，损失和损害资金，全球环境设施资金以及传统的保护大道。与碳相关的国际财务流量比自然界更大，更具成熟性。通过避免进一步丧失自然栖息地或恢复退化的土地，许多碳融资流向干预措施，以保留或隔离碳。对这些流量提出了主要问题，而不仅仅是基于自然的投资的有效性，作为碳抵消碳的机制，还涉及与这些投资有关的侵犯人权的行为。然而，在概念上，温室气体贸易损益的市场比自然市场要简单，因为自然是不可行的。它在时间和空间上是动态的和多尺度的。我们无法选择要保护和恢复的生物多样性的何处以及哪种类型的生物多样性：需要在本地进行测量和恢复到撞击所在的位置。因此，没有单个综合度量（例如用于温室气体的TCO 2 E）可以捕获自然生态系统的复杂性，从而可以在某种情况下损失在另一个情况下的损失。
什么时候重新替代？使用深度强化学习
摘要 - 全球和本地规划师的层次结构是自主机器人导航中最常用的系统设计之一。虽然全局规划师基于预制的地图生成了从电流到目标位置的参考路径，但本地规划师会产生一个动力学轨迹，以遵循参考路径，同时避免感知的障碍。考虑到预先构建的地图上不存在的不可预见或动态障碍，“何时重新启动”参考路径对于安全有效导航的成功至关重要。但是，确定在某些未知环境中执行重新掌握的理想时机仍然是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们首先进行了广泛的仿真实验，以比较几种常见的重建策略，并确认有效的策略高度依赖于环境以及全球和本地规划者。基于这种见解，我们基于深度强化学习得出了一种新的自适应重新启动策略，该策略可以从经验中学习，以决定在给定环境和计划设置中的适当重型时机。我们的实验结果表明，在导航鲁棒性和效率的多种情况下，提议的重新推销者可以在PAR上执行或比当前表现最好的策略更好。
是时候反思印尼可再生能源的本地内容要求了
印尼政府的目标是到 2025 年实现可再生能源在国家能源结构中至少占 23%，到 2050 年达到 31%。尽管目标雄心勃勃，但《电力法》（2009 年第 30 号法律，经政府条例修订，代替 2022 年第 2 号法律）要求独立电力生产商（“IPP”）在开发发电项目（包括可再生能源项目）时优先使用国产产品。这意味着，IPP 必须遵守适用于电力基础设施开发商品和服务的最低本地含量要求（Tingkat Komponen Dalam Negeri）。不遵守这些本地含量要求可能会导致行政和财务制裁。本地含量要求规定在工业部长条例第 54/M-IND/PER/3/2012 号《关于使用国产产品开发电力基础设施的指南》及其不时修订的条款（“第 54/2012 号条例”）。法规编号 54/2012 经过多次修订，最近一次修订是在 2023 年，涵盖了太阳能发电厂模块（pembangkit listrik tenaga surya 或“ PLTS ”）的本地内容要求以及伊布科塔努桑塔拉 PLTS 的本地内容要求豁免。必须注意的是，法规编号 54/2012 下的大部分本地内容门槛都是 2012 年制定的，因此，该门槛并不反映可再生能源发电厂的当前市场状况。
Haruna GS等。研究了Aloxan诱导的糖尿病白化病大鼠阳离子甲醇提取物的抗糖尿病潜力。 Clin J Dia Care Control 2024，6（1）：180049。 smita r和kochar是。儿童中的拉达：是时候重新思考了。 Clin J Dia Care Control 2024，6（1）：180045。 Mahmood Arifa和Sawai Ma。电纺纳米纤维在牙周炎治疗中的新兴作用。牙科和凹痕练习J 2025，7（1）：180095。 Joseph S等。医疗保健提供者中无菌非接触技术临床实践框架的知识，态度和实践：系统审查协议。 ADV护理患者护理INT J 2023，6（1）：180067。 Katikar M和Abhishek BP。将获得的童年失语症与发育语言障碍区分开来。 Acta Neurophysiol 2025，6（1）：180097。
糖尿病是一个严重的全球健康问题，其特征是高血糖，是由胰岛素的绝对或相对缺乏或细胞水平上的胰岛素抵抗引起的。这项研究的目的是研究白化大鼠中grandiflora的甲醇茎皮的抗糖尿病潜力。使用标准方法确定植物化学分析，α淀粉酶和α葡萄糖酶抑制活性以及葡萄糖浓度。二十只白化大鼠被随机分为五组四只大鼠，每组1是正常对照，用糖尿病诱导了组2，未接受治疗，用Glibenclamide诱导并用Glibenclamide诱导第4组，第4组和5组被诱导并用提取物进行100天和血液限制的次数（分别为100 mgkk-1），将所有次数切成三天的间隔。结果表明，不存在酚类，碳水化合物和单宁酸，类黄酮中等量，而类固醇，皂苷，萜烯，甘氨酸，蒽醌和心脏糖苷则没有。与A. grandiflora提取物相比，标准药物Glibenclamide（98.06％）和二甲双胍（96.77％）显示出更高的α淀粉酶抑制活性。样品的5.0mg浓度显示（79.53％）抑制作用。在30.0mg/ml的样品（98.70％）中具有显着（P <0.05）的抑制作用（p <0.05），而标准药物（Glibenclamide）（Glibenclamide）（84.88％）抑制蛋白和二甲双胍表现出（88.22％）抑制性活性（88.22％）。显着（p <0.05）在治疗组中血清葡萄糖的降低显着，而（第2组）在所有大鼠中均表现出持续的糖尿病状态，证实了甲醇提取物的抗糖尿病特性。
