本文评估了住房发展对安大略省大马蹄铁区域温室气体排放的潜在影响。使用基于旅行和能源使用的家用汽车公里的不同开发方案的模型,我们评估了不同形式的新住房生产对温室气体减少目标的影响,并暗示住房和土地使用最佳实践和政策方法。我们对2023年至2030年开发的核心方案进行建模,这些核心方案反映了当前有关该地区住房开发和土地利用规划的辩论,包括像往常一样(正在进行的强化);全峰(在最近的政策变更下);和四个替代方案:像往常一样,中等,有限且无蔓延的业务。我们的发现表明,积极的强化将使温室气体排放量减少多达26%,从长远来看,预期的尤其重要且复杂的效果。我们得出的结论是,渐进的土地利用计划和省级,区域和市政政府的其他机制减少了建筑物产生的排放,保留开放空间,以提供至关重要的碳固执,并减少行驶的关键碳固执,应积极地在省长的增长计划下实现更大的GoldenEnenEnshoe的增长计划。
慢性,非传染性疾病是过着悠久健康生活的主要障碍。在许多情况下,早期诊断可以促进预先审查,监测和治疗工作,从而改善患者的预后。因此,将筛查技术作为易于访问,不起作用且具有成本效益的至关重要。眼生生物标志物与系统性健康与疾病(Oculomics)之间的关联为检测全身性疾病的有吸引力的机会,因为Oph-Thalmic技术通常是相对较低的,快速和无创的。在这篇综述中,我们高度阐明了眼睛中的结构生物标志物与发病率和死亡率的四个全球领先原因之间的关键关联:炎性血管疾病,癌症,神经退行性疾病和代谢疾病。我们观察到神经退行性疾病是一种特别
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**适用于标准犬和四分之一马** IHRC正在向骑手咨询,以便在使用补充剂和整体药物(尤其是那些声称治疗或预防疾病的人)时谨慎行事。这些药物/补充剂中的许多未经FDA批准,并且可能包含不受调节的成分,并可能对马匹造成伤害和/或可能导致阳性测试。提防产品声称它们“不测试”或“无测试”。许多动物药物和补充剂在未经法律要求的未经批准的情况下进行销售。未经批准的动物药物包括由药房或兽医,草药,顺势疗法产品和“动物补充剂”复合的药物。FDA将药物定义为“用于治疗,治愈,减轻或预防疾病的任何物质,食物或非食物。药物也是任何旨在影响动物结构或功能的非食品物质。必须证明药物对预期用途是安全有效的。” FDA批准是什么意思?•该产品对于其预期用途是安全有效的•用于制造,加工和包装的方法,设施和控件足以保留其身份,强度,质量和纯度,您可以通过FDA批准获得什么?•目标动物安全•有效性•化学,制造和控制•人类食品安全•环境影响•非FDA批准产品的标签(FDA生成的标签)制造商不能声称其产品预防,治疗或治愈疾病。由于这些产品缺乏FDA的监督和安全性,因此,IHRC强烈建议骑手在为参加赛车的马匹管理这些产品时谨慎行事。
保存该品种的其他重要措施是正确记录该品种的历史和特征。这是通过记录已经知道该品种的历史和特征的知识,除了研究该品种的新可能性外,还可以完成。,将法罗群岛的居民教育该品种的价值作为文化遗产,这是岛屿独特历史及其生活方式的一部分。将品种的营销推向游客也可能是提高马匹市场价值并为马拥有者创造收入的好主意。该品种对法罗群岛和国外的马所有者的教育和营销对于吸引新的买家和爱好者的品种也至关重要,该品种将来可以继续为品种的骗局工作。
评估和战略 (LFAS) 更新并取代了之前的休闲设施战略。它涵盖 2023 年至 2041 年之间的时期,与即将出台的新地方计划可能使用的规划期一致。考虑到 Vale 开展的体育运动范围广泛,以及 VoWHDC 打算纳入尽可能多的体育和体育活动类型,评估考虑了:游泳池、体育馆、活动厅、村庄大厅、社区中心、舞蹈/健身工作室、健康和健身套房(健身房)、壁球场、体操设施、射箭场、网球场、无挡板篮球场、自行车设施、田径设施、保龄球设施、槌球草坪、水上运动设施、滑板公园、多用途游戏区 (MUGA)、跑酷设施、攀岩墙、骑马中心和高尔夫球场。
人工智能(AI)技术虽然不如人类医学先进,但在兽医学领域的潜力很大。该技术提供了一系列基本好处,例如疾病诊断,治疗计划,疾病控制和整体动物健康改善。基于临床数据,本研究使用15个AI模型来预测手术的必要性和显示出急性腹痛症状(绞痛)的马中生存的可能性。通过比较原始,估算的缺失值和平衡数据集的手术和生存预测,我们根据15个AI模型的平均准确性确定了最有效的数据集。此外,我们还通过计算特征的重要性得分和生存预测来探索了提高准确性的潜力。我们的结果表明,平衡的数据集可实现预测手术和生存的最高平均精度,分别为80.76%和77.96%。随机森林(RF)模型的表现优于其他手术的最准确模型(准确性= 85.83,曲线下的面积[AUC] = 0.906)和存活预测(准确性= 80.75,AUC = 0.888)。可以观察到,将数据集中的特征数量减少56%,导致手术预测准确性提高到86.38%。同样,当特征数量减少24%以进行生存预测时,预测性能提高到83.75%。这项研究强调了在兽医医学中精确实施人工智能技术的重要性,这可以显着增强模型性能。
† 我们与 ChatGPT(2023 年 3 月 23 日版本)合作撰写了这篇文章。我们这样做的部分原因是为了研究学者和人工智能如何合作创作学术论文。虽然该系统对文本做出了重大贡献,但我们根据主要科学出版商 Springer Nature 的建议将其从作者名单中删除。请参阅 ChatGPT 等工具威胁透明科学;以下是我们使用它们的基本规则,613 N ATURE 612(2023 年),https://www.nature.com/articles/d41586-023-00191-1 [https://perma.cc/5VHC-ST6N](“没有 LLM 工具会被接受为研究论文的署名作者。这是因为任何作者归属都伴随着对工作的责任,而人工智能工具不能承担这样的责任。”)。撰写这篇文章在一定程度上是对一种新形式学术创作的实验。因此,我们上述描述的过程可能无意中遗漏了同事发表的一些作品。我们恳请他们原谅我们实验性写作方法造成的任何遗漏。尽管如此,我们还是尝试在实验范围内尽可能地纳入相关参考资料。实现此目标的一种策略是将我们文章的早期草稿发布在 SSRN 上供任何人审阅。