引言 在全球人口不断增长和气候变化的时代,粮食安全是人类生存和繁荣的主要目标之一 (Sekaran et al. , 2021)。作物改良是实现这一目标的核心战略之一。它包括提高产量和提高植物可食用部分的质量。事实证明,通过增加蛋白质和植物次生代谢物等必需成分的浓度来提高食品质量,对植物本身和食用这些植物的人类都有益 (Sahu et al. , 2022)。研究人员通过实验证实,作物改良与蛋白质含量提高之间存在相关性 (Chakraborty et al. , 2010; Zhang et al. , 2018a; Akbar et al. , 2023)。粳稻品种的蛋白质含量与氮和钾含量之间存在高度显著的正相关性 (Zhang et al. , 2018a)。同样,在
贝叶斯最优区间 (BOIN) 设计 (Liu 和 Yuan 2015;Yuan et al. 2016) 是一种新颖的 I 期临床试验方法,属于称为模型辅助设计 (Yan、Mandrekar 和 Yuan 2017;Zhou、Murray、Pan 和 Yuan 2018a) 的新类别,它结合了基于算法的设计的简单性与基于模型的设计的卓越性能。BOIN 设计可以像 3+3 设计一样简单地实现,但其性能却可与更复杂的基于模型的 CRM (Zhou、Yuan 和 Nie 2018b;Zhou et al. 2018a) 相媲美。模型辅助设计的另一个例子是键盘设计 (Yan et al. 2017)。由于其良好的性能和简单性,模型辅助设计在实践中的应用越来越多。 Clertant 和 O'Quigley (2017) 提出了一种半参数方法,建立了 BOIN 与其他设计(例如累积队列设计(Ivanova、Flournoy 和 Chung 2007))之间的联系。
参考文献:碰撞治疗:(Sajewska H,2013年),(My GL,2015年),(Savino F,(Szajewska H,2018a)预防:( Indrio F,2014年),(Savino F,2015)Meta-Analyses :( Harb T,2016),(Abrees,2013),(Sung V,2013),(2013年), 2017),(Sung V,2015),(Xu M,2015),(Dryl R,2018)。 (Cration S,2015年),(Szajewska H,2023),(Indrio F,2021),Hojsak I,2018年),(Guarner F,2017),(Camer D,2017年)。
在《巴黎协定的框架》中,欧盟(EU)必须将脱碳目标牢固地设定为2050年。但是,这些目标的生存能力是一个持续的讨论。欧盟委员会已经对能源和气候“路线图”提出了一些建议。在这方面,本文通过分析在独特的建模过程中得出的替代途径来做出贡献。作为SET-NAV项目的一部分,我们定义了通往干净,安全和高效的能源系统的四个途径,即采用不同的路线。两个关键的不确定性塑造了固定路径:合作水平(即合作与根深蒂固)和权力下放的水平(即权力下放与路径依赖关系)。所有四个途径在2050年之前的排放量减少85–95%。,我们通过全面地对所有能源和能源的部门以及一般的经济条件进行了全面的影响,包括不同框架条件下的广泛选择。我们通过在Set-NAV项目中应用了唯一的链接模型DE链接模型来做到这一点。通过链接十个模型,我们克服了涵盖一个单个部门的模型的传统限制,同时访问了详细的部门数据和专业知识。在本文中,我们关注对欧洲能源需求部门(建筑物,运输和工业)以及电力供应组合的影响,并将电力部门的见解与最近的欧洲委员会(2018a)(2018a)的情况进行比较。关键字:能量过渡,模型链接,途径,可再生能源,欧盟脱碳政策,合作
田纳西州橡树岭环境管理处置设施的《综合环境反应、补偿和责任法》橡树岭保护区废物处置决策记录是根据 1980 年《综合环境反应、补偿和责任法》的要求制定的,旨在向公众介绍橡树岭国家优先事项清单场地清理后预计产生的废物处置的选定补救措施。本决策记录记录了美国能源部 (DOE)、田纳西州环境保护部和美国环境保护署商定的选定补救措施。本文件总结并依赖补救调查/可行性研究 (DOE 2017a) 和拟议计划 (DOE 2018a) 中的信息。