山上的心理健康日比以往任何时候都要大
最近的一项研究发现，接受辩证行为疗法（DBT）患有躁郁症的年轻人比接受标准心理治疗的年轻人的自杀率显着少。匹兹堡大学的研究招募了100名12-18岁的年轻人，他们与双极光谱疾病相关，他们在特殊的精神病学院门诊诊所接受治疗。所有人都受到精神科医生的照顾，并根据标准治疗算法接受药物治疗。两组的青年在挤压，低狂热和躁狂症的症状中表现出模拟降低。但是，收到DBT的年轻人报告说，自杀企图的次数大大减少。DBT疗法是一种基于循证的治疗，侧重于情绪调节。它可以帮助人们识别，标记和更好地管理有助于表现，焦虑和自杀思维的情绪激活因子。许多研究发现，DBT疗法在治疗情绪失调障碍的人方面非常有效，包括边缘性人格障碍，自我伤害，饮食失调和自然思维。这项研究发现，它还可以有效地减少双相情感障碍的年轻人的自杀行为。
是时候重新考虑出口管制以加强美欧合作和全球贸易规则了
4 出口管制“效仿反应”的一个例子是，当日本威胁对其公司运往韩国的半导体材料实施出口管制时，日本很有可能也会将禁令扩大到美国芯片制造商，参见：Goodman, MS, Kim, D., and VerWey, J. (2019) The South Korean-Japan Trade Dispute in Context: Semiconductor Manufacturing, Chemicals, and Concentrated Supply Chains, USITC Working Paper ID-062, Available at: https://www.usitc.gov/publications/332/working_papers/the_south_korea-japan_trade_dispute_in_context_ semi-manufacturing_chemicals_and_concentrated_supply_chains.pdf，中国也起草了不可靠实体名单，将洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin）和雷神导弹与防御公司（Raytheon）列入名单。尽管将这两家公司列入不可靠实体清单的影响可能有限，但中国在不可靠实体清单推出 4 年后仍将它们列入不可靠实体清单，见：Davis Polk，（2023 年）中国商务部首次将两家公司列入不可靠实体清单，https://www.davispolk.com/insights/client-update/chinese-ministry-commerce-places-two-companies-its-unreliable-entity-list，据报道，在美国的政治压力下，荷兰政府正在推进对先进半导体设备的出口限制，见：Kharpal, A. 和 Amaro, S (2023 年 3 月 9 日) 美国对中国实施半导体出口管制。现在一个关键的欧盟国家将效仿，CNBC，网址：https://www. cnbc.com/2023/03/09/asml-netherlands-to-restrict-semiconductor-machine-exports-after-us-pressure.html。
儿童和青少年什么时候需要疫苗接种？
，他们的8个月零0天必须在VRS季节（通常是10月至3月）之前或期间接受针对VRS（VRS-ACM）的预防性抗体。 div>某些高风险儿童（从8到19个月）将需要VRS-ACM在VRS的第二季之前。 div>
是时候把钱放在嘴里的时间
经济学家的影响还要感谢丽莎·希泽尔（Lisa Hezel）对本报告的贡献。经济学家影响对本报告的内容负有唯一责任。报告中表达的发现和观点并不一定反映专员的（EFP）或赞助商（Haleon）的观点。这项研究由Gerard Dunleavy和Rob Cook领导。该报告是由Radha Raghupathy撰写的，在Gerard Dunleavy和Neeladri Verma的支持下。该报告由Gerard Dunleavy和Maria Ronald编辑。研究团队包括Shivangi Jain，JoãoHofmeister和Kati Chilikova。虽然已采取每项努力来验证此信息的准确性，但经济学家的影响不接受任何人对本报告的依赖或本报告中提出的任何信息，意见或结论的责任。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
是时候将气候和自然危机视为不可分割的全球健康紧急情况
超过200多个卫生期刊呼吁联合国（联合国），政治领导人和卫生专业人员认识到气候变化和生物多样性丧失是一项不可分割的危机，必须共同解决以保护健康并避免灾难。这种整体环境危机现在非常严重，以至于成为全球卫生紧急情况。世界目前正在应对气候危机和自然危机，就好像它们是单独的挑战一样。这是一个危险的错误。第28届当事方（COP）关于气候变化的会议即将在迪拜举行，而第16个关于生物多样性的警察将于2024年在土耳其举行。不幸的是，提供证据证据的研究社区在很大程度上是分开的，但是他们在2020年被召集到了一个研讨会，当时他们得出结论：‘只有将气候和生物多样性考虑为同一复杂问题的部分问题……可以开发出来的解决方案，以避免疾病并避免恶意并最大程度地提高有益的效果。1