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Bellevue Healthcare策略-U2-累积 - USD
anste政策：该基金在卫生行业或主要活动中的公司或公司的主要活动中，至少将Bellevue Healthcare策略净资产的至少三分之二投资于精心挑选的股票和其他参与文件的投资组合中，这些文件是在此类公司中保留此类公司的股份，这些公司的融资，这些公司及其经济活动的认可国家或主要的经济活动。可以将净资产的最多三分之一投资于其他基于公认国家或其在公认国家中的经济活动，或以固定或可变利益的利益，变更或期权债券的固定或可变利息，来自公认国家的发行人的固定或可变利息。基金可以就有效的投资组合管理进行衍生交易，尤其是出于安全目的。
是什么解释了全球变暖与累积碳排放的比例？
全球变暖与累积CO 2排放的恒定比率为将剩余的碳预算用作政策工具的使用，以及达到净零CO 2排放以稳定全球平均温度的需求。对这种比例的要求是，对CO 2的脉冲发射的温度响应与背景排放场景无关，并且该特性是通过辐射强迫对CO 2浓度的对数依赖性与CO 2下水道在较高CO 2水平下的饱和度之间的平衡来解释的。几项研究认为，这种比例性也出现了，因为通过类似的物理过程将热量和碳混合到海洋中，并且在气候变化六次评估报告的政府间小组中，这一论点得到了回应。然而，与这一假设相反，在五个地球系统模型中，热和碳的大气 - 海洋通量相互差异，彼此之间的发展非常不同，大气，海洋和陆碳池的变化都有助于使变暖与累积发射成比例。此外，一个分析模型仅表现出比例的热量和碳通量，如果忽略了土地和大气池，以及其他不切实际的假设，则与累积排放量成比例的变暖。这些结果强烈表明这种比例性不适合简单的物理解释，而是由于多个物理和生物地球化学过程的复杂相互作用而产生的。
储能参与能源和储备市场的累积收入与最优频率调节模型
π t da 日前市场-DA 电能价格（€/MWh） π t id 日内市场-ID 电能价格（€/MWh） π t fcr, r ,π t fcr, a FCR 底价（€/MW/4h），激活电能价格（€/MWh） π t afrr, r ,π t afrr, a aFRR 底价（€/MW/1h），激活电能价格（€/MWh） π t mfrr, r ,π t mfrr,a +/- mFRR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t rr, r ,π t rr,a +/- RR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t cap 容量市场 电能价格（€/MWh） at, j bm, +/- 上行和下行底价的激活信号：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} at bm 上行和下行储备的手动储备信号：bm = { mfrr, rr} at cap 容量市场的激活信号 dt da DA 市场的时间分辨率（1 小时） dt id ID 市场的时间分辨率（30 分钟） dt bm BM 市场的时间分辨率：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} (15 分钟) P max 电池的最大功率容量（MW） E cap 电池的最大能量容量（MWh） ƞ - , ƞ + 充电和放电效率（%） β 上行和下行 BM 储备的激活部分（%） soc max , soc min 充电阶段的最大值和最小值（%）
朝鲜语中的14年累积遗传高血压和2型糖尿病的风险：观察和门德尔随机证据
摘要本研究旨在评估血压（BP）与2型糖尿病（T2D）的因果关系，并评估韩国未来临床的高BP或血糖的遗传倾向的累积作用。评估大型生物库中禁食血糖（FBS）和收缩压（SBP）之间的双向因果关系，五个MR方法（一个2阶段最小二乘（2SL）回归（2SLS）回归，逆变量（IVW），2个基于中位数（IVW），2个基于中间的（简单和MR的评分）和MRSCRETS和MRSCERTS和MR ISCERT SPERT SPERT SPERT SPERT SPERT SEPTIED（WISCERT）。在所有五种方法中都发现了双向因果关系，并且没有水平的多效性。使用2SLS回归方法，基因确定的10 mm/hg SBP升高导致0.63 mmol/L FBS增加（P <0.0001）。男人的双向因果关系特别牢固。使用基于组的轨迹建模（GBTM）确定基于遗传确定的SBP和FBS水平的不同预测轨迹。进行了每种轨迹中随后的高血压或T2D的风险，COX比例危害模型和调整后的协变量（包括WGR）。一个不控制的SBP模式（浮动图）的子序列T2D风险高于对照预测的模式（HR：1.25，95％CI：1.00 - 1.58）。在韩国中年，有明显的证明，高BP和T2D之间存在双向因果关系，这与以前的欧洲研究不同。特别是，遗传变异的累积高血压倾向可能会影响T2D发病率的风险。必须在寿命中遵循高bp的预防。
