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山地自行车教练和青年骑手通勤安全计划
目的：该安全计划概述了从重力MTB车库到坎伯兰步道网络的山地自行车教练及其青年骑手的安全通勤的程序和指南。范围：本计划适用于参与有组织的山地自行车活动的所有教练，青年骑手和支持人员，包括在重力MTB车库和坎伯兰越野网络之间通勤。有关可接受的途径，请参见修正案A和修正案B。关键安全原则
通过 IBM 量子计算机上的通勤泡利弦进行量子程序测试
量子计算最有前途的应用集中在解决搜索和优化任务上，特别是在物理模拟、量子化学和金融等领域。然而，目前的量子软件测试方法在工业环境中应用时面临实际限制：（i）它们不适用于与行业最相关的量子程序，（ii）它们需要完整的程序规范，而这些程序通常无法获得，（iii）它们与 IBM 等主要行业参与者目前采用的错误缓解方法不兼容。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的量子软件测试方法 QOPS。QOPS 引入了一种基于 Pauli 字符串的测试用例的新定义，以提高与不同量子程序的兼容性。QOPS 还引入了一种新的测试 oracle，它可以直接与 IBM 的 Estimator API 等工业 API 集成，并可以利用错误缓解方法在真实的噪声量子计算机上进行测试。我们还利用泡利弦的交换特性放宽了对完整程序规范的要求，使 QOPS 可用于在工业环境中测试复杂的量子程序。我们对 194,982 个真实量子程序进行了 QOPS 实证评估，与最先进的程序相比，它在测试评估中表现出色，F1 分数、准确率和召回率都堪称完美。此外，我们通过评估 QOPS 在 IBM 的三台真实量子计算机上的性能来验证其工业适用性，结合了工业和开源错误缓解方法。
人工智能与就业：来自美国通勤区的证据
我们研究了 2000 年至 2020 年期间人工智能 (AI) 对美国通勤区就业的影响。一个简单的模型表明，人工智能可以实现工作自动化或补充工人，并说明了如何通过利用当地人工智能影响的新指标的变化来估计其影响：根据详细的职业数据构建的人工智能相关职业的就业增长。使用将行业层面的人工智能采用与当地行业就业相结合的位移份额工具，我们估计了人工智能对通勤区和时间的就业产生的强烈负面影响。我们发现人工智能的影响不同于其他资本和技术，它更多地通过服务业而不是制造业发挥作用。此外，就业效应对低技能和生产工人尤其不利，而对工资分布顶端的工人则有利。这些结果与人工智能促进了工作自动化和扩大不平等的观点一致。
密苏里州经济指标 - 通勤趋势
密苏里州北部与其他经济结构县相比，提供的当地就业机会较少，导致上下班通勤时间更长。2021 年，密苏里州县平均每 100 名劳动力（16 岁及以上）有 54 个工资性工作岗位。农业依赖型县每 100 名劳动力仅有 29 个工资性工作岗位，是所有县级经济分类中比例最低的。多元化和政府依赖型县的比例最高，分别为每 100 名劳动力有 56 个和 52 个工作岗位，通勤时间最短。
超越通勤：释放电动汽车作为未来能源存储解决方案的潜力（愿景报告）
电动汽车 (EV) 有可能通过双向充电技术作为储能解决方案，该技术使它们既可以从电网、家庭或其他车辆获取电力，又可以将电力反馈给电网、家庭或其他车辆。这种能力使电动汽车能够减少排放、优化成本，并通过在高产量期间储存能源并在高需求时供应能源来支持电网。在这篇愿景论文中，我们专注于释放电动汽车作为储能解决方案的潜力，同时确保它们随时可用于运输，这是它们的主要用途。一个重大的研究空白是，大多数当前研究都优先考虑能源管理，通常使用过于简单的方法，不足以满足电动汽车车主的出行需求。我们相信数据库社区可以发挥重要作用，最大限度地发挥电动汽车作为交通和储能的双重作用。我们为各种电动汽车利益相关者（包括个人电动汽车车主、独立但合作的电动汽车群体、商业电动汽车车队和自动驾驶电动汽车）列出了一份非详尽的研究方向清单，并希望激发数据库社区进一步探索。
从进入细胞核：逆转录病毒的通勤
在宿主细胞内，逆转录病毒会通过病毒核心内部的逆转录产生其RNA基因组的双链DNA副本，随后将该病毒DNA整合到宿主细胞的基因组中。可以在整合发生之前，核心必须越过细胞皮质，通过细胞质转移并进入细胞核。逆转录病毒已经发展出不同的机制来完成这一旅程。本综述检查了各种逆转录病毒，尤其是HIV-1的机制，已演变为整个细胞中的通勤。逆转录病毒穿过细胞皮质，同时调节肌动蛋白动力学，并使用微管作为道路，同时与微管相关的蛋白质和电动机连接以达到细胞核。与其他逆转录病毒相比，HIV-1的图像更清晰，但仍有很多关于逆转录病毒如何完成通勤的知识。
绿色通勤
背景：习惯性地在绿地上下班可能与促进健康有关，包括缓解压力。然而，很少有研究评估过通勤期间接触绿地与压力水平的关系，也没有研究追踪过通勤者的实际路线。目的：评估 1）通过绿地通勤与人们自我感知压力之间的关联，2）这种关联是否受交通方式的影响，3）这种关联是否取决于不同的绿地操作和缓冲区大小。方法：这项横断面研究使用了来自 18-65 岁荷兰成年人（N = 275）的问卷和全球定位系统数据。感知压力量表用于测量人们的压力水平。通过计算土地利用数据 (GREEN LU ) 中的绿地百分比，并使用从 Sentinel-2 (NDVI SE ) 和 Landsat-8 (NDVI LS ) 卫星图像获得的归一化差异植被指数 (NDVI) 来测量绿地。沿通勤路线设置 50、100 和 250 米的缓冲区来评估受试者的环境暴露。使用普通最小二乘回归模型估计关联。结果：协变量调整回归显示，无论缓冲区大小如何，GREEN LU 与压力水平呈显着正相关。相比之下，NDVI 测量始终显示零关联。在分层分析中，我们观察到 250 米缓冲区内的活跃通勤者的 GREEN LU 与压力水平之间存在正相关；然而，对于所有绿地测量和缓冲区大小的被动通勤者来说，关联均为零。结论：我们的研究结果表明，日常通勤期间接触绿地的增加与人们的压力水平之间存在违反直觉的正相关关系。这些关联可能取决于所选的绿地指标、缓冲区大小和考虑的通勤模式。人们体验绿色环境的行为方面（包括通勤）可能会对其健康产生影响。
附件B员工通勤和家庭作业排放
另外，可以使用混合方法来计算家庭作业的碳排放影响（即调查/访谈/日记等）。虽然这将提供最准确，最全面的发现，但这需要额外的官员时间和精力。当前的文献尚未利用除传统人口普查调查以外的数据来研究家庭作业习惯1。此外，上述方法不需要混合方法。一项调查就足够了。
家长手册，学校健康通勤项目
威斯敏斯特市议会与教育慈善机构 Urbanwise.London 合作，为学校健康通勤项目制定了一系列课程计划，以帮助学生及其家人了解空气污染的危害。您的学校将帮助孩子们了解导致空气质量差的原因，以及我们如何才能尽自己的一份力量来提供帮助 - 通过选择积极、可持续的方式上学，例如步行或骑自行车。他们将了解对我们的健康和环境的好处。