简介 生物电池(也称为“生物电池”)通过利用有机化合物(例如酶或细菌)来产生电能(Choi,2023 年)。这些电池代表了可持续能源生产的潜在成果丰硕的研究领域,因为它们有可能从可再生资源中产生电力,并且不会对周围的生态系统产生负面影响。微生物燃料电池(也称为 MFC)和酶生物燃料电池是生物电池(EBFC)的两种主要类别(Calabrese Barton 等人,2004 年)。在 MFC 中,细菌消化有机物并产生电子作为副产品;然后可以收集、储存这些电子并将其用作电能来源。在电子供体燃料电池(EBFC)中,酶在燃料(例如葡萄糖)的氧化中起催化作用,从而导致
• 制造、加工或组装农产品或制成品的行业 • 储存、仓储、分销或销售农业、采矿或工业产品的商业企业 • 全部或部分为公众提供服务的企业(包括餐馆或住宿) • 印第安民族、部落、普韦布洛或部落公司 • 大部分销售额来自新墨西哥州以外的电信销售 • 农贸市场 • 大都市重建项目的开发商 文化设施。 • 文化设施 将优先考虑以下情况: • 符合所有环境标准的行业 • 不消耗大量水的行业 • 支付生活工资的行业 • 可以利用高技能退役军人的行业 • 办公室或服务行业,如电话营销或数据处理 • 将使当地劳动力市场多样化的行业 • 研究与开发 • 劳动密集型的轻装配或制造业
摘要:该讲座借鉴了最近发表的有关州资本主义的一系列论文,以及与Adam D. Dixon合作的读书手稿。本书有助于发展国家资本主义,这是一个反思批判性的项目,重点是当今资本主义的形态,尤其是国家的作用。它旨在通过提供对其调查对象的严格定义,并证明如何有效地解释出该类别的国家资本主义作为使国家作为促进者,主管和资本所有者在全球经济中的资本所有者进行综合作用的方法来提高国家资本主义研究的分析清晰度。我们概述了一个替代的研究议程“不均匀和国家资本主义发展”,旨在振兴对该现象的系统性解释。,而不是否定自由市场资本主义的抽象模型,或者我们将当代国家资本主义视为对资本主义国家(包括其自由形式)的重组的全球重组过程(包括其自由形式),这是由全球生产实质性的实质性转变所基于的,例如由全球生产的实质性转变,例如新的国际自动化和自动化的综合。这些转变的政治调解导致国家基本杂种和肌肉形式的统计学的综合扩展,这些形式以跨领土的指定和累积形式发展,从而产生了进一步的国家资本主义方式。这在当代国家资本主义中是一种特别有力的动态,它倾向于以世界资本主义发展形状和塑造的螺旋形成趋势。
遵守要求是指按照既定的规则、规定和标准履行工作职责,并在所需的能力水平上交付成果。这不仅是为了提供卓越的服务,而且是为了遵守标准操作程序和最佳实践,为所有内部利益相关者和客户提供一定程度的信心和保证。
虽然我们使用了所有可用数据,但我们可能没有捕捉到所有相关支出。例如,我们的研究不包括赞助商、供应商或艺术家在活动期间产生的支出。如果这些方产生了额外的设置、制作或宣传费用,则不会将其纳入分析。此外,许多调查受访者(包括 24% 的圣安东尼奥居民)表示,如果活动在圣安东尼奥以外举办,他们会前往参加。由于这些圣安东尼奥居民愿意前往圣安东尼奥以外的地方参加此次活动,因此在圣安东尼奥举办 Valero Alamo Bowl 保留了他们在圣安东尼奥的支出。这种保留效应未包括在我们对经济影响的估计中。
摘要:本文旨在探讨人工智能的学术和行政应用。在任何教育环境中,教师的主要职责都是教学。但教师还需要执行各种其他任务。除了学术职责外,教师的大部分时间和教育资源都用于行政工作。人工智能应用 (AIA) 不仅在学术和行政方面协助教育,而且还提高了教育效率。AIA 以学习分析 (LA)、虚拟现实 (VR)、评分/评估 (G/A) 和招生等各种类型的任务为教师提供帮助。它最大限度地减少了教师的行政任务,以便将更多精力投入到教学和指导学生上。在当今时代,教师职业有很多任务,AIA 为提高学生学习能力、最大限度地减少教师的工作量、有效和轻松地给学生评分/评估以及帮助完成许多其他行政任务做出了重要贡献。这项研究需要进行定量检查,以使其具有普遍性和可接受性。
对公平感兴趣?本文件贯穿了关于公平的讨论。第 2 页介绍了 Vision Zero 中的公平性。第 7-9 页概述了在事故数据分析中发现的不成比例的影响,包括一张显示事故与社会脆弱性高地区对比的地图。附录 F 中的详细事故分析包含按种族划分的事故分析,但结果尚无定论。第 17 页的“优先考虑街道设计和教育的行动”一节谈到了警察执法在行动计划中的作用,并强调了一些与阿拉米达社区主导的警察改革与种族正义委员会的建议相关的行动。最后,第 18-19 页包含七项旨在提高公平性的行动。要了解该计划如何使用“社会脆弱地区”和“公平优先社区”3 等术语,请参阅第 32 页的重要术语。
我们在材料科学领域开展世界一流的研究,并通过以下方式推动新技术的开发,解决紧迫的国家能源和安全挑战:• 发现材料并探索其特性,• 开发新的表征工具和材料的实际应用,• 理解和利用量子现象,以及• 提供世界一流的用户设施。
摘要背景:人工智能有可能彻底改变医疗保健,它越来越多地被用于支持和协助医疗诊断。人工智能的一个潜在应用是作为患者的第一个接触点,在将患者送往专家之前取代初步诊断,使医疗保健专业人员能够专注于治疗中更具挑战性和关键性的方面。但是,要使人工智能系统成功扮演这一角色,仅提供准确的诊断和预测是不够的。此外,它还需要提供(向医生和患者)关于诊断原因的解释。如果没有这一点,准确和正确的诊断和治疗可能会被忽略或拒绝。方法:评估这些解释的有效性并了解不同类型解释的相对有效性非常重要。在本文中,我们通过两个模拟实验来研究这个问题。对于第一个实验,我们测试了重新诊断场景,以了解局部和全局解释的效果。在第二个模拟实验中,我们在类似的诊断场景中实施了不同形式的解释。结果:结果表明,解释有助于提高关键重新诊断期间的满意度指标,但在重新诊断之前(进行初步治疗时)或之后(当替代诊断成功解决病例时)几乎没有影响。此外,关于该过程的初始“全局”解释对即时满意度没有影响,但改善了对人工智能理解的后期判断。第二个实验的结果表明,与没有解释或仅基于文本的原理相比,结合视觉和基于示例的解释与原理相结合对患者满意度和信任的影响明显更好。与实验 1 一样,这些解释主要影响重新诊断危机期间的即时满意度指标,在重新诊断之前或成功解决诊断后几乎没有优势。结论:这两项研究帮助我们得出关于面向患者的解释性诊断系统如何成功或失败的几个结论。基于这些研究和文献综述,我们将为医疗领域的 AI 系统提供的解释提供一些设计建议。
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