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英国皇家铸币厂交易基金
作为财政部公司和经济安全总监，我担任皇家铸币厂贸易基金的会计官。贸易基金是皇家铸币厂有限公司（“皇家铸币厂”）、皇家铸币博物馆（“博物馆”）及其子公司的控股公司。本报告涵盖了这两个集团的运营情况，这些账户将其财务报表与贸易基金账户（“集团”）合并。
印度薄荷薄荷的生产和贸易
在印度，薄荷耕作的故事非常戏剧性和成功。从1970年代初的薄荷油进口国出发，印度成为当今世界上最大的薄荷油生产商和出口商。文学表明，LD Kapoor博士于1952年通过一位日本植物学家在印度引入了日本薄荷糖，该植物学家的礼貌只给了他六个在JAMMU的药物研究实验室种植的吸盘（Shah，2009年）。在1968年之前，印度没有生产薄荷薄荷。通过进口，印度薄荷薄荷油的所有需求均已满足。要以商业规模介绍这种农作物，该作物归功于R.N.上校。Chopra和I.N.博士 1968年查mu的区域研究实验室的Chopra和印度斯坦理查森有限公司董事总经理S.C. Bante先生 Menthol Mint的商业种植在北方帕拉德（Tarai）地区（现为北阿坎德邦）的塔莱地区有组织形状。 该公司甚至Chopra和I.N.博士1968年查mu的区域研究实验室的Chopra和印度斯坦理查森有限公司董事总经理S.C. Bante先生Menthol Mint的商业种植在北方帕拉德（Tarai）地区（现为北阿坎德邦）的塔莱地区有组织形状。该公司甚至
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在气候变化背景下的可持续消费在科学和外行话语中都越来越强调。个人责任，日常实践的影响和责任越来越强调公共政策决策的重要性（Shwom -Lorenzen 2012; Castro -vish -vish 2022）。政治决定，社会运动和消费者社区在朝着可持续消费方面发挥了重要作用（Gab-Rielson等。2016; Buzogány-Kerényi -ex -2022; Ekardt 2024）。但是，许多研究指出了贫困与环境负荷之间的关系（Tucker等人2015; Brehm -Pellow 2022）。这一研究描述了OTKA定性，案例研究阶段（NKFIH 138020）的一些结果，标题为“可持续的消费者样本，行为策略和知识在匈牙利社会中的知识使用”。OTKA研究的目的是通过定性和定量方法探索可持续消费的社会特征。可持续性遵循的样本和策略是根据对社会地位和社会不平等的分析来解释的。该研究的目的是分析可持续消费的个体因素（例如态度，规范，知识和行为）如何与各种社会经济因素有关。分析可持续消费的社会组成部分研究的目的是探索不同的社会过程和系统，例如公共政策，法律体系，社会运动，组织网络，文化和媒体产品，影响可持续性
2017 年 2 月第 112 期 - 澳大利亚皇家铸币厂
理查德“里奇”贝诺 OBE 于 1952 年首次代表澳大利亚队出战，是板球界最出色的全能选手之一。凭借稳定有效的腿旋球和爆发力十足的击球，贝诺从 1958 年开始担任澳大利亚队队长。1964 年退役后，贝诺已采取措施继续保持自己热爱的这项运动，从事新闻工作并出版了他的第一本书。退役后近五十年里，贝诺继续通过现场解说让这项运动焕发活力。
Bxb1 的定向进化用于模块化整合酶 (MINT) 的开发
Sebastian Arangundy Franklin、Friedrich Fauser、Luis Rodriguez、Nicola J Schmidt、Nicholas A Scarlott、Adeline Chen、Rakshaa Mureli、Bhakti N Kadam、Jessica E Davis、Lifeng Liu、Danny F Xia、Mohammad Qasim、Taleoh J Bryange Vaidyak、Lam、Andrew Nguyen、David Paschon、Gregory Davis 和 Jeffrey C Miller
运动皮层神经几何的新兴观点支持高性能解码
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束，这些约束既能反映科学信念，又能产生可处理的计算。最近的科学进展表明，神经活动的真正约束，尤其是其几何形状，可能与大多数解码器所假设的约束大不相同。我们设计了一个解码器 MINT，以接受可能更合适的统计约束。如果这些约束是准确的，MINT 应该优于明确做出不同假设的标准方法。此外，MINT 应该与可以隐式地从数据中学习约束的表达性机器学习方法相媲美。MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设与数据非常匹配。在我们进行的每项比较中，MINT 都优于其他可解释方法。在 42 次比较中，MINT 在 37 次中优于表达性机器学习方法。MINT 的计算简单，随着神经元数量的增加而扩展，并产生可解释的数量，例如数据可能性。 MINT 的性能和简单性表明它可能是许多 BCI 应用的有力候选者。24
从复杂的神经流形中简单解码行为
脑机接口 (BCI) 的解码器假设神经活动受到约束，这些约束既能反映科学信念，又能产生易于处理的计算。我们记录了低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性）如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 13 MINT，以接受这些几何形状的适当统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法：神经轨迹库（而不是一组神经维度）提供了一个近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16，允许简单但高度非线性的解码。MINT 的表现优于其他可解释方法 17，并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而与这些方法 18 不同，MINT 的约束是已知的，而不是优化解码器输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设通常与神经数据的统计数据非常吻合。尽管 20 包含行为与潜在复杂神经轨迹之间的高度非线性关系，21 MINT 的计算简单、可扩展，并提供可解释的数量，例如数据可能性。22 MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。23
从复杂的神经流形中简单解码行为
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束，这些约束在产生可处理的计算的同时反映了 11 科学信念。我们记录了低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性 12）如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 MINT，以 13 接受适合这些几何形状的统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法：神经轨迹库（而不是一组神经维度）提供了近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16，允许直接但高度非线性的解码。MINT 始终优于其他可解释 17 方法，并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而，与这些 18 种表达性方法不同，MINT 的约束是已知的，而不是优化解码器 19 输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设通常与神经数据的统计数据非常匹配。尽管 MINT 包含行为与可能复杂的神经轨迹之间的高度非线性关系，但它的计算简单、可扩展，并提供可解释的数量，例如数据可能性。MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。
从复杂的神经流形的行为简单解码
用于脑部计算机界面（BCIS）的解码器对神经活动的限制进行了约束，被选为反映11种科学信念，同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性12）会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法：神经轨迹的库（而不是一组神经维度）提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹，16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法，并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同，薄荷的约束是已知的，而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好，这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系，但Mint的计算是简单，可扩展的，并且提供了可解释的数量22，例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明，它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24