这是卡森市针对 Avocet 储能项目发出的可用性通知/采用初步研究/缓解否定声明 (IS/MND) 的意向通知,该通知根据加州环境质量法案 (CEQA)、CEQA 指南和当地实施程序制定。项目名称:Avocet 储能系统项目项目地点:23320 Alameda Street, Carson, CA 90746 (APN 7315020022) 牵头机构:卡森市社区发展部 – 规划司,701 East Carson Street, Carson, CA 90745 申请人:Avocet Energy Storage, LLC 项目描述:Avocet 储能项目(拟议项目)位于卡森市(City)23320 Alameda Street(项目地点)一块占地 6.96 英亩的土地上。拟议项目包括在项目现场内开发一个约 200 兆瓦的电池储能系统 (BESS)。拟议项目将包括安装在机架、逆变器、中压 (MV) 变压器、开关设备、集电变电站和其他相关设备中的锂离子电池(或建设时可用的类似技术),以连接到南加州爱迪生公司 (SCE) 的 Hinson 变电站。容器或外壳将配备电池存储架,以及继电器和通信系统,用于自动监控和管理电池以确保设计性能。将提供电池管理系统来控制电池的充电/放电,以及温度监控和使用集成冷却系统控制单个电池单元的温度。电池使用直流 (DC) 电,必须将其转换为交流 (AC) 才能与现有电网兼容。还将包括用于在交流和直流之间转换的电源逆变器以及用于升压的变压器。发电输电线路将把拟建项目与现有的 SCE Hinson 变电站连接起来。拟建的发电线路将跨越三个管辖区,包括:卡森市、洛杉矶市和长滩市。拟建项目将通过从 SCE 电力传输系统接收能量(充电)、现场储存能量,然后将能量(放电)输送回连接点(SCE Hinson 变电站)来为区域电网提供服务。SCE 将安装一根大约 130 英尺高的管状钢杆 (TSP),其基础大约为 12 英尺宽、30 英尺深。SCE 将从 SCE Hinson 变电站机架位置到新的 SCE 拥有的 TSP 安装一条捆绑的 1590 千圆密耳 (KCMil) 导线,并跨越到客户拥有的所有权变更点 (POCO) TSP。发电机联络线和路线以及 SCE 功能和对现有 SCE Hinson 变电站的升级统称为与项目相关的场外改进。
摘要:在全球趋势错综复杂的发展中,经济增长是影响经济增长的重要因素,从国内生产总值(GDP)、国民总收入(GNI)等指标到税收、出口、社会福利等政策。其中,税收是分析师和经济学家经常讨论的一个有趣话题,也使财富再分配和不平等成为重要的考虑因素。本文着重研究所得税对经济增长的影响,包括个人所得税和公司所得税。本研究的目的是弄清楚减税是否促进了美国的经济增长。结果表明,所得税率确实与经济增长率呈负相关。研究数据具体显示了GDP如何随着消费、投资、就业率等的变化而上升或下降。减税在一定程度上促进了GDP增长,而人们更愿意消费、投资,政府的资金也更加充裕。最后,本研究建议政策制定者考虑税收政策对经济增长的滞后效应,及时调整税制结构的累进性,并进行进一步的研究和制定。
1。摘要.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
2020年,美国行动中的农民和牧场主(USFRA)建立了一个独立的科学工作组,以分析美国农业共同减少温室气体(GHG)排放的潜力,包括有可能达到负面排放状态的潜力,或者发射总GHG的可能性比序列比序列更少。在美国国家科学院,工程学和医学学院的2019年报告中,题为“到2030年之前推进食品和农业研究的科学突破”,由USFRA建立的独立创作小组,由26位领先的研究科学家组成,由26位领先的研究科学家组成,确定了当前的实践和新兴技术,具有最大的减少排放物的潜力。他们的发现是基于对科学文献,计算机模拟和生命周期分析估算的全面分析。
根本原因分析(RCA)对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程,被认为是具有挑战性的。特别是,已知当今的统计RCA方法非常慢,通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说,如果输入引起了程序中的崩溃,这些方法通过将其突变以生成新的测试用例,以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序,希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素(块,指令或谓词),以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本,更可能导致崩溃,其执行路径涉及一组类似的元素,而这些元素变得越来越不可分割,直到已经进行了大量样品。