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World File Search SystemAranda
Francisca L. Aranda和BernabéL。Rivas*
随着人口和IT工业化的巨大增长[1-3]导致不同类型的污染严重影响了不同的生态系统。目前，由于世界各地产生的严重问题，水体中的重金属污染是日益增长的关注点。这些无机污染物影响表面和地下水[4]直接影响水生生态系统和人类健康。具有生物积累[5-7]的能力，会产生不同类型的不良反应，并可能导致死亡。这种类型的污染主要与采矿公司，石油精炼，纺织品，农药，油漆，颜料等[8，9]相关。一些作者[8]提到，与有机化合物不同，这些化合物在任何程度上都不可生物降解，从而使它们更加危险。由于对环境和人类健康的重大威胁[10]，此问题不仅发生在不同的水体中，而且包括所有矩阵：空气污染显着影响土壤和水的质量[11]。在土壤污染的情况下，这是由于不同类型的污染物的不加选择的释放而产生的，其中包括碳氢化合物，金属，农药等。尽管这些重金属自然存在于地壳中，但与这些无机化合物有关的每种人类活动都导致了强大的生化和生物地球化学不平衡[3，12，13]。因此，在水污染的情况下，由于直接因素（例如从工业家的出院）以及诸如降雨或降雨径流等间接因素引起的[10、11、14、15]。为了治疗此问题，已经提出了许多清除方法，包括化学沉淀[16]，电透析，MOF [17]，浮选[18]，
LilianaGarcíaReyes3 Carlos Efren Huitz UC 4 Gabriela IsabelPérezAranda 5摘要目标：研究的目的是比较
LilianaGarcíaReyes3 Carlos Efren Huitz UC 4 Gabriela IsabelPérezAranda 5摘要目的：该研究的目的是比较Covid 19 Pandemic的大学心理护理服务的首次顾问中的社会人口学，教育和心理特征。理论框架：研究已经确定需要将接受心理护理的人群作为优先事项。方法：这是一项针对横截面，描述性相关设计的定量研究。样本包括119人（76.5％的女性和23.5％的男性），他们在2月至2023年7月之间要求提供服务。焦虑量表（BAI），贝克抑郁量表（BDI）还使用了社会人口统计学问卷。结果和讨论：发现要求该服务的人口主要由11-21岁的女性（76.5％，n = 91）组成。“情绪不稳定”（27.73％）是咨询的主要原因，其次是“焦虑症状”（17.64％）和“抑郁症状”（9.24％）。关于抑郁水平，发现41.2％的样本处于中等水平，其次是26.9％的严重水平。关于焦虑水平，在36.1％的焦虑程度中，与中等程度一样温和，而21％的顾问处于严重水平。根据Chi Square测试，得出的结论是，抑郁症和焦虑都不取决于性。研究含义：获得的数据使证明大流行对大学人群的心理健康的影响成为可能。独创性/价值：结果有利于根据所发现的特征制定有效的护理策略的可能性。关键词：社会人口统计学特征，教育特征，抑郁，焦虑，心理护理。
扩展了珊瑚霍洛比特斯的自然自适应能力
引用Voolstra，C。R.，Suggett，D.J.，Peixoto，R.S.，Parkinson，J.E.，Quigley，K.M.，Silveira，C。B.，…Aranda，M。（2021）。扩展了珊瑚霍洛比特人的自然自适应能力。自然评论地球和环境。doi：10.1038/s43017-021-00214-3
PSYC/BIOL 3322-001：大脑与行为
2024 年夏季 讲师：Xavier G. Aranda，MS 办公室：生命科学大楼，351 室 电子邮箱地址：aranda@uta.edu 教师简介：https://www.uta.edu/academics/faculty/profile?username=aranda 办公时间：仅限预约 上课时间和地点：M-TH；下午 1:00 - 下午 3:00；LS-122 课程内容描述：介绍决定行为的解剖结构和生理过程。主题包括进化、遗传学、行为神经科学的研究方法、动机和情感、感觉和知觉、学习和记忆、终生发展、认知、心理障碍和其他复杂行为。 学生学习成果： • 定义和解释行为的生物学基础，包括理论、历史和研究方法。 • 描述神经系统的进化和发展——神经解剖学、神经生理学、神经传递和神经内分泌学。 • 识别感觉、知觉和运动控制背后的结构和功能。 • 识别和讨论行为调节，包括动机和情绪以及生物节律。 • 阐明学习、记忆和语言的生物学成分。 • 描述生命周期中与年龄相关的认知和社会情感功能变化的生物学基础。 • 研究生物过程如何影响健康和幸福。 课程先决条件：BIOL 3322 先决条件：BIOL 1441、1442。PSYC 3322 先决条件：BIOL 1441 或 PSYC 1315。 必修教科书和其他课程材料：Kalat，JW (2018)。《生物心理学》（第 13 版）。Cengage Learning。 ISBN-10：1337408204，ISBN-13：9781337408202 本教材为必读教材，这意味着您需要阅读和学习本教材才能通过本课程。虽然我知道购买早期版本的教材可能更便宜，但我将使用第 13 版进行教学，因为其中包含的信息是最新和最准确的。因此，课程内容和考试问题基于
民主化
本背景文件由新德里政策研究中心 (CPR) 的 Rahul Verma 和 Shantanu Kulshrestha 与 Southern Voice 和联合国开发计划署奥斯陆治理中心合作编写。作者感谢丹麦政府组织哥本哈根：科技促进民主 2021 会议，该文件是为此编写的，代表了全球南方的问题和发展。我们非常感谢所有参加圆桌讨论并提供宝贵信息的与会者。本文件得益于 Victor Ignacio Vazquez Aranda 先生和 Arthur Bainomugisha 先生的协助，他们分别准备了来自拉丁美洲和非洲的简报。我们感谢 Southern Voice 的 Andrea Ordóñez 和 Zamiyat Abubakar 以及联合国开发计划署奥斯陆治理中心的 Simon Finley 和 Arvinn Gadgil 的反馈和支持。我们还要感谢政策研究中心 (CPR) 的同事 Ananth Padmanabham、Archana Sivasubramanian 和 Niyati Singh 的帮助。
人工智能与渔业部门
该文件是欧洲议会渔业委员会要求提供的。作者 AZTI，巴斯克研究与技术联盟 (BRTA) 海洋与食品研究部： Jose A. Fernandez-Salvador 博士； Izaro GOIENETXEA，博士Leire IBAIBARRIAGA、Martin ARANDA、Elsa CUENDE、Dr.朱塞佩·福蒂（Giuseppe FOTI）博士Idoia OLABARRIETA，博士杰斐逊·伍德博士Raul PRELLEZO，博士布鲁诺·伊阿拉拉 (Bruno IÑARRA) 博士Iñaki QUINCOCES 和 Dr. Ainhoa CABALLERO 博士，拉科鲁尼亚大学‘Salvador de Madariaga’ Gabriela A. OANTA 和 Prof.独立顾问：Ana OLIVERT-AMADO 研究管理员：Kristiina MILT 项目、出版和通讯协助：Mariana VÁCLAVOVÁ 和 Kinga OSTAŃSKA，欧洲议会结构与凝聚力政策部
人工智能风险投资
本报告基于私人来源的数据，对专注于人工智能 (AI) 的私营公司的风险投资 (VC) 投资进行了分析和见解。这是数字经济测量和分析工作组 (MADE) 对数字经济政策委员会 (CDEP) 工作计划的贡献。本出版物是数字经济论文系列的一部分，将在 OECD i-Library 上发布，相关数据可在 OECD.AI 政策观察站 (www.oecd.ai/) 上实时获取。它由 Roland Tricot（经合组织顾问）起草，并得到了斯洛文尼亚约瑟夫斯蒂芬研究所人工智能实验室的 Besher Massri 和 Marko Grobelnik 以及经合组织的 Vincenzo Spiezia、Audrey Plonk、Sarah Box、Andrew Wyckoff、Dirk Pilat、Karine Perset 和 Luis Aranda 的意见和支持。该出版物的质量极大地得益于他们的参与。非常感谢韩国、墨西哥和俄罗斯代表的评论和建议。作者还感谢 Douglas Frantz（经合组织顾问）以及经合组织的 Louise Hatem 和 Angela Gosmann 的编辑支持。
金融领域的生成人工智能
