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QAC 跨辖区灾害缓解计划草案向公众开放......https://www.myeasternshoremd.com/qa/news/qac-multi-jurisdictional-h...
QAC 跨辖区灾害缓解计划草案向公众开放......https://www.myeasternshoremd.com/qa/news/qac-multi-jurisdictional-h...
斯托德马什营养缓解策略
• 详细说明他们正在寻求资助的 Stodmarsh 流域中拟议的缓解措施 • 展示拟议的缓解措施将达到的磷和氮的千克数 • 提供技术评估，包括基于 Natural England 营养预算计算器的计算 • 列出要产生的信用额度以及将在什么时间范围内释放的房屋的大致数量（开发地点受个人营养预算的影响，因此房屋数量会有所不同）。 • 阐述如何永久监测和报告缓解措施 • 确认信用额度是临时/过渡性（到 2030 年）、永久还是两者兼有 • 确认措施符合栖息地法规评估 (HRA) 的要求。 资金必须回收，出售信用额度产生的回报要么由投标人重新循环用于购买额外的缓解措施，要么将退还给 KCC 以重新分配给进一步的投标。投标人必须列出其拟议的信用回报再循环安排。阿什福德自治市议会和坎特伯雷市议会已成立一家合资公司 Stour Environmental Credits Ltd，以实施缓解措施并产生信用以释放整个集水区（但主要在他们自己的区域内）的住房。集水区内不使用 Stour Environment Credits Ltd 的地方当局将能够竞标在其自己的区域内实施缓解措施。资金的赠款协议将与地方当局签订，并将对赠款的使用、监控和未使用情况下的追回方式设定条件。赠款及其任何回报都必须在当地投资于整个集水区的营养缓解计划。目前，开发商可用的信用市场有限，将优先考虑能够快速实现缓解措施以解锁目前受阻的住房的投标。回报的回收将持续到不再需要营养缓解为止。此时，任何剩余资金都必须投资于帮助恢复 Stodmarsh 的措施
决策科学在环境和社会经济碎屑缓解范围之间进行权衡取舍
上下文。海洋垃圾是一个日益增长的全球问题，它会影响生物多样性和人类社会。东亚亚洲遭受了重大影响，由于高生物多样性，密集的人群和大量塑料进入海洋环境，主要是通过河流进入海洋环境。目标。借鉴决策原理，结构化决策（SDM）可以通过确定在海洋和沿海环境中减少塑料暴露于物种，生态系统和人类种群的最佳选择，并总体上减少开放大洋中塑料塑料碎片的总体减少，从而改善海洋碎片管理的现场选择。方法。我们将SDM框架与塑料传输模型相结合，并量化了542个地点的环境和社会目标的利益，这些地点涵盖了沿珊瑚三角生物多样性热点的东南亚海岸沿线的683条河流。我们为所有下游珊瑚礁，关键的生物多样性地区，海洋保护区和沿海社区的塑料数量和流量减少和量化指标进行了建模和量化指标。关键结果。没有任何位置是所有目标的最佳选择，但是多个指标有助于跨特定目标进行权衡。尽管在2个月后仍有95％的所有塑料碎片在海景中循环中，但几条河流不仅贡献了大量的塑料碎片，从而对整体海洋污染造成了大量的塑料碎片，而且在下游的大量污染中也贡献了大量的污染。结论。含义。只有通过调节和减少塑料产品的产生，才能停止使用塑料碎片的海洋环境污染的日益增加。但是，只要塑料碎片仍在环境中循环，鉴定去除塑料污染将为一组重要目标带来最佳结果，这将是一项重要的缓解措施。所提出的框架有效地有助于理解现有的权衡，并且很容易适应以包括其他指标或目标。使用此框架使决策者能够在其独特的社会生态环境中开发量身定制的优先级进程，以清理干预措施。这种新的决策科学方法用于识别有效的塑料清理空间管理策略，可以转移到任何地理位置上，并且具有增强本地到全球塑料管理的能力。
克隆和假应用程序缓解
威胁和攻击，例如利用AI生成的复制品，这些复制品模仿合法的应用程序接口和功能，直到最小的相互作用细节，从而使传统工具的检测无效；使用动态调整行为的自适应恶意软件模块，以在运行时逃避基于签名的或启发式分析；部署多层混淆技术，结合加密，虚拟化和垃圾代码插入以在克隆的应用程序中隐藏恶意有效载荷；利用受信任的开发人员劫持，被盗或制造的证书用于将克隆上传到官方应用商店；操纵运行时环境，使用运行时钩或动态重新编译将恶意代码注入否则清洁应用程序中；武器化应用内广告框架以执行单击欺诈或交付恶意重定向，而无需修改应用程序本身；利用自动化应用程序克隆工具包同时生产针对多个平台的质量分布的假应用程序；并执行破坏完整性的攻击，例如降级应用程序版本来利用传统漏洞或绕过现代安全机制。
州危害缓解计划。儿童活动书
1。__________当大风暴带来大量降雨时，这场灾难可能会发生，导致水升高。2。__________这场灾难发生在海底或附近的地震在海洋中大波浪。3。__________很长一段时间没有足够的降雨。这使地面干燥，并且没有足够的水以供植物，动物或人使用。4。__________您可以感觉到地面隆隆声并在发生这场灾难时摇晃。5。__________这场灾难在大批土地上迅速移动，并产生了很多热量和烟雾。6。__________这意味着灯光，电视和冰箱之类的东西在电源恢复之前不会打开。7。__________这场灾难带来了可能危险的强风，因为它们会使事情飞来飞去或跌倒。
