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社区以社区为中心的雨水管理
社区从一个城市（伦敦）和乡村（泰晤士河谷）环境中的3个社区的住宅物业上的被动排水驱动器播放。该项目探讨了鼓励居民区采用雨水捕获的方式，以帮助“减慢雨水进入下水道的流动”，使居民成为解决CSOS和洪水的解决方案的一部分。WaterButts是独一无二的，设计了两个坦克；一个30升内部水箱，提供用于重用的水，还有一个235升的水箱，带有有限的插座，可提供被动存储空间，确保可用于下一个事件的存储空间。他们还通过在顶部提供内部种植托盘提供生物多样性和便利性增强。
以式且可持续的电力系统
最近的社会，技术和政策发展创造了一个机会之窗，以释放积极需求的全部潜力。虽然电气发生在经济的所有部门（流动性，行业，建筑和热量）中会产生柔性且可管理的电力消耗的强大模式，但通过智能仪表的迅速推出，物联网，物联网和更大的欧洲各地的稳定仪表越来越快地实现这一潜力。这伴随着深厚，有力的社会和政治变化，这导致该行业进一步权力下放。增加住宅和企业消费者的数量愿意以最佳的价格更加积极地寻求更多的可追溯性，选择和能源利用的多元化。
以患者为中心的临床药理学
以患者为中心的医疗保健的一种示例性表现是精确医学。通过考虑人们的基因，环境和生活方式的差异，精密医学可以明显增强患者的预后。例如，基于肿瘤的基因分析，在肿瘤学中使用焦油疗法一直是改变游戏规则的，挽救了可能已经损失的一定大小的疗法的生命。3，临床药理学家在医学领域的独特培训和定位，我们认为它们的位置良好，可以使这一指控对个性化医学。技术创新和医疗保健和药物开发的系统转变进一步加强了以患者为中心的护理。例如，可穿戴健康监控器和移动健康应用程序正在重新定义患者参与，从而实现了更个性化的医疗保健方法。4医疗保健数据的数字化是另一个关键因素，促进了快速而全面的患者数据分析，以指导临床决策。5同时，朝着基于价值的医疗保健模型的演变正在重塑医疗保健领域。6这些模型强调以降低成本提供高质量的护理，将医疗保健系统的目标与患者需求保持一致。在这样的环境中，临床药物师开发的工具以及他们提高护理效率和有效性的专业知识变得非常宝贵。这些技术以及模型信息开发和Quantative方法的进步正在改变治疗创新和评估的景观。此外，新定量工具的开发正在优化药物开发过程
应对劳动力挑战的中心战略
强大且人员充足的公共卫生队伍是有效卫生系统的基础。几十年来，政府公共卫生机构一直面临人手不足的问题。大衰退期间的资金削减导致裁员，而 COVID-19 疫情导致州和地方公共卫生机构近一半的员工离职。德博蒙特基金会和 PHAB 创新中心 2021 年的一份报告强调，为了满足基本的公共卫生基础设施需求，州和地方卫生部门需要增加 80% 的人员。该报告没有具体研究 T/FAS 卫生机构的劳动力需求。然而，考虑到地理隔离等长期存在的挑战，我们可以假设这些司法管辖区的劳动力需求比美国毗邻各州的劳动力需求更严重，甚至更糟。
中心癌临床试验扬声器
Tuveson博士是冷泉港实验室癌症中心的主任，他还是Roy J. Zuckerberg癌症研究教授。 此外，他是Lustgarten Foundation的首席科学家，Lustgarten基金会是纪念Sloan Kettering Cancer Center的医务人员，并在国家癌症研究所的科学顾问委员会任职。 图维森博士是一位世界知名的医师科学家，其基本和转化研究的重点是增加我们对胰腺癌生物学的理解，并识别和测试新方法，以诊断和治疗临床前和临床环境中的疾病。 AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。 他还是2021 - 22年的AACR总统。Tuveson博士是冷泉港实验室癌症中心的主任，他还是Roy J. Zuckerberg癌症研究教授。此外，他是Lustgarten Foundation的首席科学家，Lustgarten基金会是纪念Sloan Kettering Cancer Center的医务人员，并在国家癌症研究所的科学顾问委员会任职。图维森博士是一位世界知名的医师科学家，其基本和转化研究的重点是增加我们对胰腺癌生物学的理解，并识别和测试新方法，以诊断和治疗临床前和临床环境中的疾病。AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。 他还是2021 - 22年的AACR总统。AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。他还是2021 - 22年的AACR总统。
“以中心”和“排除”生物继承的概念
发现DNA是95年前细菌中的转化原理，几乎立即导致1）反驳旧且存在激烈的争议，因为这将需要通过环境因素来重写“生命之书”，而依靠营养，压力和2）与生存的存在，而不是存在于dna和2），而dna和2）的存在与dna的存在不同。In this opinion paper, it is intended to overcome this narrowing by the re-consideration of other cellular constituents, i.e., plasma membranes (PMs) and organelles as well as the previously identified extracellular vesicles (EVs) and micelle-like complexes, which may operate as vehicles of the transfer of so-called M(E)Ls from donor to acceptor cells, from parental to offspring有机体，作为生物遗传的非DNA问题。m（e）ls代表整合和周围膜蛋白，糖基 - 磷酸 - 磷酸磷酸蛋白质蛋白质蛋白（GPI-APS）以及与胆固醇和（糖）磷脂的结构的结构和室外构型和toplogy-exolodic and Ortologicatival and tocoluction and tocoluction and tocoluction和功能，并将其与胆固醇和（Glyco）结合在一起。无知。最近的实验研究表明，在从供体细胞中释放出来并通过受体细胞中的自组织机制（而不是自组装）转移并复制后，这些MEL会诱导新的代谢表型，例如刺激脂质和糖原合成。最关键的是，在大鼠和人类中，MEL的结构易受环境因素，例如机械扭曲，营养，这可能有助于表型可塑性和获得性特征的遗传。显然不是基于DNA和与DNA相关蛋白的修饰的那些表观遗传机制，迄今尚未在有关常见复杂疾病的发病机理的研究中得到解决。提出的意见旨在最初的鼓励，以识别和表征一些（最重要的）原因
以人工智能（AI）为中心的资源管理...
摘要 — 当代分布式计算系统 (DCS)（例如云数据中心）规模庞大、复杂、异构，并且分布在多个网络和地理边界上。另一方面，物联网 (IoT) 驱动的应用程序正在产生大量需要实时处理和快速响应的数据。有效管理这些资源以向最终用户或应用程序提供可靠的服务是一项具有挑战性的任务。现有的资源管理系统 (RMS) 依赖于静态或启发式解决方案，而这些解决方案不足以满足这种复合和动态系统的需求。由于数据可用性和处理能力的出现，人工智能 (AI) 的出现体现为在 RMS 任务中探索自适应、准确和高效的数据驱动解决方案的可能性。在这方面，本文旨在得出资源管理中数据驱动解决方案的动机和必要性。它确定了与之相关的挑战，并概述了未来的潜在研究方向，详细说明了在不同的 RMS 任务中在哪里以及如何应用数据驱动技术。最后，它为 DCS 提供了一个概念数据驱动的 RMS 模型，并展示了两个实时用例（GPU 频率扩展和来自 Google Cloud 和 Microsoft Azure 的数据中心资源管理），展示了以 AI 为中心的方法的可行性。索引术语 — 分布式计算、资源管理、AI 技术、边缘计算、云计算