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背景者：波音的CMMA ITB程序
• Future Commercial Aerospace Manufacturing Technology R&D, Boeing Winnipeg • Analytics Ecosystem & Aerospace Artificial Intelligence Technology R&D, Boeing Vancouver Digital Solutions Centre • Development of 6 th -Gen eVTOL autonomous commuter air taxi, Wisk Montréal Engineering Centre • Next-Gen Landing Gear R&D with Héroux-Devtek, Montréal • Engineering centre for the development of a下一代可持续可持续的区域飞机•可持续航空燃料生产R＆D，魁北克省和不列颠哥伦比亚省•KF航空航天BOEING货轮和白色尾巴修改计划工作安置工作，Kelowna•CAE P-8培训服务出口合同，蒙特利尔•M1 COPSOSITES RADOME ENGINERING，MONDERINGING EXTRIAND，MONTRIFIANing，Montrising and Montrising and Montrising r3 and r3，MONTRER•L3，MONTRERIS•MONTRERERIS•L3 HHARRERERERIS•MONTRERERERIS in 33 Defence programs, Montréal and Hamilton • McGill University, Institute of Air and Space Law (IASL) skills development program, Montréal • AÉRO Montréal MACH Services, Excellence Framework for MRO, engineering, software development • Saskatchewan Indian Institute of Technology (SIIT), Indigenous Skills Development • COTA Aviation, aerospace skills development for Indigenous students, Vancouver
Curriculum Vitae Marcell D. Cadney博士
当前职位2024 - 现任加利福尼亚州立大学，长滩（CSULB）进化生物学助理教授Cadney Lab Pi教育2015 - 2021年加利福尼亚大学河滨大学（UCR）博士学位。 2014年洛杉矶自然历史博物馆疱疹学，系统发育学实习2008 - 2013年加利福尼亚州立大学长滩（CSULB）B.Sc.in General Biology (minor in Chemistry) GRANTS AND AWARDS 2022 – 2024 UC President ' s Postdoctoral Fellowship Program (PPFP) UCSB Mentorship with Dr. Soojin Yi 2016 – 2021 Graduate Research Fellowship Program (GRFP) National Science Foundation 2015 – 2016 Eugene Cota Robles Award (ECRA) UCR Fellowship SKILLS & RESEARCH EXPERIENCE 2022 – 2024 University of加利福尼亚，圣塔芭芭拉博士后研究员； Mentor: Dr. Soojin Yi Exploration of the epigenetics of the high-runner mouse model: • HPC (Linux cluster) data analysis of RNA-seq (DESeq2, WGCNA) • DNA and RNA extraction • Gel electrophoresis, spectrophotometry, and fluorometry QC, PCR 2015 – 2021 University of California, Riverside Graduate Researcher; Advisor: Theodore Garland Jr Selection experiment and whole-body performance of house mouse bred for voluntary wheel-running: • Statistical modeling (R, Python, SAS, SPSS) • Measured maximal aerobic capacity (VO 2 max) via open-system respirometry • Ran ELISA kits for various hormones, such as corticosterone and leptin • Measured body fat composition (via MRI) and blood lipid profile在纵向研究中•进行了涉及动物行为的各种实验•MISC。技能：Office 365 Suite，3D建模（搅拌器），教育课程开发
物联网能源服务中的体验质量优化
物联网 (IoT) 是一种使日常物品 (即事物) 能够连接到互联网并交换数据的范例 [1] [2] [3]。物联网设备（如智能手机和可穿戴设备）通常具有增强的功能，包括传感、联网和处理。使用服务范例抽象这些物联网设备的功能可以为交换大量新颖的物联网服务（又名众包物联网服务）提供机会 [4] [5]。例如，物联网设备可以提供 WiFi 热点或无线能源服务来为其他物联网设备充电 [6] [7]。这些众包物联网服务为资源受限的设备提供了一种便捷、经济高效的解决方案，有时甚至是唯一可能的解决方案。我们的重点是物联网设备之间的无线能源共享。能源即服务 (EaaS) 是附近物联网设备之间无线传输能源的抽象 [8]。 EaaS 是一种物联网服务，通过无线方式将能源从能源供应商（例如智能鞋）输送到能源消费者（例如智能手机）。智能纺织品或智能鞋是可以从自然资源（例如体热或身体活动）中收集能源的能源供应商的例子 [9]。例如，佩戴 PowerWalk 收集器可以在以舒适的速度步行一小时后产生能量，为四部智能手机充电 1 。收集到的能量可以作为服务提供给附近的物联网设备。可以通过新开发的“无线”无线充电技术部署能源服务 [10]。目前，包括小米、Energous 和 Cota 在内的多家公司正在开发远距离物联网设备的无线充电技术。例如，Energous 开发了一种可以在 5 米距离内充电高达 3 瓦的设备。众包 EaaS 生态系统是一个动态环境，由聚集在微蜂窝中的供应商和消费者组成。微蜂窝是任何密闭区域，人们
