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最大化从案例到云的效率和可持续性
DANFOSS EM530和EM511能量计为单相和三相系统提供准确可靠的能量监测。通过Modbus RTU构建了无缝集成到建筑管理系统（BMS）和第三方控制系统中，它们可以实时监视和控制。具有背光显示，符合国际标准的精确测量以及直观的配置，这些仪表易于使用且高效。是监视单机器或整个装置的理想选择，它们有助于优化能源使用，尽早确定问题并支持预防性维护。
人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。
最大化可持续未来的效率
董事会由九名董事组成，其中七个是独立的。董事会有三个委员会（所有委员会领导人都是独立董事）：审计委员会，人力资源和薪酬委员会（“薪酬委员会”）和公司治理和提名委员会（“ CGNC”）。董事会委员会负责监督与其重点领域有关的与可持续性有关的风险和机会。Martinrea的审计委员会通过监督财务和审计有关的事项（包括财务风险和披露）来支持董事会。在气候或其他可持续性风险的范围内是或可能是财务上的重要的，审计委员会将通过考虑财务报表或其他披露风险的性质和规模来参与其中。薪酬委员会通过对人力资源事务的监督（包括人才管理和员工薪酬）来支持董事会。CGNC通过对公司治理事务的监督，例如健康与安全，多样性和包容性，人权，公司责任以及不断发展与可持续性相关的治理惯例来支持董事会。
麦克斯韦的细胞命运转变的恶魔样调节
Masa Tsuchiya 1 *，Kenichi Yoshikawa 2和Alessandro Giuliani 3 1 1 Seiko Life Science Libe Science Laboratory，日本大阪的Seiko教育研究所2 2作者没有宣布利益冲突。*通信：tsuchiya.masa@gmail.com摘要动态批判性 - 秩序与混乱之间的平衡 - 是基因组的基础
夏洛特·麦克斯·约翰内斯堡学术医院围手术期管理和皮瓣手术结果的方面
使用频率和百分比描述了分类变量。使用均值和标准偏差（SD）总结数据。为了测试分类变量与瓣效果之间的关联，如果细胞中至少20％的预期值<5。对与皮瓣存活相关的因子进行了单变量的逻辑回归分析。然后将具有P值≤0.1的因子用于多变量回归分析。比较，P值<0.05被认为具有统计学意义。
Max Planck Research
生活是我们所有决定的总和。这一断言归因于阿尔伯特·卡姆斯（Albert Camus），实际上，我们每天都在不断做出决定 - 在衣柜前，迅速，工作和计划我们的休闲活动时。更不用说有关职业，选择伴侣和家庭生活的主要决定。但是我们如何有意识地做出这些决定？巧合，预定是多少，我们会影响我们的自我？在关注选择自由的这个问题中，我们探讨了这些问题。是否存在自由会存在，如果是的话，如何定义它是涉及哲学和自然科学的问题。神经生物学继续开发新的方法来研究我们决定的基础过程，并探索自由意志的性质。
在朱利叶斯堡（Julius-von-Sachs）生物科学生物科学生物学的朱利叶斯 - 马克西米利人 - 大学生物学学院
我们正在寻找在植物相互作用与互相相互作用的研究主题，使用遗传，生理，生物化学和/或生态学方法在分子水平上与植物相互作用的研究主题。与Julius-Von-Sachs-Institute分子植物科学的总体主题兼容，“在不断变化的环境中植物的适应和演变”是参与联合项目计划的优势。未来的邮政持有人有望参与新的研究网络的建立。我们重视参与跨学科合作的意愿，尤其是在植物科学和生物中心内，以及积极参与该教师的其他关键研究领域（昆虫研究，感染生物学，理论生物学）。获得第三方资金的经验是先决条件。
使用Maxent模型
作为维持高山生态系统稳定性的基石物种，西藏杜松（Sabina tibetica）是Qinghai-tibetan高原特有的，海拔2,800–4,600 m。我们采用了10个生物气候和地形变量的Maxent模型来预测其在RCP4.5和RCP8.5方案下的分布变化，适用于2050年和2070年。模型性能通过五倍空间交叉验证（AUC = 0.932）验证，并利用了99个现场调查和生物多样性数据库中的发生记录。最低冬季温度（35.1％的贡献）和最温暖的季度降水（18.9％）成为主要驱动因素。当前合适的栖息地（4.69×10 4 km 2）预计在RCP4.5-2050和2.78×10 4 Km 2（40.7％）下，在2070。在高排放方案下，合适的区域将收缩至3.83×10⁴km²（RCP8.5-2050）和3.86×10 4 km 2（RCP8.5-2070），分别减少了18.3％和17.7％。范围收缩集中在西川和西藏东南西藏，RCP4.5-2070表现出最严重的栖息地损失。，范围收缩集中在西丘瓦西部和西藏东南部。在Yarlung Zangbo Valley和Hengduan山脉中确定了优先保护区。这项研究提供了对Sabina Tibetica气候脆弱性的定量评估，为全球变化下的高空生态系统提供了自适应管理的关键见解。
引用Rose，Samuel A.，Aleksandra Wroblewska，Maxime Dhainaut，Hideyuki Yoshida，Jonathan M. Shaffer，Anela Bektesevic，Benjamin Ben-Zvi等。 “
小鼠免疫系统的microRNA表达和调节元素活性图集Samuel A Rose 1,2，Aleksandra Wroblewska 1,2，Maxime Dhainaut 1，Hideyuki Yoshida 3，Hideyuki Yoshida 3，Jonathan M Shaffer 4，Anela Bektesevic 1,2，Benjamin benjamin benjamin ben-Zvi 1,2,2，和6.2 Bingfei Yu 7，Janice Arakawa-Hoyt 8，Yonit Lavin 1，Miriam Merad 1,9，Jason Buenrostro 10,11，Brian D Brown 1,2;免疫基因组联盟。1纽约州西奈山的伊坎医学院，纽约州伊坎医学院，纽约州2遗传学和基因组科学系，纽约州西奈山伊坎医学院，纽约州纽约州3 YCI免疫转录学实验室Riken Medical Sciences，Kanagawa，Kanagawa，Patherick of Patherick，MA，弗雷德，弗雷德，弗里克，弗里卡瓦，MA MA 6 MA 6 MA 6 MA 6，免疫学，免疫学和过敏，Brigham and Hospital，波士顿，马萨诸塞州波士顿，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，圣地亚哥分校，圣地亚哥分校，加利福尼亚州La Jolla，加利福尼亚州8，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，旧金山，纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市。哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥11干细胞和再生生物学系，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国，应介绍给B.D.B.（brian.brown@mssm.edu）Brian D. Brown，Sinai Mount Sinai医疗中心博士学位医学院1470 Madison Ave.纽约，纽约10029电话： +001-212-824-8425