● 从天然气发电的特定用途开始:这将在很大程度上决定最合适的发电技术,从而决定所面临的具体财务和行业风险。开式循环燃气轮机的资本成本低,因此可以在相对较短的时间内实现收支平衡,从而降低投资风险。而且,在可再生能源占比较高的系统中,它们可以在可再生能源不足时运行,从而提供关键的可靠性服务,这实际上支持了中期可再生能源的建设。虽然开式循环燃气轮机在技术上不如联合循环高效,但其低固定成本的特性可以使它们更适合清洁能源转型。
在英国,22% 的人口缺乏粮食保障(Butler,2023 年)。该国的收入不平等程度(使用基尼系数)是欧洲最高的国家之一(Francis-Devine 和 Orme,2023 年),过去十年对食物银行的依赖增加了两倍(Trussell Trust,2022 年)。英国日益恶化的粮食不安全状况并非独一无二,因为它反映了其他发达国家受影响最严重的亚群的情况。因此,有人呼吁转变粮食系统,以改善社会环境可持续性。Benton 等人(2022 年)建议制定政策,以抑制粮食浪费,并为弱势家庭提供足够的社会安全网。尽管英国食品供应链(FSC)中的食物浪费水平相对较低,但很少有剩余食物被重新分配供人类食用。然而,剩余食物再分配(SFR)已成为欧洲许多人的主要食物来源。用于人类消费的 SFR 涉及收集和分配剩余食物(原本用于其他目的或被处理掉的可食用食物)给组织、社区或个人消费(Midgley,2020 年)。因此,它被视为一种“双赢”的解决方案,因为它同时解决了食物浪费和粮食不安全问题,同时挽救了食物的能量和营养成分。它还确保了食品生产产生的经济和环境成本不会是毫无意义的。因此,高效的 SFR 有助于实现联合国可持续发展目标 (SDG) 2(零饥饿)、12(负责任的消费和生产,特别是目标 12.3(减少一半的食物浪费))和 13(气候行动)。然而,针对弱势群体优化 SFR 供应链运营的研究有限。
超越标准模型(BSM)计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法,尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中,我们强调了不确定性量化语言(UQ)如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习(ML)发展中的深度学习(EDL)来使UQ在模型歧视环境中分离数据(aletoric)和知识(认知)不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景,用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用(AEWI)相互作用(AEWI)(aewi),并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范,用于驱动CT18 PDF。
儿童在发展过程中表现出巨大的学习能力,但在学习时间和学习轨迹和实现的技能水平方面存在很大的个体差异。发育科学的最新进展表明,许多因素的贡献,包括遗传变异,大脑可塑性,社会文化背景和学习经验对个人发展。这些因素以复杂的方式相互作用,从而证明了儿童的特质和异质学习路径。尽管人们对这些复杂的动态的认识越来越多,但目前对诸如阅读等文化获得技能的发展的研究仍然典型地关注儿童在离散时间上表现的快照。在这里,我们认为这种“静态”方法通常是不足的,并且在对学习能力的内部差异的预测和机理理解中的进步限制了。我们提出了一个动态框架,该框架突出了在跨多个阶段和过程学习过程中捕获短期轨迹的重要性,作为在阅读示例中以长期发展的代理。该框架将有助于解释儿童学习路径和成果的相关变异性,并培养研究儿童如何成长和学习的新观点和方法。
在他们的研究中名为“在BI 0.5 SB 1.5 TE 3中以压力引起的超导性的环境压力进行的“创造,稳定和调查”,发表在美国国家科学院学院会议录中,Liangzi Deng教授Liangzi Deng和Paul Ching-wu Chu of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Bythy of Bythyics of Ankity of Nower of Underc of Suff the Unding In In Inked Hif In In Inky In In Ingun In Ingun In In Ki5 S.5 SB 1(B 1.5 SB)BB。压力 - 没有改变其化学或结构的压力。