松鸦 (Gymnorhinus ...) 的保护策略
该战略由 Pinyon Jay 多州工作组制定，负责人是位于科罗拉多州莱克伍德的美国鱼类和野生动物管理局遗产第 6 区候鸟项目陆地鸟类协调员 Scott Somershoe。Pinyon Jay 工作组成员：大盆地鸟类观察站的 Elisabeth Ammon；大盆地鸟类观察站的 Jen Ballard；内华达州野生动物部 Joe Barnes；大盆地鸟类观察站的 John Boone；美国鱼类和野生动物管理局候鸟项目的 Corrie Borgman；山间鸟类观察站的 Jay Carlisle；犹他州土地管理局的 Dave Cook；亚利桑那州渔猎部 Troy Corman；爱达荷州土地管理局的 Michele Crist；新墨西哥州白沙导弹靶场的 Patricia Cutler；新墨西哥州圣达菲县的 Margaret (Peggy) Darr；美国鱼类和野生动物管理局的 Pat Deibert；落基山脉鸟类保护协会的 Nancy Drilling； Erin Duvuvuei，新墨西哥州渔猎部；John Heale，梅萨维德国家公园国家公园管理局；Kris Johnson，新墨西哥大学；Scott Gibson，犹他州野生动物资源部；Natasha Hadden，犹他州土地管理局；Pamela Herrera-Olivas，新墨西哥州土地管理局；Edwin Juarez，亚利桑那州渔猎部；Susi MacVean，亚利桑那州渔猎部；Jeff Marks，蒙大拿州鸟类保护协会；Elroy Masters，亚利桑那州土地管理局；Colleen Moulton，爱达荷州渔猎部；Russ Norvell，犹他州野生动物资源部；Renee Rondeau，科罗拉多州自然遗产计划；Liza Rossi，科罗拉多州公园与野生动物保护局；Justin Schofer，美国森林服务局；Tice Supplee，美国奥杜邦协会；J Vacca，内华达州土地管理局；Nick Van Lanen，科罗拉多州立大学落基山脉鸟类保护协会；Geoff Walsh，土地管理局总部； Michael West，内华达州野生动物部；Chris Witt，美国森林服务局落基山研究站。其他贡献者：Steve Albert，鸟类种群研究所；Melanie Cota，内华达州土地管理局；Katrina Krause，内华达州土地管理局；Liz Moore，犹他州野生动物资源部；Rema Sadak，美国森林服务局。推荐引用：Somershoe，SG，E. Ammon，JD Boone，K. Johnson，M. Darr，C. Witt 和 E. Duvuvuei。2020 年。《松鸦 (Gymnorhinus cyanocephalus) 保护策略》。Partners in Flight 西部工作组和美国鱼类及野生动物管理局。
生物炭和枯草芽孢杆菌生物学剂的结合降低了Panax Notoginseng的根际土壤中致病细菌的相对丰度
摘要：在Panax Notoginseng的连续种植中，根际土壤中的致病真菌增加并感染了Panax Notoginseng的根，导致产量降低。这是一个紧迫的问题，需要解决，以有效克服与Panax Notoginseng的连续种植相关的障碍。先前的研究表明，枯草芽孢杆菌抑制了Panax Notoginseng根际中的致病真菌，但抑制作用不稳定。因此，我们希望引入生物炭，以帮助枯草芽孢杆菌在土壤中定植。在实验中，对Panax Notoginseng种植了5年的田地进行了翻新，并同时混合了生物炭。将应用的生物炭量设置为四个水平（B0，10 kg·Hm -2; b1; b1，80 kg·Hm -2; b2; b2，110 kg·hm -2; b3，140 kg·hm -hm -hm -2）和二级生物杆菌的生物学剂，将三个水平设置为三个水平（C1，10 kg）。 2; C3，25 kg·Hm -2）。使用了完整的组合实验和空白对照组（CK）。实验结果表明，整体蛋白酶在门水平下降低了0.86％〜65.68％。基本肌cota增长-73.81％〜138.47％，而Mortierellomy-Cota增加了-51.27％〜403.20％。在属水平上，Mortierella升高-10.29％〜855.44％，镰刀菌降低了35.02％〜86.79％，而Ilyonectria则增加了-93.60％〜680.62％。镰刀菌主要引起急性细菌枯萎的根腐，而伊利诺克里亚主要会导致黄色腐烂。good_coverage指数均高于0.99。在不同的治疗方法下，香农指数增加-6.77％〜62.18％，CHAO1指数增加了-12.07％〜95.77％，Simpson指数增加了-7.31％〜14.98％，ACE指数增加了-11.75％〜96.75％〜96.12％。随机森林分析的结果表明，Ilyonectria，pyrenochaeta和Xenopolyscytalum是土壤中最重要的三种最重要的物种，弯曲曲霉的值分别为2.70、2.50和2.45。fusarium排名第五，其弯曲的值为2.28。实验结果表明，B2C2治疗对镰刀菌具有最佳的抑制作用，并且在B2C2处理下，Panax Notoginseng Rothosphere土壤中镰刀菌的相对丰度降低了86.79％。 B1C2治疗对伊利诺克里亚的抑制作用最佳，而在B1C2处理下，Panax Notoginseng Rothizosphere土壤中伊甘元的相对丰度降低了93.60％。因此，如果我们想用急性摩尔斯托尼亚卵巢根腐烂改善土壤，则应使用B2C2处理来改善土壤环境；如果我们想通过黄色腐烂疾病改善土壤，我们应该使用B1C2处理来改善土壤环境。
2023 年盖尼杯
• 第 6 中队、第 1 骑兵团、第 1 装甲旅战斗队 (ABCT)、第 1 装甲师：PFC Tayvion Jones、SGT Ryan Austin、SPC Dade Horton、SPC Wyatt Carson、SPC Kadin Graham 和 SSG Rebiejo Zackery。• 第 1 中队、第 4 骑兵团、第 1 装甲旅战斗队、第 1 骑兵师：SSG Levi Cowart、SPC Carlin Coomey、SPC Patricio Alduvin、SPC Michael Stitely、PFC Aiden Harris 和 PFC Aiden Hernley。 • 第 1 营、第 5 骑兵团、第 2 ABCT、第 1 骑兵师：SSG Tyler Mehl、SGT Eric Szudy、SPC Gregory Harrington、SPC James Saul、PFC Itler Mbula 和 PFC Alexander Erickson。• 第 4 中队、第 3 美国骑兵团、第 1 骑兵师：SSG Noah Kokkeler、SGT Alberto Torres、SPC Corey Catron、PFC Cameron Waites、PV2 Iaza Ingoglia 和 PV2 Braxton Flicker。 • 第 8 中队、第 1 骑兵团、第 2 斯瑞克旅战斗队 (SBCT)、第 2 步兵师：SSG Nicolas Vallez、SGT Matthew Keylich、SPC Rasheed Wallace、PFC Eric Moldenhauer、PFC Skylur Hester 和 PFC Carson Ringler。 • 第 4 中队、第 2 骑兵团、第 2 CR、美国陆军欧洲和非洲 (USAEUR-AF)：SSG Ryan Cardiff、SGT John Wendt、SPC Brian Riverang、SPC Ryan Rocha、SPC Benjamin Walker 和 PFC David Doucette。 • 第 6 中队、第 8 骑兵团、第 2 ABCT、第 3 步兵师：SGT Charles Johnson、SGT Casey Trull、SPC Jose Cota、SPC Cameron Palmer、PFC Ethan Conley 和 PFC Jordan Calfy。 • 第 2 中队、第 1 骑兵团、第 1 SBCT、第 4 步兵师：SSG Steven Bouton、SGT Liam Mackrell、SPC Travis Pembridge、SPC Christopher Cancel、SPC Christian Suchite 和 PV2 Darren Manriquez。 • 第 1 中队、第 14 骑兵团、第 1 SBCT、第 7 步兵师：SSG Wyatt Lilienthal、SGT Steven Reynoso、SPC Rafael Lopez、SPC Byron Kyger、SPC Guillermo Carrera 和 SPC Matthew Kiddle。 • 第 3 中队、第 89 骑兵团、第 3 IBCT、第 10 山地师：SSG Shawn Deen、SGT Joshua Valesco、SPC Tyler Deaton、SPC Adrian Fuentez、PFC Walter Moreno 和 PFC Henry Swearingen。 • 第 2 中队、第 11 装甲骑兵团 (ACR)、第 11 ACR、国家训练中心：SSG Hendryx- Steven Solis、SGT Gyres Fouelefack、SPC Dalton Langer、SPC John Pacheco、SPC Jonathan Whiteside 和 SPC Matthew Runk。• 第 5 中队、第 1 骑兵团、第 1 IBCT、第 11 空降师：SSG Wayne Schultz、SGT Seth Marshall、PFC Cameron Patrick、PFC Damian Tapia、PFC Aiden Wood 和 PV2 Austin Heath。 • 第 2 中队、第 14 骑兵团、第 2 步兵战斗旅、第 25 步兵师：SSG Jacob Lahti、SGT Michael Green、SPC Mason Golden、PFC Sebastien Barragan、PFC Diego Cade 和 PFC Damien Deleon。• 第 1 中队、第 73 骑兵团、第 2 步兵战斗旅、第 82 空降师：SSG Eric Nevadunsky、SGT Julian Glasser、SPC Mario Flamenco、SPC Andrew Rutherford、SPC Santos Portillo 和 SPC Parker Holland。 • 第 1 中队、第 33 骑兵团、第 3 旅战斗队、第 3 IBCT、第 101 空降师：SSG Joseph Rosas、SGT Connor Pelletier、SPC Michael Joaquin、SPC Henry Wasserman、PFC Aidan Nelson 和 PFC Joseph Smith。• 爱尔兰第 1 装甲骑兵中队：LT Alex McNamara，SGT Kevin Conlon、CPL Anthony Sheehy、TPR Gabriel Garbencius、TPR Declan Behan 和 TPR Oisin Duffy。• 美国欧洲陆军空军第 1 中队、第 91 骑兵团、第 173 空降旅：SSG Graham Brown、SGT Jake Bullock、SPC Nicholas DuBois、SPC Anthony Valdez、PFC Jonathan Wilkey 和 PV2 Tyler Solaita。
黑色素瘤状况：紧急挑战和机遇
*共同开通的作者：迈克尔·B·阿特金斯（Michael B. Glenn Merlino博士，国家癌症研究所基础研究中心科学总监，37 Consent Drive，Bethesda，MD 20892-4264，gmerlino@helix.nih.gov。
2021-2030 年国家能源和气候计划 (NECP 2030)
Tabela 1 - Evolução dos principais indicadores energia e clima emPortugal [Fonte: APA, DGEG] 3 Tabela 2 - Metas nacionais de Portugal para o horizonte 2030 .................................................................... 16 Tabela 3 - Metas e contributo nacional para as metas da União .................................................................. 17 Tabela 4 - Meta de redução de emissões de CO 2eq do setor não-CELE (s\ LULUCF) facea 2005 37 Tabela 5 - Limite de emissões para Portugal nos setores não-CELE (Mt), estabelecidas pelo Regulamento Partilha de Esforços em relação a 2005 ............................................................................................................... 38 Tabela 6 - Meta nacional de redução de emissões de CO 2eq (sem LULUCF) face a 2005 .................................... 39 Tabela 7 - Metas nacionais setoriais de redução de emissões de CO 2eq face a 2005 ......................................... 40 Tabela 8 - Trajetória indicativa e contributo de Portugal para a meta vinculante da União em 2030 ............... 