我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范,并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡,为教育和培训留出更多时间。建议的方法(情景 P.7)将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%,或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量(节省约 7.7 亿美元的社会成本)。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级(Kocher & Gruenwald,2022 年)。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格,那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
●Amir H. Gandomi Amir H. Gandomi是数据科学教授,悉尼大学工程与信息技术学院的ARC DECRA研究员。他还隶属于布达佩斯的奥布达大学,作为杰出教授。在加入UTS之前,Gandomi教授曾是史蒂文斯理工学院的助理教授,也是密歇根州立大学Beacon Center的杰出研究员。Gandomi教授发表了三百多篇期刊论文和12本书,这些论文统称为44,000次以上(H-Index = 94)。他已被任命为最有影响力的科学思维之一,并从2017年至2022年连续六年获得了Web of Science的高度引用的研究人员奖(最高1%的出版物和0.1%的研究人员)。在最近由斯坦福大学(Stanford University)完成的最有影响力的研究人员名单中,Amir H Gandomi教授在2021年在AI和Image Processing Subfield中排名前1,000名研究人员(前0.01%)和前50名研究人员!他在15,000多名研究人员中还排名GP参考书目中的第17位。他因其卓越的研究和影响而获得了多项著名的奖项,例如2023年Achenbach奖章和2022年沃尔特·H·休伯奖(Walter L. Huber)奖,这是所有土木工程领域中最高水平的中级研究奖。他曾在几个著名的期刊(例如IEEE Networks of IEEE Networks and Ieee Iotj)中担任副编辑,编辑和客座编辑。Gandomi教授活跃于发表主题演讲和邀请演讲。●Rohit Salgotra Rohit Salgotra是波兰AGH KRAKOW大学的兼职研究员。他的研究兴趣是全球优化和(大)数据分析,尤其是使用机器学习和进化计算。他专门从事自然风格的计算,并用Google Scholar引用了70多个出版物,其中2350多种用H-Index 25。在2021 - 2022年,他在斯坦福大学最有影响力的科学家中被列为印度研究人员类别中,而在波兰研究人员中也被列为2023年。在加入AGH之前,他曾是英国斯旺西大学的研究官,在那里他就COVID-19-19大流行的社会经济方面进行了研究。他的工作在WCCI/GECCO 2023竞赛中获得第二名,以“能源领域:基于风险的调度”中的进化计算竞争。他曾担任三本期刊的学术/客座编辑和几个期刊的审稿人,包括“进化计算的IEEE交易”和“群和进化计算”,包括其他三十多个科幻期刊。●Kalyanmoy Deb Kalyanmoy Deb是美国密歇根州立大学电气和计算机工程系的Koenig主席教授。DEB教授的研究兴趣是进化优化及其在多准则优化,建模和机器学习中的应用。他曾是世界各地各种大学的客座教授,包括瑞典的斯克夫大学,芬兰的阿尔托大学,新加坡的南南技术大学和印度的IIT。他是IEEE,ASME和三个印度科学与工程学院的会员。他是18个主要国际期刊的编辑委员会。他因其在EMO,Infosys奖,工程科学奖,Cajastur Mamdani奖,Cajastur Mamdani奖,IIT Kharagpur杰出校友奖,Edgeworth-Pareto奖,Bhatnagar奖,Bhatnagar奖,Bhatnagar奖的杰出校友奖而获得了IEEE进化计算先驱奖。他已经发表了548多个研究论文,Google Scholar引用了超过149,000的H-Index 123。可以从https://www.coin-lab.org
印度尼西亚在全球范围内享有的一件事是其优质教育,尤其是在高等教育水平上。不仅印尼大学在科学的发展中表现出了卓越的表现,而且还可以在高等教育机构的全球大联盟中站立。本着加强印度尼西亚在全球高等教育星座中的地位,并支持发展中国家的人类发展,Beasiswa Kemitraan Negara Berkembang或更普遍地称为KNB奖学金,于2006年首次提供。
