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海上风能对美国东北部未来电力系统的潜在影响
致谢 作者要感谢为本报告做出贡献的众多人士。 我们感谢美国能源部的 Dan Beals、Kerry Cheung、Charlton Clark、Alana Duerr、Jian Fu、Patrick Gilman、Gary Norton 和 Rich Tusing 给予的支持。 我们还要感谢 Nick Grue、Daniel Laird、Heather Lammers、Trieu Mai 和 Gian Porro（国家可再生能源实验室）；Anthony Lopez（DigitalGlobe）；Aaron Bloom（NextEra）；Ryan Wiser 和 Andrew Mills（劳伦斯伯克利国家实验室）；David Coup 和 Christopher Hall（纽约州能源研究与发展局）；Nils Bolgen、Tyler Studds 和 Bill White（马萨诸塞州清洁能源中心）；Michael Giaimo 和 Michael Henderson（ISO 新英格兰）；Michael Swider（纽约独立系统运营商）；以及 James Glennie（丹麦总领事馆）。Sheri Anstedt 为本报告提供了编辑支持。任何遗漏均由作者独自负责。
OPC SB 1海平面上升适应计划赠款计划招标
在过去十年中，沿加利福尼亚海岸进行了许多SLR计划和适应工作，但目前据了解，脆弱性评估，适应计划和沿海弹性项目在整个司法管辖区的标准或标准中并不一致。认识到这些差距以及为SLR做准备的紧迫性，参议院第272号法案（莱尔德，2023年）于2023年签署为法律。SB 272要求所有沿海地政府制定SLR计划，并通过批准的SLR适应资金计划将地方政府优先考虑。随着2034年1月1日的截止日期，这些计划必须纳入当地沿海计划（LCP）或旧金山湾海岸线弹性计划。SB 272还要求OPC与加利福尼亚SLR州和区域支持协作（SLR协作）协调，以建立准备SLR计划的准则。
同行评审约瑟夫·亨利·沃格尔（Joseph Henry Vogel）*对“可追溯性和数据库的合并研究”的同行评审，提到“概念研究
序言：《联合国生物多样性公约》的联合国执行秘书正在审查“合并研究”（决策14/20的研究3和4）。称该过程为“同行评审”是一个错误的名称，因为（a）已知合并研究的作者的身份，（b）将知道审稿人的身份，并且（c）无论审查如何，文本都将发表。披露身份并保证出版偏见评论并抑制参与。同样，格式指南偏见审查。可下载用于同行评审的模板对应于几乎“按原样”接受的手稿的复制编辑。可取的是当事方，其他政府和利益相关者的许多提交形式的格式，以审查莎拉·A·莱尔德（Sarah A._____________________________ *作者在研究生研讨会上关于自然资源经济学的讨论，2019年秋季学期，
军备学习指南 v1-4.pdf - 谢菲尔德市议会
© 谢菲尔德图书馆档案和信息 2013-2015 (v.1.4) 封面插图 - 从左到右： 萨维尔街上的装饰拱门，庆祝爱德华七世国王和亚历山大王后的皇家访问，由约翰布朗公司赞助，1905 年（谢菲尔德地方研究图书馆：图片谢菲尔德 s03198） 贝壳工人，Cammell Laird and Co. Ltd.，谢菲尔德，1916 年（谢菲尔德地方研究图书馆：图片谢菲尔德 s00540） Hadfield's Ltd 生产的 Heclon 12” 封盖贝壳，约 1910 年（谢菲尔德地方研究图书馆：y04811） 图像可以在未经我们许可的情况下复制用于私人或教育用途，但我们要求包含以下确认“[文档参考编号] 来自谢菲尔德图书馆档案和信息收藏”。如果您希望发布、展示或广播本指南中的任何信息，请联系我们。
太极拳辅助治疗对老年抑郁症患者大脑连接的影响
与年轻抑郁症患者相比，老年抑郁症 (GD) 患者存在严重的合并症、认知障碍和治疗反应不佳 (Lenze 等人，2008 年；Mitchell 和 Subramaniam，2005 年)。迫切需要更有效的治疗方法来改善 GD 患者的情绪、认知和生活质量。太极拳等身心干预措施可减少负面情绪和全身炎症，改善身心健康（Abbott 和 Lavretsky，2013 年；Bower 和 Irwin，2016 年；Ibanez 等人，2020 年；Laird 等人，2018 年；Lavretsky 等人，2011 年；Solloway 等人，2016 年；Wang 等人，2010 年；Zhang 等人，2019 年），并对抑郁、焦虑和一般压力管理显示出有益的影响（Wang 等人，2014 年），因此它们成为抗抑郁药物的有希望的辅助治疗方法，以提高治疗效果。
通过寿命第七版开发
