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纽约州尼亚加拉瀑布市分区条例
A. 除本文另有明确规定外，本分区条例无意废除、废止、取消或以任何方式削弱或干涉任何现有法律或条例规定或先前通过的任何规则或法规，或任何先前颁发、授予或批准的许可证、执照、证书或其他授权，或依法采用、颁发、授予或批准且不与本文有关建筑物或土地使用或任何建筑物或改良物的建立、建造、建立、移动、改建或扩建的规定相冲突的许可证、执照、证书或其他授权；本分区条例亦无意干涉或废止或取消任何地役权、契约或各方之间的其他协议；但是，如果本分区条例的任何规定对建筑物的建立、建造、设立、移动、改建或扩建，或对本分区条例所设立的任何区域内任何建筑物或土地的使用所施加的限制，比现有法律或条例的规定或规则、规章、许可证、执照、证书或其他授权，或地役权、契约或协议所施加的限制更严格，则以本分区条例的规定为准。
尼亚加拉瀑布市中心发展战略
尼亚加拉瀑布市中心的土地市场一直处于低迷状态，原因在于一个难题：尽管该市经济因重工业历史而陷入停滞，但尼亚加拉瀑布州立公园附近的土地由于靠近这个全球知名的旅游胜地而仍然具有很高的估值。因此，许多本地和外地投资者经常进行土地投机——长期持有土地，希望未来升值。此外，2011 年在市中心的塞内卡国家土地上建立赌场，这种做法也助长了这种做法，导致业主持有土地多年，没有建造任何新建筑或更新现有建筑。这导致尼亚加拉瀑布市中心的几处主要地产在长达 30 年的时间里大部分空置、部分空置或未充分利用。这些财产——许多可以追溯到 20 世纪 70 年代和 80 年代该市命运多舛的城市更新计划——仍然阻碍着对尼亚加拉瀑布州立公园和尼亚加拉瀑布市中心的重大投资。
Kathy Niakan - 伦敦
我实验室的研究目的是从分子层面深入了解人类早期发育是如何控制的。尽管调节人类发育早期细胞谱系决定的机制具有根本的生物学重要性，并且对理解不孕症、流产、发育障碍和干细胞的治疗应用具有广泛的临床意义，但人们对其了解甚少。我的实验室率先研究了调节人类植入前胚胎发育的基因的功能。在这五年间，我们发现了人类胚胎发生中第一个谱系决定的潜在机制；发现了小鼠胚胎中没有的人类胚胎特有的基因调控网络；并确定了在哺乳动物中进化保守的机制。这些发现证实了直接研究人类胚胎的必要性。通过整合从人类囊胚转录组分析中获得的信号传导见解，我们定义了更接近胚胎生态位的人类胚胎干细胞培养条件。我们获得的知识基础将有助于进一步改进体外模型，以更好地了解人类生物学。此外，通过应用从解剖发育胚胎中的分子程序中获得的知识，我们已经确定了介导细胞命运从多能胚胎干细胞 (ESC) 转变为卵黄囊或胎盘祖细胞的信号通路和转录因子。我们已经证明这些细胞模型是分子遗传分析的可处理系统，并且在未来预计它们将有助于了解卵黄囊或胎盘疾病。我们的实验室为设计优化的早期植入模型做出了贡献，该模型揭示了在没有母体组织的情况下一定程度的自组织。我们还生成了大量临床前数据，这些数据是支持英国法律改变的证据的一部分，该法律规范了线粒体替代疗法，这是一种预防致命遗传性线粒体疾病的新型生殖技术。总之，我们在早期人类发育方面的专业知识已在国际上享有盛誉。未来计划：我们未来的计划是改变我们对控制早期人类发育的分子机制的理解。我们力图揭示人类胚胎外胚层细胞何时以及如何建立和维持，并了解在胚胎发生过程中将这些多能细胞与胚胎外细胞区分开来的分子机制。我们将进一步开发开创性方法，利用 CRISPR-Cas9 介导的基因组编辑、TRIM-Away 蛋白质消耗、组成性活性和激酶失活的蛋白质变体以及小分子抑制剂和激活剂来研究人类胚胎发生过程中的基因功能。这些方法将使我们能够直接测试参与 Hippo 和 TGFβ 信号传导的基因的功能，以及这些途径下游的关键转录因子，我们假设它们分别参与了第一次和第二次细胞命运决定。总之，我们期望该项目能够显著推进我们对塑造早期人类胚胎发生的分子程序的理解，并有可能提供基本见解并推动临床转化。
Teranga Niakhar Storage SA 建筑环境...
