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镇经理和精选委员会战略目标和目的
镇长将在每次特别委员会会议上通过常设议程项目提供报告。报告应包括但不限于以下可用信息：• 镇项目和计划的最新消息。• 社区活动信息。• 主要空缺职位和招聘及任命状态的最新消息。• 拨款的最新消息，包括收到的拨款、资助和/或提议的项目的信息。• 成就、认可和专业发展活动的最新消息。• 季度财务报告。
精选能源技术的关键矿物质和材料极端热量和气候变化
科学共识支持全球温度升高和极热发生率之间的因果关系。极端热量可能会带来一系列严重的后果，近年来发生创纪录的温度和热浪。例如，来自国家航空和太空管理局（NASA）和国家海洋与大气管理局（NOAA）的全球温度数据集表明，2023年是最温暖的一年，而2014 - 2023年是自1880年以来最温暖的十年（图1）。此外，美国在2021年和2023年经历了破纪录的热浪。这些热浪在某些地区带来了极端的温度和威胁生命的条件。在1981 - 2015年期间，美国的历史研究发现，热浪地区以及1981 - 2018年期间的美国大陆（CONUS）。
多伦多社区住房和多伦多老年人住房公司的网络安全审计 - 第一阶段：整体网络安全和网络安全评估精选关键系统
实施审计建议将加强TCHC和TSHC的网络安全控制。目前尚不确定实施建议所需的成本和资源。改善控制和应对网络威胁的控制所需的投资抵消了安全漏洞可能导致的潜在巨大成本，这可能包括数据恢复/清理，财务损失，声誉损失，罚款或诉讼。
关于气候风险对保险费和可用性的影响的精选委员会
估计自然灾害的成本具有挑战性，但是澳大利亚自然灾害事件的总成本通常每年达到数十亿美元。在某些年内，成本在数十亿美元。例如，澳大利亚政府关于自然灾害救济的支出（包括提供给州和领土政府的资金）在2021 - 22年为58亿美元，在2022 - 23年为36亿美元（澳大利亚政府2022，第13页；澳大利亚政府2023a，第11页，第11页）。在2020年1月至2022年11月之间，保险，风暴和气旋的洪水，风暴和气旋的价值超过了90亿美元（ICA 2022b）。随着人口和资产价值的增加，这些成本随着时间而增加。随着气候变化增加灾难事件的频率和/或严重性，自然灾害造成的损害将进一步增加。
BGMDB：一个将肠道菌群失调与脑部疾病联系起来的精选数据库
肠道微生物群通过调节生理稳态和影响各种疾病的发病机制，在人类健康中发挥着关键作用。最近的研究强调了神经递质与多种脑部疾病的发展和治疗之间的密切关系，神经递质是肠道和大脑之间的通讯介质。尽管取得了这些进展，但在大量生物医学文献中，肠道微生物群与脑部疾病之间错综复杂的相互作用仍未得到充分探索。目前明显缺乏一个专注于肠道微生物群与脑部疾病关联的结构化数据库。我们来介绍一下 BGMDB（脑部疾病肠道微生物群数据库），这是一个精心策划的数据库，旨在提供实验支持的肠道微生物群与脑部疾病之间的联系。BGMDB 的当前版本广泛涵盖了 1,419 个关联，涉及 609 种肠道微生物群和 43 种脑部疾病，包括 184 个特定的关联三元组，将脑部疾病、神经递质和肠道微生物群与六种神经递质联系起来。值得注意的是，BGMDB 整合了 gutMGene 数据库中与肠道微生物群相关的基因数据。引入了脑区和疾病微生物网络，以研究脑部疾病和脑区变化之间潜在的共同遗传关系。BGMDB 中的每个条目都提供了对特定关联的详细见解，包括所涉及的特定脑部疾病、所涉及的肠道微生物群、神经递质以及相关文献参考支持的关系的简明描述。为了方便访问特定脑部疾病的相关信息，BGMDB 提供了增强的图形查询选项，以解决各种生物学相关的查询。此外，用户友好的界面允许用户方便地浏览、检索和下载条目。BGMDB 是研究与人类脑部疾病相关的微生物的宝贵资源。通过 http://43.139.38.118:8080/demo02/ 访问 BGMDB。
2024 年研究精选提案摘要
低地球轨道 (LEO) 环境的安全受到不断增加的轨道碎片的威胁，这对卫星构成了持续的危害。随着太空作业的增加和每周发射的新卫星，能够快速准确地评估当前影响太空可持续性的决策和事件的长期影响至关重要。该提案旨在开发一种新模型，分析驻留空间物体 (RSO) 群体的长期演变，目的是估计 LEO 轨道容量。选定的源-汇模型 MOCATSSEM 是一个多壳多物种模型，其中包括不同的物体种类，例如活跃和废弃的卫星和碎片。该模型在其初始条件和设置发生变化时快速预测未来的 LEO 群体。此功能允许用户尝试不同的解决方案并分析当前的多种行动如何在遥远的未来产生影响。因此，企业和政府可以使用该模型来预测其拟议的发射和太空活动的长期影响，从而对可持续性进行全球评估。虽然该模型在其当前版本中已经提供了估计值，但本提案中建议的工作旨在通过使用来自 TLE 的真实数据对系统进行拟合和训练来改进当前版本，以提高准确性。在当前版本中，该模型依赖于经验评估的参数，这些参数的值尚未得到验证。得益于该项目获得的结果，模型的每个参数和系数都将被视为已估计的未知随机变量。从确定性系统开始，将随机性和不确定性添加到模型中，并进行高阶非线性估计。拟议工作说明的最终目标是得出一组最佳参数，以正确描述不同太空物种之间的真实相互作用。由于开发了一种新的滤波器，该模型的参数和系数将得到估计，该滤波器稍后将经过平滑算法。使用社区提供的真实数据宣传和通过蒙特卡洛 (MC) 模型（可从我们的合作者处获得）评估的准确预测为源-汇模型提供了大量训练数据以执行拟合和测量更新。由于数据量较大，将根据最大似然法进一步分析参数估计，并将其与贝叶斯估计方法进行比较。该提案的最终结果是一组新的动力学方程，完美地描述了 LEO 空间环境的未来行为，使用其 MC 模型对应项进行了验证，但不需要任何计算工作，因此可以连续计算多个预测。最后，对最小二乘法进行了评估，创造可行性
彭博全球人工智能精选指数 (CAD) 编制方法
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