TIMED/SABER 观测所需的 OH Meinel 波段发射产生途径 PI:Konstantinos Kalogerakis,SRI International 22-HTIDS22-0008 实验室中种子阿尔文波参数衰减不稳定性缩放研究 PI:Feiyu Li,新墨西哥州联盟 22-HTIDS22-0019 戈达德微型日冕仪 PI:Jeffrey Newmark,NASA GSFC 22-HTIDS22-0004 太阳中子跟踪仪(SONTRAC)后续 PI:Georgia de Nolfo,NASA GSFC 22-HTIDS22-0005 光片异常分辨率和碎片观测-神经形态(LARSDO-N) PI:Andrew Nicholas,NRL 22-HTIDS22-0006跨学科 HIRSL:莱曼阿尔法高分辨率光谱仪 PI:Majd Mayyasi,波士顿大学 22-HTIDS22-0007 测量地球电离层的等离子体参数和波 PI:Mihailo Martinovic,亚利桑那大学,图森 22-HTIDS22-0013
然而,女性并不仅限于无偿护理工作。她们还从事护理和非护理行业的有偿护理工作。护理链被低估和性别歧视的性质延伸到有偿护理工作,其中大部分工作由世界各地的女性提供,她们在工作场所遇到性别障碍,从而降低了她们的收入和福祉。在有偿护理行业中,教育和医疗保健最为突出。埃塞俄比亚的教育部门(例如早期儿童保育和教育 (ECCE) 计划)已经雇用了几名女性从事有偿护理工作。此外,女性占卫生工作者的大多数。5 这些行业对女性就业具有巨大潜力,投资有偿护理工作具有良好的商业意义。在全球范围内,女性约占卫生和社会护理工作者的 70% 6 ,收入比男性低 24%。7
偿付能力标准 II 指令第 121 条第 5 款规定:关于分散化效应,保险和再保险企业可以在其内部模型中考虑风险类别内和跨风险类别的依赖关系,前提是监管机构认为用于衡量这些分散化效应的系统是充分的。偿付能力标准 II 下的内部模型受到严格的监管要求的约束,这些要求包括统计质量、验证、记录、专家判断的依据、内部控制和模型变更治理以及向监管机构和公众的报告。监管审查程序确保持续遵守这些标准。由于业务模式和风险状况多种多样,建模自由度高,因此可以使用各种模型,这有助于缓解潜在的羊群行为。
自亨利·贝克勒尔于 1896 年发现天然辐射、居里夫人发现镭和钋并因此获得诺贝尔奖、被誉为放射性药物之父的威廉·H·布赖纳为其实践铺平道路以来,放射性药物在医学中的应用不断发展壮大。2023 年,出现了一些关键趋势,影响着阿尔法发射体治疗的前景和应用。已有超过 17 亿美元的资金流入放射性药物领域,凸显了该治疗领域的潜力和强劲增长。在过去一年中,出现了新的收购、发布和交易,涉及新型放射治疗药物和新创建的肽-放射性同位素药物偶联物。监管机构已为放射性药物的激增做好了准备,首批 CDRP 计划旨在加快商业制造、FDA 批准和营销授权。
艾伯塔省基础设施的主要顾问Stantec将提交“构建许可证”的申请,并将成为根据CNSC批准建造的主要许可持有人。CNSC许可证可确保在符合严格监管的设施中运行回旋。环形并不是一项新技术,CNSC在确保员工,公众和环境的安全方面具有丰富的经验。有关CNSC的更多信息,请访问:unitsafety.gc.ca
在国家层面,也有关于无偿和有偿护理工作的法律和政策。《埃塞俄比亚联邦民主共和国宪法》明确规定,妇女享有就业、晋升和薪酬平等的权利。宪法还规定,妇女有权享受全薪产假。《埃塞俄比亚妇女国家政策》(1993 年)解决了妇女工作量问题以及改善基本基础设施和社会服务获取途径的必要性。此外,《第 1064/2017 号公务员公告》要求政府机构设立托儿所,让女公务员可以母乳喂养和照顾新生儿。《埃塞俄比亚劳动法》第 1156/2019 号 10 将孕妇产假期限从三个月修改为四个月,并规定了连续三天的全薪陪产假。十年发展计划(2021-2030 年)规定,到 2030 年,所有政府机构都要建立托儿中心。妇女发展一揽子计划(2017 年)也强调要通过营造有利环境来提高妇女的经济参与度,其中包括减少妇女的工作量和使用公共基础设施。