CIO 是指 Climate Investor One，为新兴市场的可再生能源项目提供综合融资解决方案的融资机构。“CIO 基金”是指开发和建设股权基金。社区发展 实施以需求为基础的计划，旨在在整个投资生命周期内为项目社区带来积极和可持续的影响；为基金寻求投资的有利环境增添色彩；提升基金的形象，为基金、基金现有和未来的投资创造商誉；为持续的社区参与和发展奠定基础；增强社区对未来气候和经济冲击的抵御能力。环境和社会行动计划 CIO 和项目公司商定的环境和社会行动计划，定义行动、责任、可交付成果、合规指标以及纠正项目公司业务活动已知不符合环境和社会要求的情况所需措施的时间表，以及商定的任何其他措施的时间表（不时修订）。环境和社会影响评估
尼亚加拉湖畔安装首个电池存储系统
NOTL Hydro 对电池存储系统的性能感到满意。该装置在交付后通过了现场验收测试，并且运行正常。NOTL Hydro 已开始使用该电池收集其太阳能容量测试项目的数据。该公用事业公司认为，这将导致电网中可再生能源装置的增加，并有助于提高供电安全性。
http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.111.1.13 Usama, N.、Leerskov, K.、Niazi, IK、Dremstrup, K. 和 Jochumsen, M. (2020 年)。错误相关概率分类
误差相关电位 (ErrPs) 已被提议用于设计自适应脑机接口 (BCIs)。因此，必须解码 ErrPs。本研究的目的是评估在涉及运动执行 (ME) 和想象 (MI) 的 BCI 范式中使用不同特征类型和分类器组合对 ErrP 进行解码。15 名健康受试者进行了 510 次 (ME) 和 390 次 (MI) 右/左腕伸展和足背屈试验。假 BCI 反馈的准确率为 80% (ME) 和 70% (MI)。记录连续 EEG 并分为 ErrP 和非 ErrP 时期。提取时间、频谱、离散小波变换 (DWT) 边缘和模板匹配特征，并使用线性判别分析、支持向量机和随机森林分类器对所有特征类型组合进行分类。在 ME 和 MI 范式中都引出了 ErrPs，平均分类准确率明显高于偶然水平。使用时间特征和随机森林分类的时间+DWT特征组合获得了最高平均分类准确率；ME和MI分别为89±9%和83±9%。这些结果通常表明，在检测ErrP时应使用时间特征，但受试者之间存在很大的差异，这意味着应得出用户特定的特征以最大限度地提高性能。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
重建更美好的亚齐和尼亚斯 - GFDRR
BRR 团队包括其主席 Kuntoro Mangkusubroto、Ahmad Fuad Rahmany（财务和融资部副部长）、Amin Subekti（财务和融资部主任）、Bima Haria Wibisana（机构发展和赋权部副部长）、Dharma Nursani（BRR 运营中心主任）、Eddy Purwanto（住房、基础设施和空间规划部副部长）、H. Fuad Mardhatillah（宗教、社会和文化事务部副部长）、Heru Prasetyo（BRR 雅加达代表处主任）、Iskandar（经济和商业赋权部副部长）、Junius Saringar Ulibasa Hutabarat（规划和项目部副部长）、Puteri Watson（利益相关者关系主任）、Ramli Ibrahim（秘书）、Widjajanto（通讯主任）以及 Bill Nicol（澳大利亚国际开发署联合国开发计划署 BRR 顾问）和 Kevin Evans（联合国开发计划署 BRR 顾问）。