红鲱鱼招股说明书在所有物质方面都是真实和正确的,并且在任何重大方面都不会误导,以至于本文所表达的意见和意图是诚实地持有的,没有其他事实,遗漏的遗漏使得此类红鲱鱼草案或任何此类信息或任何此类意见或意图表达的任何此类信息或意图都在任何物质上误导了任何物质意见。每位销售股东(并非共同销售股东)承担责任,并仅确认此类销售股东在此红鲱鱼招股草案中明确发表或确认的陈述,而这些股东仅与本身有关的信息及其部分的信息及其在所有材料中是真实的,并且在所有材料中都在任何材料中纠正和纠正任何材料的责任。但是,每个销售股东(并非共同销售股东)对任何其他陈述都不承担任何责任,包括与我们公司或其业务或其业务或任何其他销售股东有关的任何声明。
三阴性乳腺癌(TNBC)是乳腺癌的亚型,由于缺乏雌激素受体(ER),孕酮受体(PR)和人类表皮生长因子受体受体2(HER2)表达而引起了显着的治疗性挑战。因此,常规的荷尔蒙和靶向疗法在很大程度上无效,强调了对新型治疗策略的迫切需求。gd T细胞以鲁棒的抗肿瘤特性而闻名,在TNBC治疗中显示出巨大的潜力,因为它们可以识别和消除肿瘤细胞而不依赖MHC限制。这些细胞在体外和体内表现出广泛的增殖,并且可以通过细胞毒性作用或通过促进其他免疫反应直接靶向肿瘤。研究表明,针对V D 2和V D 1 GD T细胞亚型的扩展和收养转移策略在临床前TNBC模型中表现出了希望。本综述汇编并讨论了有关GD T细胞主要亚组的现有文献,它们在癌症治疗中的作用,对肿瘤细胞细胞毒性和免疫调节的贡献,并提出了未来GD T细胞在TNBC中基于GD T细胞的潜在策略。
● 指导工人活动,例如种植、施用化学品、收割、工资发放和记录保存。 ● 协调与工程、设备维护和其他相关部门的种植活动。 ● 分析和评估环境条件以确定天气和气候对水稻生产的影响。 ● 评估财务报表和预算提案。 ● 检查设备以确保正常运转。 尼日利亚农产品公司的成就。 ● 通过适当的维护监控和设备处理,降低了 20% 的采购成本。 ● 制定营销计划,在 2018 年第一季度将利润率提高 15%。 ● 通过保持适当的收获计划,实现了整体作物产量提高的里程碑。
目标 3.2:通过全面的健康和保健计划,优先考虑教职员工的福祉。目标 3.3:通过提供最先进的基础设施、行政和后勤支持,提高教职员工的生产力。目标 3.4:扩大各类教职员工能力不断发展的机会。目标 3.5:通过透明的奖励制度庆祝教职员工的成就。4. 参与和伙伴关系:为了蓬勃发展,我们必须与当地和
纳米材料具有独特的性质,例如高表面积、增强的反应性以及可调的物理和化学特性,并且在重金属检测方面显示出巨大的潜力。特定功能化的量子点可与特定分析物结合。特定的结合能力会引起电子特性的变化,从而引起传感器基质的化学电阻响应。从这个角度来看,开发了一种与汞离子结合的传感器基质。然后将该传感器基质印刷在条带上,以便能够测量条带暴露于分析物(甲基汞)时电阻率的变化。可以使用掌上设备测量电阻率的变化,该设备显示水样中的汞污染水平。在掺有甲基汞的真实水样以及鱼血样本中测试了污染水平。
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此,它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域,部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模,即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈,但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面,包括脑成像技术(功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST))和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化,没有明显的时间延迟,这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备,每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解,消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控,以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素,包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战,包括道德问题。关键词:脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
为了回答这些问题,我们将通过对 NBS 计划和项目经理(包括开发人员、实施者和资助者)进行在线调查来收集数据。为了补充调查回复,我们将从包含报告范围内的融资信息的数据库中收集数据。这些数据库可能包括可公开访问的数据库(例如,由展示其公共投资的政府管理的数据库)或报告团队通过与数据库所有者达成的数据共享协议获得访问权限的私人数据库(例如,由开发金融机构管理的数据库)。从这些数据库收集的数据将被转换和清理,以完成尽可能多的调查字段,然后输入到报告数据库中,该数据库将进行分析以确定 NBS 的融资趋势并为报告制作图表。报告将总结数据分析中确定的关键信息。