作者非常感谢以下个人和组织提供的宝贵意见和反馈：波兰国家银行的 Adam Głogowski 和 Pawel Gasiorowski；国家银行委员会 (CONSOB) 的 Daniela Gariboldi；意大利银行的 Giuseppe Grande；希腊银行的 Eleftheria Kostika；瑞士国家银行的 Benjamin Müller、Laura Felber 和 Lucas Marc Fuhrer；斯洛文尼亚银行的 Borut Poljšak；美国财政部的 Paull Randt、Peter Grills 和 Rohan Paris；芬兰银行的 Tatu Rasanen；墨西哥银行的 María Antonieta Campa Rojas；爱尔兰财政部的 Mai Santamaria、Jefferson Vieira 和 Mark Curran；奥地利财政部的 Angelika Schlögel 和 Kamran Kazemzadeh 以及奥地利国民银行的 Vanessa Redak；荷兰银行的 Gibran Watfe 和 Hans Brits；以及经合组织的 Antonio Gomes、Karine Perset、Luis Aranda、Rashad Abelson、Barbara Bijelic、Greta Gabbarini、Seohyun Kim 和 Masayoshi Chida。
塑造以权利为导向的数字化转型
本文由 Nora Beauvais、Giuseppe Bianco、Julia Carro、Gallia Daor 和 Lisa Robinson 起草，由 OECD 科学、技术和创新 (STI) 理事会副主任 Audrey Plonk 领导。本草案的研究由秘书处顾问 Audrea Wang 女士提供。第 3.4 节关于神经技术的内容由 OECD 科学和技术政策委员会秘书处的 David Winickoff 先生和 Laura Krieling 女士共同起草。STI 主任 Jerry Sheehan 和 Hanna-Mari Kilpeläinen 提供监督和指导。本文还受益于以下人员的贡献：STI 理事会的 Rashad Abelson、Luis Aranda、Clarisse Girot、Molly Lesher、Karine Perset、Lucia Russo、Elizabeth Thomas-Raynaud 和 Jeremy West，以及 OECD 公共治理理事会的 Deniz Devrim、Capucine Kerboas、Claire Mc Evoy 和 Carlos Santiso，以及 OECD 就业、劳工和社会事务理事会的 Eric Sutherland。Andreia Furtado 和 Sarah Ferguson 提供了编辑和行政支持。
人工智能对生产力、分配和增长的影响：关键机制、初步证据和政策挑战
致谢：作者感谢 Clare Lombardelli、Alvaro Pereira、Luiz De Mello、Alain De Serres、Isabelle Koske、Tomasz Kozluk 和 Filiz Unsal 在本书各个阶段给予的指导，以及 David Turner、Claudia Ramirez Bulos、Sean Dougherty、Luca Marcolin、Cristiana Vitale、Sebastien Turban、Manuel Betin、Maria Paula Caldas、Philip Hanspach（来自 OECD 经济部）、Jens Lundsgaard、Audrey Plonk、Karine Perset、Luis Aranda、Celine Caira、Flavio Calvino、Gallia Daor（来自 OECD 科学、技术和创新司）、Stijn Broecke、Alexandre Georgieff、Andrew Green、Marguerita Lane、Julie Lassebie（来自 OECD 就业、劳工和社会事务司）、Richard May、Iota Nassr （来自金融和企业事务局）以及经济政策委员会第一工作组的代表就本文的先前版本提出建议、评论和讨论。作者还感谢 Dacil Kurzweg、Sarah Michelson-Sarfati 和 Pilar Philip 出色的编辑支持。本文是在 OECD-意大利财政部多边政策支持联合项目中开发的。其余所有错误均由作者负责。