Vice President and Senior Publisher: Roth Wilkofsky Managing Editor: Tom Pauken Development Editors: Judy Ashkenaz, Michelle McSweeney Editorial Assistants: Rachel Trapp, Laura Hernandez Manager, Content Production: Amber Mackey Team Lead/Senior Content Producer: Elizabeth Gale Napolitano Program Management: Barbara Freirich Digital Studio Product Manager: Chris Fegan, Elissa Senra-Sargent Senior Operations Specialist: Carol Melville, LSC Photo Researcher: Sarah Evertson—ImageQuest Rights and Permissions Manager: Ben Ferrini Interior Designer: Carol Somberg Cover Design: PreMedia Global Project Coordination and Editorial Services: Ohlinger Publishing Services, Inc.全方位服务项目管理：Aptara电子页面化妆：Jeff Miller Copereditor和参考编辑：Loretta Palagi校对校对者：Julie Hotchkiss Indexer：Linda Herr Hallinger补充项目经理：Stephanie Laird，Ohohlinger Publishing Services，Inc. Printer/Binder/Binder/Binder Priester：cortier times：cortier cort。格雷戈尔（Gregor），“在哪里无言”，2012年
与认知的共同模型桥接生成网络
引言智能系统通过拥有良好的老式人工智能（即Gofai或“象征性”）推理和连接主义统计学学习（例如Hitzler等。2022）;但是，如何整合两者尚无共识。较少的方法之一是将生成的AI模型和认知体系结构整合到单个混合系统中。对人类认知结构进行建模的主要候选者是认知的常见模型，以前是心灵的标准模型（Laird，Lebiere和Rosen-Bloom 2017），但是目前它缺乏使低级连接因素在认知水平上可以解释的方法。认知的通用模型（CMC）概述了人类认知如何在计算机上运作的说明，并通过大规模的神经科学数据进行了验证（Stocco等人。2021）。相比之下，大多数生成神经网络不受与生物学的对应关系的约束，而是采用务实的方法来产生不知知的输出。认知建模和人工智能具有不明显的目标，即一方面解释和预测人类和动物的行为，并解决问题并执行任务而没有人类指导。然而，认知模型可以从当前深度学习方法的整体中受益，因为生成网络解决的许多任务都是认知建模缺乏详细过程模型的任务，例如受到启示，想象力和自然语言处理。为
IEA Wind TCP：IEA Wind TCP 关于风能技术宏伟愿景的研讨会成果
作者 Katherine Dykes，国家可再生能源实验室 (NREL) Paul Veers，NREL Eric Lantz，NREL Hannele Holttinen，芬兰 VTT 技术研究中心 Ola Carlson，查尔姆斯理工大学 Aidan Tuohy，电力研究所 Anna Maria Sempreviva，丹麦技术大学 (DTU) 风能 Andrew Clifton，WindForS - 风能研究集群 Javier Sanz Rodrigo，国家可再生能源中心 CENER Derek Berry，NREL Daniel Laird，NREL Scott Carron，NREL Patrick Moriarty，NREL Melinda Marquis，美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) Charles Meneveau，约翰霍普金斯大学 Joachim Peinke，奥尔登堡大学 Joshua Paquette，桑迪亚国家实验室 Nick Johnson，NREL Lucy Pao，科罗拉多大学博尔德分校 Paul Fleming，NREL Carlo Bottasso，慕尼黑维尔技术大学Lehtomaki，芬兰 VTT 技术研究中心 Amy Robertson，NREL Michael Muskulus，挪威国立技术大学 (NTNU) Jim Manwell，马萨诸塞大学阿默斯特分校 John Olav Tande，SINTEF 能源研究中心 Latha Sethuraman，NREL Owen Roberts，NREL Jason Fields，NREL
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
与对称的并发游戏的定量崩溃
摘要。我们探索了Castellan，Clairambault和Winskel的薄薄游戏之间的联系，以及由Laird，Manzonetto，McCusker和Pagani研究的线性逻辑的加权关系模型。更确切地说，我们表明，从前者到后者有一个解释的“崩溃”函数。在对象上，函子为每个游戏定义了一组可能的执行状态。定义对形态的作用更加微妙，这是本文的主要贡献。鉴于策略和执行状态，我们的函子需要在战略中计算该状态的证人。薄薄的并发游戏中的策略明确地描述了非线性行为，因此总的来说，每个证人都存在于许多对称副本中。挑战是定义证人的正确概念，在与加权关系模型匹配的同时考虑了这个无穷大。了解证人的构成方式特别微妙，需要深入研究证人及其对称性的组合。以其基本形式，该函子连接了薄的并发游戏和由n∪{ +∞}加权的关系模型。我们还将考虑一个广义设置，其中两个模型都由任意连续半段的元素加权；这涵盖了概率案件。目击者现在还从半段中带有一个价值，而我们的解释崩溃函数则扩展到此设置。