戈拉克布尔:首席部长 Yogi Adityanath 周六强调了该邦在打击犯罪和营造商业友好环境方面所做的努力,他表示这些努力吸引了大量投资并创造了就业机会。他在戈拉克布尔工业发展局(GIDA)成立 35 周年庆典上发表讲话时宣布,北方邦正在成为北印度的主要投资目的地。首席部长宣布,邦德尔克汉德正在开发一个占地 36,000 英亩、与诺伊达平行的新工业镇。这一项目预计将创造 10 万个就业机会并引发该邦的工业革命。他表示,北方邦安全感增强、经商便利、交通便利,已收到价值 4 亿卢比的投资提案。该邦将在印度实现 5 万亿美元经济目标中发挥关键作用。活动期间,首席部长约吉为价值 20.9 亿卢比的多个基础设施开发项目奠基,其中包括价值 8.6 亿卢比的项目和价值 12.3 亿卢比的新开发项目。他
帝国县是该国失业率最高的环境正义社区,有可能由锂行业转变。该县是该国少数几个可以提取锂来制造对电动汽车和可再生能源存储系统所必需的高性能电池的地区之一 - 这都是解决气候变化和国家安全所必需的。劳伦斯·伯克利国家实验室(LBNL)估计,可以提取1800万吨锂,产生足够的锂以为超过3.75亿台电动汽车电池供电,这比当今道路上目前的车辆数量还要多。企业,州和联邦政府正在该地区大量投资,以创造数千个新的高薪,高道路的就业机会。然而,帝国县迫切缺乏这种变革性经济转变所需的基础设施和受过训练的劳动力。该重新竞争的提议对于确保这些高额的高速工作向当地工人致敬至关重要,从而确保在没有长期以来已经过去的地区中包容性和公平的经济繁荣。此重新竞争提案是重要的经济和劳动力发展路线图,它将改善帝国谷居民在未来几代人的前景。
c-path很高兴欢迎Curasen Therapeutics作为其对帕金森财团的关键道路的最新成员。Curasen是一家开创性的生物制药公司,致力于为帕金森氏症和阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病开发新的治疗方法。他们的创新方法着重于肾上腺素能系统,其小分子药物直接靶向? - 和? - 肾上腺素受体来解决这些疾病的认知障碍。Curasen在认知,情感处理和抑郁评级量表方面的专业知识在我们共同的使命中,即改善受帕金森氏症患者的生活的共同使命是无价的。
摘要 - 近年来,自动驾驶汽车(AV)技术已经有很大的发展。然而,尽管某些行业参与者取得了显着成就,但表明AVS实际上是安全的有力的证据,这是缺乏安全的,这可能会促进公众对这项技术的不信任,并进一步损害该行业的整个发展以及相关的社会影响。为了提高AV的安全性,提出了几种在虚拟模拟中使用合成数据的技术。尤其是最高风险数据,称为角病例(CC),对于开发和测试AV控件最有价值,因为它们可以暴露和改善这些自主系统的弱点。在这种情况下,本文提出了一项系统的文献综述,旨在全面分析CC识别和生成方法,还指出了当前的差距,并进一步含义合成数据对AV安全性和可靠性。基于选择标准,从1673篇论文的初始样本中挑选了110项研究。这些选定的论文被映射到多个类别,以回答八个链接的研究问题。最终以一种更加集成的方法为重点是所有利益相关者的安全发展,并在行业,学术界和监管机构之间进行了积极的合作。
对能源的需求不断增加,常规能源的耗竭以及化石燃料对环境的不利影响已导致寻找替代能源。我们的绝大部分全球能源需求都由化石燃料满足,但它们也释放了碳,硫和氮氧化物的排放,这是气候变化,温室效应,酸雨,酸雨和臭氧层的孔的主要因素。此外,由于现代生活方式,化石燃料储量正在迅速耗尽,而能源的征收急剧上升。因此,预测未来的重要化石燃料短缺。这种情况强调了使用可再生能源(如太阳能,风,生物量等)提供电力的必要性。为了保护环境并维持经济增长,
先天性心脏病(CHD)是最普遍的主要先天缺陷之一,但其原因在很大程度上尚不清楚。遗传因素和环境因素都起作用。动物和人类诱导的多能干细胞模型已经表明了这些因素如何破坏心脏发育(Liu等,2017; Xu等,2022),但人类的确切机制尚不清楚。高级遗传和基因组方法具有显着改善的冠心病诊断和疗法,尤其是通过产前基因检测,实现了早期,更准确的诊断和筛查。随着成年期的生存率有所改善,新的研究方向已经出现了,包括探索手术结果的遗传基础和开发疗法以提高冠心病患者的生活质量。在童年时期无法获得现代遗传技术的冠心病成年人人口不断增长,强调了对正在进行的研究和量身定制的医疗保健的需求(Bhatt等,2015)。该研究主题总共包含14篇文章,包括基础研究,临床病例报告和MINI综述。新颖的发现集中于儿科和成人冠心(ACHD),涵盖了冠心病的原因,诊断和治疗学的最新进展。这些研究共同证明了将遗传数据与临床
一所商业与社会学校,约克大学,教堂巷,赫斯灵顿,YO10 5ZF,英国; b埃克塞特大学,埃克塞特大学,埃克塞特大学,雷恩大道,埃克塞特,EX4,4st 4st,英国; c哥本哈根大学经济系,ØsterFarimagsgade 5,第26号建筑,哥本哈根,1353年,丹麦; D哥伦比亚商学院,纽约,西130街665号,美国10027,美国; *通讯作者:Mark Freeman,Mark.freeman@york.ac.uk; b.d.groom@exeter.ac.uk,frikk.nesje@econ.ku.dk,gwagner@columbia.edu
将机器学习用于6G车辆网络,以支持车辆应用服务,并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法,这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法,重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域,因为它们的特定功能和应用(例如标准化,有效的官能管理,道路安全性和侵害)。在此类网络中,网络实体需要做出决策,以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标,建议学习(RL)可以有效地解决决策问题。但是,在大型无线网络中,状态和行动空间是庞大而复杂的。因此,RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此,已经开发了深入的增强学习(DRL),以将RL与深度学习(DL)结合起来,以克服这个问题。在这项调查中,我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后,我们回顾RL,尤其是DRL方法,以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
•此选项将废除根据《水平减少法案》创建和扩展的信用。这些信用与干净的车辆,清洁能源,有效的建筑物和家庭能源,碳固存,可持续的航空燃料,环境正义,生物燃料等有关。IRA规定的全部成本约为3290亿美元,与Tailpipe排放规则配对时,旨在显着增加电动汽车和电动汽车信用使用量的限制。基于政治意愿,有几种较小的改革选择(从30亿美元开始)将废除这些学分的较小部分。