我们发现,可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题,这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效,从而加速了RCA过程。基于局面,我们设计并实施了增强学习(RL)技术,以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样,我们的新方法(称为r a c ing)被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性,从而超过最终的最大程度的命令。
摘要。乳腺癌已超过肺癌,成为全球女性最常见的恶性肿瘤。三阴性乳腺癌 (TNBC) 是预后最差的乳腺癌类型。作为一种异质性疾病,TNBC 的发病机制涉及多种致癌途径,包括基因突变和信号通路改变的参与。微小 RNA (miRNA) 是小的内源性单链非编码 RNA,可与靶细胞 mRNA 的 3' 非翻译区结合,以负向调节这些特定 mRNA 的基因表达。因此,miRNA 参与细胞生长、发育、分裂和分化阶段。miRNA 还参与肿瘤发生、肿瘤生长和转移调控中的基因靶向,包括乳腺癌。同时,miRNA也调控信号通路的成分。本文详细介绍了近年来发现的miRNA在TNBC信号通路中的作用。还探讨了利用miRNA和人工智能进行乳腺癌双靶向治疗的新概念。
ADHIK CHOWHAN 1、SHREYANSH JAISWAL 2、PROF. DEEPAK MANGAL 3 1、2、3 计算机科学与信息技术系,Jain 管理研究中心(准大学) 摘要 - 人工智能 (AI) 彻底改变了数字营销的运作方式,使营销人员能够个性化内容和广告、优化活动并取得更好的效果。然而,人工智能在数字营销中的兴起也带来了负面后果,可能对消费者和营销人员都造成伤害。本研究论文探讨了人工智能在数字营销中的阴暗面,特别是研究了使用人工智能技术可能产生的负面影响。我们使用定性研究方法,对学术和行业文献进行了系统回顾,确定并分析了人工智能在数字营销中负面影响的案例研究和例子。我们的研究结果表明,人工智能可能导致意想不到的后果,例如偏见、侵犯隐私、失业和创造力下降。我们讨论了这些负面影响对营销人员、消费者和整个社会的影响,并提出了减轻数字营销中与人工智能相关的风险的建议。本文最后指出,虽然人工智能可以成为数字营销人员的强大工具,但其使用必须以道德考虑和对负责任创新的承诺为指导。
一般说明: *从2022年1月1日至2022年12月31日分离的革兰氏阴性细菌的抗体图。*所有数据均来自震中微生物管理计划。*数据来自从急诊室,急诊室,患者和诊所患者那里收集的标本。*易感性基于单个微生物的CLSI(临床实验室标准研究所)的断点。*针对每个微生物组报告的抗生素基于CLSI M100出版物。*每个分析期,只有每个患者给定物种的第一个分离物应包括在抗体图报告中。*这些数字代表了易受抗微生物的分离株的百分比。少于75%的抗生素不被认为是一种选择的药物。*如果<30个分离株,请注意推断结果:数据对于治疗功效和经验治疗的选择可能尚无定论。*尿液标本的抗生素:仅通过电子螺旋螺旋记录在尿液上报道硝基氟烷。
情感是大脑功能的一个基本属性。感官刺激的享乐品质和动机相关性决定了大脑对感官线索的反应强度并推动学习 1、2。人们投入了大量注意力来理解情感如何影响行为以及如何在精神病理学和神经系统疾病中受到干扰,但人们对情感过程本身的神经结构知之甚少——它们如何在大脑中呈现,以及它们是否收敛于价值的广义(共同)表征。情感体验通常根据“核心”维度效价和唤醒 3、4 或趋近-回避倾向 5 来定义,隐含地假设刺激类型之间存在一定程度的可互换性。神经经济学理论假设价值存在一种“共同货币” 6、7,即来自不同强化物的信号被整合成一个共同的表征,从而影响决策和行为。这些想法影响了临床研究。例如,情绪面部表情通常用作临床条件下负面影响的探针 8、9。同样,疼痛神经影像学集中在几种类型的刺激上,最常见的是热量,作为一般疼痛敏感性的探针 10。如果不同类型的情感刺激可以互换使用,任何厌恶刺激都可能适合探测“负面影响”系统(例如,由国立卫生研究院 (NIH) 研究领域标准 11 定义的)。如果不能,可能会错过重要的基础和临床效果,例如,如果使用的刺激类型与所研究的效果或人群无关。情感理论和学习、预测编码和主动推理的计算描述可能需要扩展到解释强化物特定和刺激类型特定的大脑过程 12。共享神经表征的证据是混合的。一方面,动物研究已经确定了情感的跨模态编码