混合果园在地中海岛环境中的碳隔离和气候变化缓解
混合果园，种植了不同种类的树木作物，是一种传统的种植系统的形式，在地中海几千年中实践，并提供了碳固存的重要生态系统服务。我们根据现有文献和来自49个果园的数据使用了六个异形方程（M1-M6），以估计基于干生物量的C含量，以估计树的总生物量（TB）和碳固醇。A species/geographically-specific equation (M1), a genus-specific (M2), a genus/geographically-specific forest equation (M3), two generalized forest allometric equations (M4 and M5) and a generalized agricultural landscape equation (M6) were compared and yielded an average of 15.42, 10.80, 11.39, 6.12, 6.66, and 9.88 Mg c ha -1分别。在同一生产阶段的有机果园和常规果园在CO 2隔离（CO 2 SEQ）每树（分别为10.42和10 kg CO2EQ）中彼此之间没有显着差异。等式M1被认为是在多年生地中海果园中使用的最具代表性（物种和环境）。使用易于测量的树木的生物识别特性，提出了一种简单，有效，有效的方法来估算混合果园中的CO 2隔离方法。这些发现对于未来对CO 2股票的农业景观库存很重要。
煤炭清理和哮喘缓解基金
马里兰州拥有一项成功的计划，该计划收取石油运输费用，并分配资金以帮助解决漏油和保护社区。这项新的立法提案通过解决另一个紧迫的关注来建立在该模型的基础上：煤炭运输对我们社区和气候的影响。穿越马里兰州的煤炭造成了严重的空气污染，影响了居住在运输路线的居民的健康。此外，煤炭的燃烧会产生温室气体的排放，这与应对气候变化的抗衡。该法案创建了专门的资金流，以解决这些影响，同时支持最受煤炭污染影响的社区。
外银行区域危害缓解计划更新
为了减少国家的自然灾害损失，美国国会通过了2000年的《灾难缓解法》（DMA 2000），以援引缓解计划的新方法。DMA 2000的第322条强调了州和地方政府实体需要密切协调缓解计划活动，并使危害缓解计划的制定是针对任何地方政府申请联邦缓解授予资金的特定资格要求。这些资金包括缓解危险拨款计划（HMGP），建筑物的弹性基础设施和社区（BRIC）计划以及缓解洪水措施援助（FMA）计划，所有这些计划均由国土安全部的联邦紧急事务管理局（FEMA）管理。具有采用和联邦批准的缓解危险计划的社区，因此在下一次灾难袭击之前和之后更容易获得可用的缓解资金。
乳腺癌新辅助化疗期间进行体育锻炼可提高病理完全缓解率：随机 Neo-AC
标题乳腺癌新辅助化疗期间进行体力锻炼以提高病理完全缓解率 简称 Neo-ACT 试验 (NCT05184582) 试验设计前瞻性随机临床试验 试验原理新辅助化疗 (NACT) 是目前对乳腺肿瘤大于 20 毫米和/或淋巴结转移患者的标准治疗方法，尤其是人表皮生长因子受体 2 (HER2) 和三阴性乳腺癌 (TNBC)。NACT 疗效的最佳证明是病理完全缓解 (pCR)，即乳腺和腋窝淋巴结中没有残留侵袭性肿瘤。如今，pCR 经常被用作肿瘤药物试验的替代终点，该试验侧重于新化合物，通常与目前的标准治疗方法相结合。虽然 NACT 具有为肿瘤学新药化合物提供快速审批的优势，但早期对提高生存率的预期并未实现。然而，额外的全身药物治疗方案是有代价的，并且相关的副作用和毒性也很重要。因此，完全有理由相信，通过无毒的患者驱动的生活方式干预（例如体育锻炼）可以提高 NACT 疗效，从而降低局部区域治疗的剂量。积极锻炼可将乳腺癌风险降低 20-30%，并且锻炼可以减少乳腺癌动物模型中的肿瘤生长。锻炼可能通过减少全身炎症和增强抗肿瘤免疫细胞功能发挥作用，改善血流和灌注，从而提高肿瘤对全身治疗的敏感性，减少全身炎症并增强免疫细胞功能。健康人类受试者进行一次体育锻炼的短期压力可以诱导免疫细胞释放到血液循环中，而自愿跑步的小鼠的原发性肿瘤生长减少。化疗期间进行体育锻炼是可行且安全的。观察性研究表明，运动对乳腺癌具有预防复发和死亡率的作用。长期跟踪有氧运动和阻力运动显示生存率提高
LLM 有助于缓解脑信号和语言对齐的跨学科变异性
从脑电图信号中解码人类活动一直是一个热门的研究课题。虽然最近的研究越来越多地将重点从单一受试者转移到跨受试者分析，但很少有人探索该模型对以前未见过的受试者的脑电图信号进行零样本预测的能力。本研究旨在调查深度学习方法是否可以捕获人类脑电图信号中固有的与受试者无关的语义信息。这些见解对于脑机接口 (BCI) 至关重要，因为一方面，它们证明了模型对受试者特定时间偏差的稳健性，另一方面，它们显着增强了下游任务的通用性。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为去噪代理，从嘈杂的脑电图信号中提取与受试者无关的语义特征。包括消融研究在内的实验结果强调了 LLM 在从嘈杂的 EEG 数据中解码与主题无关的语义信息方面的关键作用。我们希望我们的研究结果将有助于推进 BCI 研究，并帮助学术界和工业界将 EEG 信号应用于更广泛的应用。