5。监管机制鼓励能源效率能源效率计划通过各种机制来利用公共和私营部门资源。一个主要的资金来源来自公用事业客户,客户账单上的少量费用支持更广泛的能源效率计划,以帮助消费者减少能源消耗并降低总体公用事业账单。公用事业效率计划为节能电器,气候援助,教育外展以及其他活动和服务提供了回扣。政府赠款和激励措施对于筹集能源效率工作也至关重要。在联邦,州和地方一级,政府以赠款,补贴或税收优惠的形式提供财政支持,以鼓励采用节能技术和实践。这些资金加强了提高建筑效率,升级工业流程并增强能源安全的项目的实施。
摘要背景:种族通常被用来代替多种特征,包括社会经济地位。分离这些因素,找出影响婴儿结果的机制,如出生体重、胎龄和大脑发育,并指导适当的干预措施和制定公共政策,这些都至关重要。方法:使用人口统计学、社会经济和临床变量来模拟婴儿结果。在出生体重和胎龄的分析中,共有 351 名参与者被纳入。对于使用脑体积的分析,在删除缺少磁共振成像扫描和符合我们排除标准的参与者后,共纳入 280 名参与者。我们用线性和非线性模型对这三种不同的婴儿结果进行了建模,包括婴儿大脑、出生体重和胎龄。结果:非线性模型比线性模型更能预测婴儿出生体重(R 2 = 0.172 vs. R 2 = 0.145,p = .005)。与线性模型相比,非线性模型在对出生体重进行建模时,将收入、邻里劣势和歧视经历的重要性排在了种族之前。种族不是妊娠周龄或结构性脑容量的重要预测因素。结论:与现有的社会科学文献一致,与出生体重相关的研究结果表明,种族是与结构性种族主义相关的非线性因素的线性替代。能够解开通常与种族相关的因素的方法对于政策制定很重要,因为它们可以更好地识别和排列影响结果的可修改因素。
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http:// creativecommo ns。org/e ns e s/by/by/4.0/。
文本数据在社会科学研究中继续蔓延,源于电子邮件,社交媒体帖子,调查,大型语言模型的生成文本等来源。与文档级元数据(例如作者人口统计学,时戳)的广泛可用性导致了结构主题模型(STM)(Roberts,Stewart,Stewart,Tingley,Lucas,Lucas,Leder-Luis,Luis,Luis,Gadarian,Gadarian,Gadarian,Albertson,Albertson,Albertson和Rand 2014; Roberts,Rand; Roberts; Robert和Stewart和Airloldi 2016 comporiative of Airnatiation of Airnatiation of Aira gation and Aira Meta 2016,以下情况下,该公司,以下情况下,以下情况下,以下情况下,以下情况下,该公司的统一性构成了它的统一性。更好地总结文本文档中的内容。该模型以及STM R软件包(Roberts,Stewart和Tingley 2019)允许研究人员发现主题并估算其关系,以通过对潜在主题普遍性的回归分析(用于主题的文档的比例)来记录元数据。
全球贸易模式正在发生变化。区域贸易协定已大大增加,2021年提交了42份商品通知,向世界贸易组织提交,而一年前仅7个商品通知。3尽管自2018年以来美国进口份额下降,但中国的全球出口片实际上已上升了2个百分点,至2019年以来的20%。4在1990年代后期,亚洲70%的出口属于西方,而今天,有60%的亚洲出口在亚洲。5去年,中国和14个区域经济体建立了世界上最大的自由贸易协定区域综合经济合作伙伴关系(RCEP)。 由于对关税优惠的协议达成协议,该集团15个经济体之间的贸易估计为2.3万亿美元,可能会增加近420亿美元。 北京还增加了向欧洲和其他发展中国家(尤其是东盟地区)的运输。5去年,中国和14个区域经济体建立了世界上最大的自由贸易协定区域综合经济合作伙伴关系(RCEP)。由于对关税优惠的协议达成协议,该集团15个经济体之间的贸易估计为2.3万亿美元,可能会增加近420亿美元。北京还增加了向欧洲和其他发展中国家(尤其是东盟地区)的运输。