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通过燃烧元素分析（EN）
二手食用油（UCO）是一个伞术，涵盖了所有二手植物油，动物脂肪和加工油，这些植物油，食品加工行业，酒店，餐馆，家庭烹饪或煎炸以及屠宰场废物已使用。无论其起源如何，所有油的主要成分都是甘油酸酯，饱和或不饱和脂肪酸和甘油的酯，伴随着水，颗粒和加工食品的残基。UCO并未归类为危险物品。但是，如果将其处置不当，例如，通过废水的水槽，由于油或脂肪的凝固，排水系统可能会受到堵塞的负面影响。，如果用过的油与其他“固体废物”一起形成巨大的团块，即所谓的Fatbergs，则可能会发生更糟糕的情况。这通常会导致污水管完全阻塞。我们水域中有机污染的20％以上可以是
使用加密货币作为一种付款手段的法律审查
电子邮件：elli.ruslina@unpas.ac.id关键字摘要。金融技术的快速增长，尤其是加密货币，就其在经济交易中的接受和使用提出了挑战和法律问题。本研究旨在研究与使用加密货币作为印度尼西亚付款手段有关的法律方面。本研究使用一种规范性法律方法来对印度尼西亚的加密货币有关的法律和法规。研究结果表明，使用加密货币，尤其是比特币作为印度尼西亚付款手段的使用尚未得到正式认可。尽管Bappebti规定等法规7/2020允许在物理市场上交易加密资产，但加密货币不被视为该国付款交易的合法货币。针对违反此规定的付款服务提供商有行政制裁，不使用Rupiah进行付款交易的个人可能会受到惩罚。研究建议包括需要更清晰的法规来规范加密货币的法律地位，包括在印度尼西亚的区块链的监督，税收和实施。总而言之，需要法律认可和更严格的法规来通过考虑国家经济和金融政策来适应加密货币的发展。
再生蓝色经济作为协调气候行动的手段：超越可持续性的2030后框架
我们的沿海和海洋环境的未来不稳定地栖息在生态灾难的边缘，生物多样性迅速消失，生态系统服务减少。这场持续的悲剧需要立即做出立即和决定性的回应。传统上，蓝色经济是通过负责使用海洋资源来实现经济增长的可持续发展途径，鉴于我们的海洋面临的紧迫威胁：过度捕捞，污染，气候变化，治理不足和财政资源有限。鉴于这些挑战，“再生蓝色经济”的概念已经出现，同时优先考虑可持续性和经济繁荣，同时积极寻求保护和恢复我们的海洋和沿海生态系统。这种方法不仅限于维持现状，旨在将新的生命呼入我们的自然海洋资源，增强当地社区的能力，将公共部门和私营部门汇集在一起，并认识到海洋和气候的相互联系。
生成式人工智能：下一波浪潮及其对投资者的意义
通过提高人们更高效、更有效地完成工作的能力，生成性人工智能有可能补充生产力和长期 GDP 增长。这对美国来说是个好消息，因为美国面临着出生率下降、婴儿潮一代退休和去全球化等劳动力市场的阻力。因此，我们认为，在未来几十年，发展中国家很可能会因人工智能推动的生产力增长而经历比前二十年更强劲的增长。虽然仍有许多未知数，但生成性人工智能的投资意义在于更高的增长，这通常伴随着风险资产的更高估值。预计到 2030 年，全球生成性人工智能市场将达到 1.8 万亿美元。咨询公司麦肯锡估计，通过提高生产力，生成性人工智能每年可以为全球经济增加 4.4 万亿美元的价值。
PR 23-04：过程：光伏的替代方法（PV ...