进口占该国消耗的大量电力(Eswatini,2018a政府; ISS African Futures,2023)。保守性估计表明,埃斯瓦蒂尼(Eswatini)从南非的埃斯科姆(Eskom)和莫桑比克(Mozambique)的莫桑比克(Electricidade deMoçambique)(非洲开发银行,2021年;莫桑比克俱乐部; 2022年; Eswatini,2023年),其他近似近似近似于南非,莫桑比克政府(2022年)进口了60%-80%的能源供应。这使得能源安全成为该国的重大关注点,尤其是当与南非四面楚歌的电力公用事业的目前迭代将于明年到期(Pachymuthu,2022年)。在2022年,电力是Eswatini(OEC World,2024)的第三大进口产品。
根据 1980 年《综合环境反应、补偿和责任法》的要求,在田纳西州橡树岭环境管理处置设施进行橡树岭保护区废物处置的《综合环境反应、补偿和责任法》决策记录已编制完毕,旨在向公众介绍橡树岭国家优先事项清单场地清理过程中预计产生的废物处置的选定补救措施。本决策记录记录了美国能源部 (DOE)、田纳西州环境保护部和美国环境保护署商定的选定补救措施。本文件总结并依赖补救调查/可行性研究 (DOE 2017a) 和拟议计划 (DOE 2018a) 中的信息。
亚麻 ( Linum usitatissimum ) 也称为普通亚麻或亚麻籽,在温带地区作为油料和纤维作物种植,可能已被人类使用长达 30,000 年 ( Kvavadze et al., 2009 )。纤维亚麻是栽培亚麻的主要形态类型之一,也是驯化作物中最古老的形态,为人类提供了纤维来源 ( Hickey, 1988 )。据报道,对纤维亚麻 ( 纤维用途 ) 和亚麻籽亚麻 ( 油料用途 ) 的破坏性选择导致植物类型在形态、解剖学、生理学和农艺性能上存在很大差异 ( Diederichsen and Ulrich, 2009 )。纤维亚麻比油料用途亚麻相对较高、分枝较少、种子较少 ( Zhang et al., 2020 )。在过去十年中,纤维工业开发出高价值产品,应用于汽车、建筑工业、生物燃料工业和纸浆(Diederichsen 和 Ulrich,2009 年)。亚麻制成的纺织品在西方国家被称为亚麻布,传统上用于床单、内衣和桌布。亚麻仍然是一种小作物,主要原因是过去十年来其产量过低(Soto-Cerda 等人,2014 年)。准确的参考基因组已成为遗传学研究不可或缺的资源,尤其是对于功能基因图谱和标记辅助选择(MAS)。亚麻基因组的组装可以显著加速亚麻育种的进程。受益于亚麻参考基因组的发布,人们获得了不少与重要农艺性状相关的候选基因 ( Soto-Cerda et al., 2018; Xie et al., 2018a,b; You et al., 2018b; Guo et al., 2020 )。第一个亚麻基因组组装于 2012 年使用 Illumina 短双端和配对读段 (CDC Bethune v1) 发布 ( Wang et al., 2012 )。随后,You 等人使用光学、物理和遗传图谱 (CDC Bethune v2) 将这些碎片化的重叠群锚定到 15 个假分子中 ( You et al., 2018a )。最近还使用短双端读段和 Hi-C 测序发布了三个不同品种的基因组组装 ( Zhang et al., 2020 )。几个月前首次发表了使用错误长读长的亚麻组装体(Dmitriev et al., 2021)。然而,即使使用 Oxford Nanopore 长读技术,所有这些组装体的连续性都非常差。这些组装体最大的重叠群 N50 为 365 Kb。亚麻基因组最近经历了全基因组复制 (WGD) 事件,充满了重复元素(You et al., 2018a)。在使用短读长或错误长读长的组装过程中,同源序列或重复序列之间很容易发生崩溃。使用不同的软件和 Oxford Nanopore 长读长组装体,组装体大小差异很大,证明了这一点(Dmitriev et al., 2021)。
但培育人工智能的国家不仅提供研发或风险投资支持。据分析师 Joshua New 称,这些国家正在制定政策,鼓励人工智能公司建立健康的生态系统,并鼓励企业测试人工智能。这些国家还在投资强大的人工智能投入——包括技能、1 研究和数据 (Migrating: 2018, New: 2018)。在此,我认为国内和国际层面的治理都很重要。人工智能的成功还需要各国为其公民提供利用数据的能力(技能、互联网基础设施;良好的治理;有效的数据治理——包括在国家和国际层面规范各种类型数据的收集、共享和使用的规则以及人工智能计划 (Aaronson: 2018a 和 2018b)。