eiopa跟上这些发展的步伐,以确保监管和监督框架都可以构成创新和变革带来的机遇和风险。EIOPA发表了各种战略观点,尤其是数字化转型策略2和Suptech策略3。eiopa还开发了一个内部数据,IT策略确定了其功能,角色和职责产生的业务需求,并确定了解锁价值的方式,以最大程度地利用数据来实现其目标。除了有关数字化主题的许多咨询论文,报告和监管指南外,EIOPA还组织了各种事件和讨论。4与EBA和ESMA联合,ESA提供了有关确保欧盟监管和监督框架在其数字融资5的联合报告中仍然适合数字时代的建议。
摘要。确定用于油棕收获预测应用的无人机系统配置是实现种植园产量最大化的重要一步。本文的目的是展示如何使用无人机系统生成可用于预测作物的高分辨率图像。研究分为两个阶段:无人机系统配置分析和数字图像处理以预测作物。无人机系统配置分析包括机身、推进器、航空电子设备和地面控制站。机载系统使用由 Pixhawk 航空电子设备、电动机和 20.2 兆像素数码相机控制的 X-8 机身。无人机系统用于在北苏门答腊省 Labuhan Batu Utara 的一个 6 年生油棕种植园上生成高分辨率数字图像。该无人机系统可生成高分辨率数字图像,可用于计算植物数量。然后将此特定区域中的植物数量用作预测作物的输入。6 年生油棕种植园的估计产量平均为每公顷每年 50.5 吨。这个结果大于棕榈油种植园管理公司的估计结果,即每公顷每年 23 吨。
摘要。I4.0 革命正在渗透到每个技术领域,通过推动使能技术 (ET) 的部署,也包括设施管理 (FM) 学科。由于 FM 涉及组织内流程的集成以支持活动,因此很明显,ET 如何在 FM 领域引发重大创新,例如更好的故障知识管理和可持续利用资源。更具体地说,在建筑物维护中实施与传感器网络相连的动态系统可以改变知识管理和 FM 决策过程。从这些前提出发,本文讨论了一项正在进行的研究,其目的是研究 ET 如何通过纠正、基于条件和预定维护的新方法来创新传统的维护策略。根据上述情况,如果制定了故障管理政策,传统上被动的建筑维护实际上可能会变得主动。本文旨在展示采用 ET 如何促进以服务设备领域维护为重点的 FM 流程创新。更具体地说,通过对一家大型 FM 公司管理的意大利两个主要医疗保健基础设施的案例研究,描述了实现主动维护的操作和方法框架。
摘要。目标。与传统数字计算相比,神经系统中的计算使用不同的计算原语,在不同的硬件上运行,因此在使用时间、空间和能量等物理资源方面受到与数字计算不同的约束。为了更好地理解具有类似时空和能量约束的物理介质上的神经计算,神经形态工程领域旨在设计和实现电子系统,在 VLSI 硬件中模拟神经系统在多个生物组织层面的组织和功能,从单个神经元到大型电路和网络。混合模拟/数字神经形态 VLSI 系统结构紧凑、功耗低,并且独立于模型大小和复杂性实时运行。方法。本文重点介绍了当前在从突触到系统级的多个生物组织层面上将神经形态系统与神经系统进行接口的努力,并讨论了未来具有更复杂神经形态电路的生物混合系统的前景。主要结果。单个硅神经元已成功与无脊椎动物和脊椎动物神经网络接口。这种方法允许研究传统技术无法获得的神经特性,同时提供传统数值建模方法无法实现的真实生物学背景。在网络层面,神经元群有望与数百或数千个硅神经元的神经形态处理器进行双向通信。最近对 BMI 的研究表明,使用当前的神经形态技术可以实现这一点。意义。生物神经元和各种复杂程度的 VLSI 神经形态系统之间的生物混合接口已开始出现在文献中。当前神经形态系统的主要目的是作为研究与神经动力学相关的基本问题的计算工具,其复杂性现在允许与大型神经网络和电路直接接口,从而为神经工程系统、神经假体和神经康复带来潜在的有趣的临床应用。