在2022年，CEC要求将新的PV系统与所有新建筑一起安装。豁免不包括从校园尺寸的PV阵列中传输多余发电量的能力，该阵列具有剩余功率的能力到新建的建筑物，以抵消CEC中的PV要求。能源委员会的分析表明，学校是努力在校园规模上提供现场发电的领导者。在能源委员会的测试案例中考虑的学校占领，表明投资回报率很小。当将新的PV面板添加到现有校园PV系统的10％以上的现有校园尺寸的PV系统中时，它可能会触发仪表上所有现有校园PV的转移到NEM 3.0至NEM 3.0，从而减少了新的PV的投资回报率，并在先前的Net Energy Metering（NEM）协议下转移了现有的PV。在逐案基础上撤销DSA之前，请根据加利福尼亚行政法规（CAC）加利福尼亚州法规第24部分第1部分，第4-304节，考虑校园光伏系统的替代手段。
etuaptmumk：“以一种好的方式”推进土著经济发展的一种手段
对以欧洲中心法律和经济体系的偏见而对西方世界观有偏见，同时不考虑土著现实，法律秩序或经济观点需要一项估计。最值得注意的是，以欧洲为中心的法律有助于推进非土著经济利益损害土著利益，这主要是因为尚未尊重土著法律。加强某些欧洲中心财产和合同法的加强限制了土著人民的法律和经济利益，并继续限制土著国家的积极经济成果和进步。本文认为，重新定居土著法律传统是推动土著经济利益的一种手段。双眼观察的原则可以通过鼓励法律参与者从西方和土著法律和土著经济发展倡议和过程中的经济观点中汲取借鉴。这是必要的，不仅要促进包容性，而且要纪念国家到国际建设并促进土著自决和主权。
政府对法律援助经济状况审查的回应
8. 第 2 章阐述了我们对法律援助资格的总体方法，并提供了政府对咨询问题 1-12 的回应。第 3、4 和 5 章涉及我们关于民事法律援助的建议。第 3 章涉及民事收入门槛、护照和捐款，参考咨询问题 13-28。第 4 章描述了我们对民事资本门槛、忽略和护照的方法，参考咨询问题 29-39。第 5 章涵盖了我们关于移民和庇护、18 岁以下和非经济状况调查案件的建议，如咨询问题 40-50 所述。
基于大数据模糊K-均值群集的英语教学能力的评估算法
回答传统英语教学能力评估算法中大数据信息不准确的分类问题，本文提出了基于大数据模糊K-Means Clustering的英语教学能力估计算法。首先，本文建立了约束参数索引分析模型。其次，定量递归分析用于评估大数据信息模型的功能，并实现功能约束特征信息的熵特征提取。最后，通过整合大数据信息融合和K-Means聚类算法，该文章可以实现用于英语教学能力的指标参数的聚类和集成，准备相应的教学资源分配计划，并评估英语教学能力。实验结果表明，使用此方法评估英语教学能力具有良好的信息融合分析能力，并提高了教学能力评估的准确性和教学资源应用的效率。
使用卷积神经网络和模糊 K 均值聚类分割脑肿瘤病变区域 S. Fooladi、H. Farsi *、S. Mohamadzadeh
脑肿瘤分割是医学图像处理的最重要方法之一。非自动分割广泛应用于临床诊断和药物治疗。然而，这种分割在医学图像中不准确，特别是在脑肿瘤方面，而且可靠性较低。本文的主要目的是开发一种脑肿瘤分割方法。本文提出了一种卷积神经网络和模糊K均值算法的组合来分割脑肿瘤的病变区域。它包含三个阶段：图像预处理以降低计算复杂度、属性提取和选择以及分割。首先，使用自适应滤波器和小波变换对数据库图像进行预处理，以从噪声状态中恢复图像并降低计算复杂度。然后通过提出的深度神经网络进行特征提取。最后，通过模糊K均值算法进行处理，分别分割肿瘤区域。本文的创新之处在于实现具有最佳参数的深度神经网络，识别相关特征并删除不相关和重复的特征，目的是观察能够很好地描述问题的特征子集，同时尽量减少效率降低。这可以减少特征集，在操作过程中存储数据收集资源，并减少总体数据以限制存储需求。所提出的分割方法已在 BRATS 数据集上得到验证，准确率为 98.64%，灵敏度为 100%，特异性为 99%。
CHIPS：前所未有的机遇 该计划意味着什么
• “CHIPS 法案和美国技术领导地位的长期愿景” • “这笔钱将激励公司在美国本土制造半导体” • 该计划是否使我们能够建立一个可靠且有弹性的半导体行业，以保护美国未来几十年的技术领导地位？ • 我们如何善用纳税人的钱？