临床风险对患有先天性心脏病的青少年的大脑网络的累积影响及其与执行功能障碍的关系
图 2 不同成本阈值水平下患者与对照组局部效率的差异。（a）箱线图展示了三个成本水平的组间差异。箱线的下边界和上边界分别代表第一和第三四分位数。箱线内的粗线代表中位数。点代表异常值。（b）左轴：局部效率绘制为网络成本的函数。线 = 组平均值。阴影 = CI-95。蓝色 = 对照组，红色 = 患者。局部效率经过对数变换以达到残差的正态分布。右轴：控制年龄、性别和父母教育程度的多元组间差异的检验统计量（t 值）。空心点代表不显著的组间差异。
AI存在的两种类型的存在风险：决定性和累积
关于AI典型的生存风险（X风险）的传统论述集中在突然的，由先进的AI系统引起的严重事件，尤其是那些可能实现或超过人级的英特尔省的系统。这些事件具有严重的后果，可以导致人类的灭绝或不可逆转地削弱人类文明，以至于无法恢复。但是，这种话语通常忽略了AI X风险通过一系列较小但相互联系的破坏逐渐表现出来的严重可能性，随着时间的流逝，逐渐越过关键阈值。本文将常规的决定性AI X风险假设与累积的AI X风险假设进行了对比。虽然前者设想了以场景为特征的明显的AI接管途径，例如iOS，例如无法控制的超智能，但后者提出了一种存在生存灾难的因果途径。这涉及逐步积累关键的AI引起的威胁，例如严重的脆弱性和对经济和政治结构的全身侵蚀。累积假设表明一种沸腾的青蛙情景，其中内部AI风险慢慢融合，破坏了社会的弹性，直到触发事件导致不可逆的崩溃。通过系统分析，本文研究了这两个假设的不同假设。随后认为，累积观点可以调和对AI风险的看似不相容的观点。讨论了这些因果途径之间区分这些因果途径的含义 - 决定性和累积性对AI的治理以及长期AI安全性的含义。
从毒理基因组学数据到累积评估组：化学分组的机制框架
摘要根据共同特性或分子作用机制对化学物质进行分组对于推进监管毒理学、减少数据缺口和实现累积风险评估至关重要。本研究引入了一个新框架，该框架使用来自比较毒理基因组学数据库 (CTDbase) 的化学-基因-表型-疾病 (CGPD) 四聚体。我们的方法整合了毒理基因组学数据，以识别和聚类不同类别中具有相似分子和表型效应的化学物质，包括农药、药品和工业化学品，如双酚和全氟和多氟烷基物质 (PFAS)。我们通过将基于 CGPD 四聚体的聚类与农药的累积评估组 (CAG) 进行比较来验证我们的方法，结果显示与已建立的分组有很大的重叠，同时确定了与风险评估相关的其他化合物。主要例子包括与内分泌紊乱和代谢紊乱相关的集群。通过将组学衍生的分子数据与表型和疾病终点相结合，该框架
累积冲击监控框架
累积影响是人类活动和自然过程对我们环境的综合影响。第6部分Mackenzie Valley Resource Management Act以及Gwich'in，Sahtù和TłįchǫChǫChǫChǫ土地索赔协议需要监视和评估西北地区（NWT）的累积影响。NWT累积影响监测计划（NWT CIMP）的角色是通过进一步了解累积影响和环境趋势来满足这些要求，以支持NWT中有效的资源管理决策。NWT CIMP已开发出累积影响监测框架（CIMF），以更好地满足这些需求。CIMF是NWT CIMP开发科学监测和研究的运营指南，可以预测累积影响并支持NWT中有效的资源管理决策。NWT的巨大地理规模和远程性要求NWT CIMP的资源旨在对累积影响有预测的理解，而不是进行全面的长期监控。长期监控主要是由其他实体进行的，该实体允许NWT CIMP的灵活性适应决策者需求。CIMF旨在指导NWT CIMP科学计划活动，并与对有价值组件（VC）进行长期监控的其他实体进行协调。CIMF已开发为在NWT CIMP当前的人力资源和财务能力限制中工作。CIMF的方法由四个核心要素组成：优先级，监视和研究，分析和报告如下所述。优先级：NWT CIMP共同开发研究和与NWT CIMP指导委员会和决策者进行监测优先级，其中包括识别有价值的组件（VC）以及在5年周期中修改蓝图优先级。目前，有三个VC：驯鹿，水和鱼。监视和研究：NWT CIMP为优先项目提供资金，并促进NWT中标准化方法和数据管理实践的使用。NWT CIMP还进行现场监测和研究，以解决高优先级问题，以了解比在资金项目范围内通常可能更广泛的环境压力源的影响。分析：NWT CIMP会导致自然变异范围的评估，以及评估多种应激源效应的统计模型。使用经过验证的统计模型，NWT CIMP与资源经理合作，在相关管理方案下为估算组件开发预测。这些分析的科学数据将从尽可能多的公开数据源（例如NWT CIMP项目，土地和水板，其他GNWT计划）中合并。
瑞典受限 - 累积KL
主要不利影响的测量取决于一个外部供应商ISS ESG的数据。ISG的数据覆盖范围取决于指标。这会影响报告数字的潜在错误余量，这就是为什么下表还表示每个单独指标的数据覆盖率。某些指标的平均值报告。此平均值仅基于具有适用指标的资产。这是为了适应某些资产类别的不完整覆盖范围。这意味着出于计算目的，假定具有数据覆盖的资产的值代表没有覆盖范围的资产。