41 Tabela 9 - Trajetórias estimadas para a cota setorial de energia renovável no consumo final de energia no horizonte 2030 .................................................................................................................................................... 42 Tabela 10 - Perspectivas de evolução da capacidade instalada para a produção de eletricidade por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ............................... 48 Tabela 11 - Perspectivas de evolução do consumo de energia setor de aquecimento e resfriamento por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ...... 50 Tabela 12 - Perspectivas de evolução do consumo de renováveis no setor de transportes por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ............................... 50 Tabela 13 - Perspectivas de evolução da demanda de bioenergia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ................................................ 50 Tabela 14 - Contributo indicativo nacional em matéria de eficiência energética para o cumprimento da meta de 32,5% de eficiência energética da União em 2030 .............................................................................................. 51 Tabela 15 - Meta a atingir para economias/poupanças de energia final – artigo 7º Diretiva EED ...................... 52 Tabela 16 - Indicadores de acompanhamento para a temática da eficiênciaenergética ................................. 53 Tabela 17 - Objetivos para os edifícios residenciais face a 2018 ..................................................................... 55 Tabela 18 - Objetivos para os edifícios não residenciais em relação a 2018 ..................................................................... 56 表 19 - 与 2018 年相比的总建筑存量目标 .............................................................................. 56 表 20 - REPowerEU 范围内的能源安全监测指标 .............................................................. 58 表 21 - 葡萄牙到 2030 年减少能源依赖的目标 ...................................................................... 60 表 22 - 到 2030 年安装的电池储能和抽水蓄能容量 61 表 23 - 能源系统的充分性指标 – 电力和天然气 ............................................................................. 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ............................................................................................. 63 表 25 - 与容量/互联水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 容量演变表 29 - 与能源贫困相关的指标 ...................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................ 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年预测报告的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（千吨二氧化碳当量）................. 17260 表 22 - 2030 年电池和抽水蓄能安装容量 61 表 23 - 能源系统充分性指标 – 电力和天然气 ............................................................................................. 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ............................................................................................................. 63 表 25 - 与互联容量/水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 自用装机容量的演变（MW） ............................................................................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 ............................................................................................................. 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................................ 74 表 31 - 指标竞争力相关 ................................................................................................................................ 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ...................................................................................................................................................... 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ...................................................................................................................... 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ............................................................................. 17260 表 22 - 2030 年电池和抽水蓄能安装容量 61 表 23 - 能源系统充分性指标 – 电力和天然气 ........................................................................................ 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ........................................................................................................ 63 表 25 - 与互联容量/水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 自用装机容量的演变（MW） ............................................................................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 ............................................................................................................. 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................................ 74 表 31 - 指标竞争力相关 ................................................................................................................................ 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ...................................................................................................................................................... 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ...................................................................................................................... 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ............................................................................. 172.................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 .......................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ............................................................................................................................. 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放量预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ........................... 172.................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 .......................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ............................................................................................................................. 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放量预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ........................... 172