昆士兰州政府对硫酸供应研究的回应是成立一个工作组,其中包括目前运营资产的一小部分。 AMEC 的大多数成员被归类为报告中提出的情景中的“已承诺、可能、可能和推测”部分。由于 AMEC 的成员构成了新兴需求和潜在供应的很大一部分,因此在制定解决方案时代表我们成员的利益非常重要。为此,AMEC 与目前未参与政府工作组的利益相关者举行了一次研讨会。
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年1月7日。 https://doi.org/10.1101/2022.10.07.511265 doi:Biorxiv Preprint
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤,并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性,以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架,该框架由六个阶段分开的六个动作组成,即第一阶段 - 向农民的世界出发:(i)项目初始化; (ii)确定在农民背景下锚定的农艺问题; (iii)表征环境,管理选项和描述正在考虑的系统的指标;第二阶段 - 研究人员的世界:(iv)作物模型参数化; (v)将模型输出转换为农民支持的指标;和第三阶段 - 返回农民的世界:(vi)与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具,一个包含模拟结果以供应讨论的结果,而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的,以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨(Sudano-Sahelian Brkina Faso)的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据,证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关,但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用,但该框架为农民(例如农场重新配置)探索更广泛的问题提供了机会。
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化,这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的(Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2,包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的(Ly) - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示(大型地点的蔬菜丰度的区域估计)模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致,在千禧一代期间具有大的树覆盖物,并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是,揭示树盖的减少比模型早得多,这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比,LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率,但MPI-ESM表明,在中欧和不列颠群岛中,树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明,在大多数情况下,树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代,灵敏度实验表明,该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
参考文献:1. OECD。《健康一览》,2019 年;2. OECD。劳工和社会事务卫生委员会,2019 年;3. Appleby J. 国王基金会,2013:10;4. Ebi KL 等人。在:伤害预防和环境健康,编辑。Mock CN 等人。2017 年;155–169;5. Leon DA 等人。《柳叶刀公共卫生》2019 年;4:e575–82;6. Leisinger KM 等人。《南方医学评论》2012 年;5:3–8;7. Yavdav H 等人。《柳叶刀全球健康》2021 年;9(11):e1553-60;8. Ward ZJ 等人。 Nat Med 2023;29:1253–61;9. 世界经济论坛,Southern Voice,2023 年;10. 卫生系统创新实验室。哈佛大学,2022 年;11. Kanwar AVS,Rahim MM。法律与医学杂志 2019 年;26:750–63;12. IQVIA:存档数据;13. Smith PC、Busse R。预防慢性病 2010;7:A102;14. Delgado P 等人。BMJ 2021;373:n966;15. Sørensen T 等人。即将出版的关于 TPO 的介绍性手稿;16. Atun R、Moore G。牛津大学出版社,2021 年;17. 世界卫生组织,欧洲卫生系统和政策观察站 2022 年;18. Byskov J 等人。卫生政策计划 2019;34:635-45。
本指南涉及器械 1 和 17 组合产品 2,3 的药物输送性能信息的关键方面,这些产品包括器械组成部分 4,旨在输送人体药物,包括生物产品 5(本文称为药物输送器械)。 6 本指南描述了 FDA 与建立和评估药物输送性能所必需的器械设计输出相关的建议。该指南包括 21 在研究、营销和上市后变更申请中提交的信息和数据的建议。 7 一般而言,如本指南进一步讨论的那样,基本药物输送输出 (EDDO) 是指确保药物输送功能所必需的器械药物输送设计输出。 8 本指南建议了一种识别 EDDO 的方法,提供了特定类型器械的 EDDO 示例,并描述了申请中提供的与 EDDO 相关的信息和数据。 27
