与其他需要公用事业公司使用更多清洁能源但可能将其中一些成本传递给纳税人的电力部门政策相比,CEPP旨在降低客户成本。根据计划,公用事业必须将其100%的赠款用于客户和工人福利,包括直接账单援助,清洁能源和能源效率投资,以及通过能源系统的变化为工人提供支持。此外,根据该计划,公用事业的付款必须由公用事业公司的股东和所有者而不是纳税人支付。利用最佳实践的实用程序,例如全源竞争性采购,可以进一步降低电力成本。17
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一,影响了全球生态系统,经济和社区。非洲尽管气候变化率低(GHGS),但由于气候变化的影响而受到严重打击(AFDB,2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖,以及这些国家缺乏必要的机构,技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性(Doku等,2021a,2021a,2021b; Mekonnen et; Mekonnen等,2021; 2021; Phiri&Doku,2024)。随着气候变化的影响加剧,对创新,数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能(AI)被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具(Ferrari,2024)。这些领域支持模型,预测和决策系统的设计,这些系统对于理解,预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能(AI)的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要(Amiri等,2024)。M-AI在其数据分析,预测和决策支持功能上建立了重要的作用,在开发预警系统中发挥着关键作用,使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星,气象站和其他来源的大量数据集,AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象,包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应,从而使整个部门的计划工作受益,特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响(Jain等,2023; Weaver等,2022),但是,主要挑战会阻碍进步:缺乏适当的技能,无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素:在非洲与非洲与AI相关的科学,技术,工程和数学(STEM)受试者(STEM)主题的培训机会有限,AI领域内的性别差异持续存在,反映在学术界的女性数量少,而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
健康和幸福 [1]。这些经历可能是身体或情感虐待、物质滥用、精神健康问题以及以食物不安全、父母分居、无家可归和歧视形式出现的家庭不稳定 [1, 2, 3, 4]。ACE 的患病率很高,据报道,美国约 64% 的成年人在 18 岁之前报告至少一次 ACE,17.3% 的人报告四次或四次以上 [1, 5]。这些暴露代价高昂,据估计,北美每年的负担为 7480 亿美元 [6]。尽管正在努力防止这些情况发生,但重要的是要认出那些受到影响的人,因为其结果会体现在健康的多个方面。接触有毒或长期的压力会影响大脑发育、免疫健康和自主神经
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题,从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响,而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来,扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动,然后进入颅脑蛛网膜下腔,然而,物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型,当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法,并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入,可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型:动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征,例如动脉、静脉和脑脊液流量分布(幅度和相移) 8 。此前,利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小,使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反,消耗是压力-
●按照指示,帮助制定,实施和审查运营政策,程序和内容管理系统。●确保提交所有法律和监管文件并监控其合规性。●管理所有财务计划以及一般财务监督和监控。●监督会计:监督簿记员;确保遵守会计政策和实践;并协调和支持与会计师事务所的年度审计准备。●监督每月财务报告的准备,并根据需要为赠款,项目和董事会会议创建其他报告。●向ED和董事会财务主管提供所有相关财务数据。●收集年度报告的内容;与其他员工一起创建。●与ED合作,帮助准备董事会会议的材料,并充当相关董事会委员会的工作人员联络。
• 总体而言,焦点小组的参与者将青少年空间和青少年中心视为放松身心、摆脱学校的正式氛围、与志同道合的人交往、培养爱好或发现新鲜有趣的事物的地方。 • 当在“青少年中心”和“青少年空间”之间做出选择时,绝大多数受访者同意“空间”听起来更自由、更实在,而“中心”则与官僚作风和过度正式有关。 • 参与者对青少年中心的熟悉程度各不相同:一些人声称他们所在的社区没有青少年中心,或者很难进入;一些人说他们曾经访问过青少年设施,但不定期访问;一些人积极参与当地青少年中心的运作。 • 至于参观青少年中心的印象,首先提到的一件事就是氛围;一位受访者将其描述为“舒适”,即没有严格和正式。
环境环境Saint Lucia是位于加勒比海东部较小安特列斯的一个小岛发展状态。作为一个热带岛屿,气候主要是温暖而潮湿的。圣卢西亚(Saint Lucia)是火山起源,其山地地形具有陡峭的斜坡和有限的海岸线区域。陡峭的地形突出了从中央范围流入加勒比海和大西洋的河流。这些快速流动的河流对岛上的生态及其淡水资源很重要。该岛的山区地形是其最独特的特征之一,其最高点Gimie山(3117英尺)。该国的总土地面积约为616公里2(238平方英里),有热带海洋气候,位于大西洋飓风带内。圣卢西亚(Saint Lucia)的天气是从5月到八月的雨季和一月至4月的旱季。除此之外,该岛的年平均温度为25.6 O C,平均降雨量为2,330毫米1。圣卢西亚(Saint Lucia)由于其组成和地理位置而面临多种危害,正如美国国际开发署研究中所强调的那样。这些危害包括地震,飓风,海啸,滑坡,火山活动,洪水和干旱。位于大西洋飓风带内,使其容易受到严重的气象事件的影响。最近的研究表明,高降雨事件,热带干扰和飓风2的强度和频率显着激增。旅游业约占其GDP的65%。这些环境挑战,再加上改变全球气候模式,强调着将注意力集中在灾难准备,基础设施的弹性和岛上社区意识上。经济和社会背景圣卢西亚(Saint Lucia)被归类为一个中等收入的国家,其开放经济较小,在很大程度上依赖旅游业,香蕉生产和制造业。尽管经济挑战,例如由于1920年,由于1920年的GDP收缩为24.4%,但该国在2021年以12.2%的GDP增长表现出弹性。然而,鉴于其规模较小,容易发生的地区的位置以及对气候敏感部门的依赖,圣卢西亚面临着气候变化影响的重大影响。未能适应气候变化可能会导致巨大的经济损失。179,857人的人口主要是非洲血统,东印度和欧洲人口少数。Saint Lucia的人类发展指数高0.72(2020),其预期寿命,教育和人均收入水平很高。然而,贫困仍然是一个关注的问题,在过去的三十年中,贫困率为25%,尤其是在儿童,青年和女性为家庭的家庭中。水部门的可及性和可靠性对于低收入家庭至关重要,特别是考虑到该岛易受气候引起的事件的脆弱性。不一致的水通道会影响健康,农业,粮食安全和性别差异。当前已安装的治疗设备已经并且继续无法承受这些因素引起的浊度增加,从而导致不断的关闭和水的不可用。正如Wasco的运营经理(高级)在2016年,Tomas飓风2010以及随后几年的暴雨和破坏性的人类活动中所引用的,所有这些都大大促进了米库德社区的不可靠水供应。与城市地区相比,2016年的贫困评估进一步强调了农村地区经常供水的可靠性,其中米奇(Micoud)家庭的全周供水率最低(19%)。根据对圣卢西亚的最新贫困评估,MICOUD人口规模为16,284,贫困浓度最高,为27.4%,是非企业的第二高浓度
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经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法,最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作,现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术,以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型,特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法,考虑没有经济意识形态的具体问题,并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题,为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是,它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样,人们必须首先仔细识别病理,然后实施适当的治疗,没有一种万能药可以解决所有问题。同样,对于一个国家的经济发展,人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。