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Downsview Urban Design指南
公共领域由一个独特的结构元素组成，包括跑道，出租车，主要公园和开放空间，绿色脊柱，铁路交叉口和主要街道。公共领域通过主动移动性，阻止渗透性和绿道建立可持续和公平的社区来考虑这些要素与建筑形式的关系和整合。公共领域应进行设计和组织，以支持城市的性质，并提高各种理想的结果，包括生物多样性，可持续雨水管理和公共领域舒适度的优先级。计划区域的公园和开放空间将为居民，工人和游客提供积极和被动的使用机会，以体验自然及其相关的健康益处。这个相互联系的公共领域将鼓励和促进聚会，纪念，教育，庆祝和地点，以实现所有团体，年龄和能力的社会凝聚力。
Downsview 社区发展计划
Downsview 土地为公共和私营部门提供了一个独特的机会，可以与社区合作伙伴密切合作，打造加拿大最大的开发项目。经过 30 多年的全面建设，Downsview 次级规划区预计将容纳约 115,000 名新居民（63,000 个单位）和 52,000 名工人，这是多伦多历史上最大的城市建设工作之一。这是一个将现有社区和新社区连接在一起的变革性机会，可以发展更具弹性、更公平和更紧密的社区。作为更新 Downsview 研究的结果，将提交 Downsview 区域的综合规划框架供市议会批准。更新 Downsview 研究的成果包括：
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甘特纳鲁姆单抗或索那兰养单抗对主要遗传的阿尔茨海默氏病的下游生物标志物效应dian-tu-001随机临床试验
Olivia Wagemann，医学博士；医学博士Haiyan Liu； Guqiao Wang博士； Xinyu Shi，MS； Tobias Bittner博士； Marzia A.Scelsi，博士；马里·R·法洛（Martin R. Farlow），医学博士；大卫·B·克利福德（David B. Clifford），医学博士； Charlene Supnet-Bell博士； Anna M. Santacruz，BS； Andrew J. Aschenbrenner博士； Jason J. Hassenstab博士； Tammie L. S. Benzinger，医学博士； Brian A. Gordon博士； Kelley A. Coalier，MS； Carlos Cruchaga博士；劳拉·伊巴内斯（Laura Ibanez）博士；理查德·J·佩林（Richard J. Perrin），医学博士； Chengjie Xiong博士； Yan Li，博士；约翰·C·莫里斯（John C. Morris），医学博士；詹姆斯·J·拉（James J. Lah），博士；莎拉·贝尔曼（Sarah B. Berman），医学博士； Erik D. Roberson博士；克里斯托弗·H·范·戴克（Christopher H. Van Dyck），医学博士；马里兰州道格拉斯·加拉斯科（Douglas Galasko）； Serge Gauthier，医学博士； Ging-Yuek R. Hsiung，医学博士；威廉·布鲁克斯（William S. Brooks），医学博士； JérémiePariente，医学博士；凯瑟琳·J·穆姆（Catherine J. Mummery），医学博士； Gregory S. Day，医学博士；约翰·林格曼（John M. Ringman），医学博士； Patricio Chrem Mendez，医学博士；彼得·圣乔治·希斯洛普（Peter St. George-Hyslop），医学博士；尼克·C·福克斯（Nick C. Fox），医学博士； Kazushi Suzuki，博士； Hamid R. Okhravi，医学博士； Jasmeer Chhatwal，医学博士；约翰内斯·莱文（Johannes Levin），医学博士； Mathias Jucker，博士；约翰·R·西姆斯（John R. Sims），医学博士； Karen C. Holdridge，MPH； Nicholas K. Proctor，BS； Roy Yaari，医学博士； Scott W. Andersen，MS；医学博士Michele Mancini； Jorge Llibre-Guerra，医学博士； Randall J. Bateman，医学博士；埃里克·麦克达德（Eric McDade），做；对于主要继承的阿尔茨海默网络 - 试验单位Olivia Wagemann，医学博士；医学博士Haiyan Liu； Guqiao Wang博士； Xinyu Shi，MS； Tobias Bittner博士； Marzia A.Scelsi，博士；马里·R·法洛（Martin R. Farlow），医学博士；大卫·B·克利福德（David B. Clifford），医学博士； Charlene Supnet-Bell博士； Anna M. Santacruz，BS； Andrew J. Aschenbrenner博士； Jason J. Hassenstab博士； Tammie L. S. Benzinger，医学博士； Brian A. Gordon博士； Kelley A. Coalier，MS； Carlos Cruchaga博士；劳拉·伊巴内斯（Laura Ibanez）博士；理查德·J·佩林（Richard J. Perrin），医学博士； Chengjie Xiong博士； Yan Li，博士；约翰·C·莫里斯（John C. Morris），医学博士；詹姆斯·J·拉（James J. Lah），博士；莎拉·贝尔曼（Sarah B. Berman），医学博士； Erik D. Roberson博士；克里斯托弗·H·范·戴克（Christopher H. Van Dyck），医学博士；马里兰州道格拉斯·加拉斯科（Douglas Galasko）； Serge Gauthier，医学博士； Ging-Yuek R. Hsiung，医学博士；威廉·布鲁克斯（William S. Brooks），医学博士； JérémiePariente，医学博士；凯瑟琳·J·穆姆（Catherine J. Mummery），医学博士； Gregory S. Day，医学博士；约翰·林格曼（John M. Ringman），医学博士； Patricio Chrem Mendez，医学博士；彼得·圣乔治·希斯洛普（Peter St. George-Hyslop），医学博士；尼克·C·福克斯（Nick C. Fox），医学博士； Kazushi Suzuki，博士； Hamid R. Okhravi，医学博士； Jasmeer Chhatwal，医学博士；约翰内斯·莱文（Johannes Levin），医学博士； Mathias Jucker，博士；约翰·R·西姆斯（John R. Sims），医学博士； Karen C. Holdridge，MPH； Nicholas K. Proctor，BS； Roy Yaari，医学博士； Scott W. Andersen，MS；医学博士Michele Mancini； Jorge Llibre-Guerra，医学博士； Randall J. Bateman，医学博士；埃里克·麦克达德（Eric McDade），做；对于主要继承的阿尔茨海默网络 - 试验单位
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
当人工智能向下游发展时 - DigitalCommons@SHU
作者采用了 Floridi (2016) 开发的一种机制。在这项工作中，Floridi 将责任问题从开发人员本身的意图转移到他们的分布式道德行为对道德患者的影响。Wolf 等人从略微不同的方向出发，提出一个论点，即软件的一些特性可以用作指南，以更好地区分软件开发人员可能对软件的下游使用承担责任的情况和软件开发人员可能不承担该责任的情况。该软件责任归因系统 (SRAS)（我们在此称之为）的重要特征包括：与硬件的接近程度、风险、数据敏感性、对未来用户群体的控制程度或了解程度，以及软件的性质（通用与特殊用途）。随后的一篇论文，Grodzinsky 等人 (2020) 提供了一些证据，表明这些特征及其对责任评估的影响与文献中的一些来源一致。
与阴离子的甲酸下游分离 -
FA初始浓度，[FA] 0的0.05 m和0.50 M. Ambersep 900; [fa] 0 = 0.05 m（黑色圆圈）和0.50 m（红色正方形），琥珀色IRA-96; [fa] 0 = 0.05 m（蓝色钻石）和0.50 m（粉红色星），琥珀石IRA-910; [FA] 0 = 0 = 0.05 m（绿十字）和0.50 m（黄色三角形），固体形状和实线（吸附量），空形和虚线（吸附效率）和mg fa /g r（每克树脂每克甲酸的毫克）。