基于人工智能的方法的最新进展彻底改变了结构生物学领域。与此同时,高通量测序和功能基因组学产生了前所未有的遗传变异。然而,需要有效的工具和资源来链接不同的数据类型——将变异“映射”到蛋白质结构上,更好地了解变异如何导致疾病,从而设计治疗方法。在这里,我们介绍了 Genomics 2 Proteins 门户网站 ( https://g2p.broadinstitute.org/ ):这是一种人类蛋白质组范围的资源,将 20,076,998 个遗传变异映射到 42,413 个蛋白质序列和 77,923 个结构上,具有一套全面的结构和功能特征。此外,Genomics 2 Proteins 门户网站允许用户以交互方式上传蛋白质残基注释(例如,变异和分数)以及数据库之外的蛋白质结构,以建立基因组学与蛋白质之间的联系。该门户网站是一个易于使用的发现工具,可供研究人员和科学家假设自然或合成变异与其分子表型之间的结构-功能关系。
抽象的量子力学的引人注目的特性之一是钟形非本地性的出现。它们是该理论的基本特征,该理论允许两个共享纠缠量子系统的当事方观察到的相关性比古典物理学更强。除了其理论意义外,非本地相关性还具有实际应用,例如独立于设备的随机性生成,即使使用不受信任的供应商提供的设备获得了私人的不可预测数字。因此,确定可以使用一组特定的非本地相关性产生的可认证随机性的数量具有重大意义。在本文中,我们介绍了最近的贝尔型操作员的实验实现,旨在提供私人随机数,这些私人随机数与具有量子资源的对手相抵触。我们使用半明确编程在不依赖设备的场景中,就最小内侧面和von Neumann熵而言,在生成的随机性方面提供了较低的界限。我们比较了实验设置,这些设置提供了与Tsirelson接近事件发生率接近的贝尔违规行为,其设置的违规程度稍差,但事件速率较高。我们的结果证明了第一个实验,该实验从两方的二进制测量中证明了接近两个随机性。除了单轮认证外,我们还提供了使用熵积累定理的有限键协议来扩展量子随机性,并与现有解决方案相比显示了其优势。
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所,剑桥大学,马德利路,剑桥CB3 0HA,英国8物理与天文学系,伦敦大学学院,伦敦高尔街,伦敦WC1E 6BT,英国9欧洲南部天obervoration,Karl-Schwarzsschild-Strassse 2, D-85748 Garching Bei Muenchen,德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所,剑桥大学,马德利路,剑桥CB3 0HA,英国8物理与天文学系,伦敦大学学院,伦敦高尔街,伦敦WC1E 6BT,英国9欧洲南部天obervoration,Karl-Schwarzsschild-Strassse 2, D-85748 Garching Bei Muenchen,德国
Power Supply: 10 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 4 to 20 mA or 0 to 5 VDC Outputs 15 to 40 VDC (15 to 24 VDC Recommended) for 0 to 10 VDC Outputs 12 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 5 VDC Outputs 15 to 28 VAC (Requires a separate pair of shielded wires) for 0 to 10VDC Outputs Power Consumption: 100 mA maximum DC: 4 to 20 mA Output (<30mA typical) 75 mA maximum DC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (6mA typical) 1.9 VA maximum AC: 0 to 5 VDC or 0 to 10 VDC Outputs (0.2VA typical) Outputs: 4 active outputs plus 1 passive temperature sensor Volts........................0 to 5 VDC or 0 to 10VDC, Impedance >10KΩ (OUT1, OUT2, OUT3, OUT4) Current....................4 to 20 mA, Impedance <500Ω @ 24 VDC (OUT1, OUT2) Resistance..............Setpoint, 5 VDC @ 5 mA max (OUT3, OUT4) - Factory selected per application Relay Contact.........N.O., 500 mA @ 24 VDC max Temp.传感器.........被动RTD或热敏电阻(temp+/temp-)输入:外部覆盖.... 5 VDC或24 VDC/VAC/vac外部传感器...... 10K-2 Themistor单独购买。Wired 25' max from sensor Sensing Elements for Active Outputs and Display: Temperature............10K-2 Thermistor Humidity..................Capacitive Polymer, ±2%RH Sensing Element for Resistive Temp Output: Thermistor or RTD Mounting: Standard 2”x4” junction box, European junction box