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2024 年战略更新：主题演讲 - 可供下载
1 资料来源：截至 2024 年 2 月的欧睿国际数据，国际预测，基于实际值和估计值；固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类、箱包和行李箱、珠宝和手表。欧洲（不包括俄罗斯）数据含销售税；2 包括 2020 年发行的可转换债券的收益
11。可再生能源项目的关键可持续性问题。pptx
•建筑合同 - 管理设施建设的各种要素，包括设备的供应和组装（例如涡轮机或光伏面板），以及建造包括民用和电气工程的工厂的平衡。如上所述，从EPC合同中可以使用多种合同方法（根据该合同，承包商有义务向开发人员提供完整的设施，他们只需要“转动钥匙来开始操作设施”）到分裂的合同结构（供应和构建设施的供应，设计和构建，所有这些设施的供应和构建均由单独的党派进行，或者没有项目经理。选择合同方法的选择将取决于许多因素，包括可用时间，贷方要求，承包商的身份以及承包商是否愿意“包裹”或保证设施组件的性能（例如面板，涡轮机）。EPC合同比其他可能的方法的主要优势是，它规定了单一的责任。这将在下面更详细地讨论。根据我们的经验，大多数公用事业规模可再生能源项目都使用EPC合同。
应对肯尼亚蓝色经济的气候威胁
本研究调查了人工智能（AI）在监测和管理海洋生态系统中的应用，以解决气候变化对肯尼亚蓝色经济的影响。它旨在评估气候变化对这些生态系统的威胁，并探索AI解决方案增强适应性和弹性的潜力。该研究对二级数据源进行了全面综述，包括学术出版物，知名机构的报告以及其他相关材料。该研究分析了有关海洋生态系统管理和缓解气候变化的AI应用的现有文献，重点是肯尼亚蓝色经济的特定背景。该研究表明，气候变化对肯尼亚的海洋生态系统构成了显着威胁，包括珊瑚漂白，海洋酸性，海平面上升以及对洋流的破坏。AI技术提供了有希望的解决方案，用于监视和管理这些影响，并在预测建模，资源优化和决策支持中应用。这项研究强调了对针对肯尼亚独特的沿海挑战量身定制的特定AI应用程序进行进一步探索的必要性以及融合各种利益相关者观点的重要性。此外，它强调了在缓解气候变化的背景下对AI技术进行长期影响评估的必要性。这项研究有助于对环境管理中的AI应用的知识越来越多，尤其是在肯尼亚蓝色经济的背景下。通过确定AI的潜力增强海洋生态系统中的弹性和可持续性，该研究为参与涉及气候变化缓解和适应工作的决策者，研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。
Kelly CRISPR和基因编辑技术ETF- XDNA
根据OCC规则807，对可交付成果进行调整的股本期权合约要求现金 - 只有交货将受到未偿还期权系列的到期日期的加速。（请参阅OCC Information Memo 23707）此外，在所有帐户类型中，到期级别的练习（ex by Ex）阈值将为$ .01。所有系列的Kelly CRISPR和基因编辑技术ETF选项的到期日期是在01-19-2024之后的到期日期的到期日期至01-19-2024。在01-19-2024之前发生的到期日（例如，Flex选项）将保持不变。所有Kelly CRISPR和基因编辑技术ETF选项将使用$ .01的运动阈值。
量子密钥分发 (QKD)
EuroQCI 将利用创新的量子通信技术，例如由欧盟资助的量子技术旗舰计划的研究人员开发的技术，并特别以 Horizon 2020 OPENQKD 项目的活动为基础。欧洲行业合作伙伴和中小企业的参与对于确保 EuroQCI 的关键组件基于欧洲技术也至关重要，并最终提升欧洲在网络安全和量子技术方面的科学、技术和工业能力。因此，该计划将有助于欧洲的数字主权和工业竞争力，并有助于实现欧洲数字十年的目标，即到 2030 年在量子能力方面处于领先地位。
SAT 练习测试 1（附答案和评分信息）.pdf
在巴西的山区，两种属于 Velloziaceae 科的植物 Barbacenia tomentosa 和 Barbacenia macrantha 在无土、缺乏养分的石英岩块上生长。植物生态学家 Anna Abrahão 和 Patricia de Britto Costa 通过显微镜分析确定，B. tomentosa 和 B. macrantha 的根直接长在石英岩中，根尖附近有细毛簇；进一步的分析表明，这些细毛会分泌苹果酸和柠檬酸。研究人员推测，这些植物依靠用这些酸溶解底层岩石来生长，因为这一过程不仅为植物的持续生长创造了通道，而且还释放出磷酸盐，为植物提供重要的营养磷。
肯特学术资料库
通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
FDA 为 AI 服务：10 个关键见解
1.“人工智能的 FDA” 是一个直白的比喻。一个更有成效的起点是研究 FDA 式的监管干预措施，以及它们如何针对人工智能供应链中的不同点。2.FDA 式的干预措施可能更适合人工智能供应链的某些部分。3.FDA 模式为优化信息生产而非产品安全的监管设计提供了有力的教训。鉴于市场参与者缺乏明确性以及人工智能开发和部署的结构不透明性，人工智能迫切需要这一点。4.对什么算作功效（而不是安全性）缺乏共识是监管人工智能的有力切入点。人工智能总是存在潜在危害；因此，监管问题必须考虑其好处是否大于危害。但要知道这一点，我们需要明确的证据（目前我们缺乏这些证据）来证明人工智能技术带来的具体好处。5.上市前批准可能是监管干预最有力的阶段：这是监管权力与公司遵守激励之间的协调达到顶峰的地方。6.无论是在 FDA 还是在人工智能中，确保产品进入市场后的下游合规性都是一项监管挑战。鉴于人工智能系统组件的来源各异，上市后监管对人工智能来说是一项挑战，但目前这是正在进行的人工智能监管执法的主要特征。7.8.目前，“人工智能市场”的构成尚不明确且不透明。任何针对人工智能领域的监管干预要想有效，都必须远远超出目前的处罚标准，对世界上一些最大的公司进行有意义的挑战。提高市场本身的透明度以及人工智能产品的销售过程对人工智能治理至关重要。9.监管机构的资金模式对其有效性至关重要，并且可能无意中使监管机构受制于行业动机。10.FDA 式的人工智能文档要求已经是
肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。