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生物信息学的基础
1。什么是生物信息学，基因组测序项目，模型生物，序列 - 结构 - 功能，生物信息学研究所，生物信息学和转录组，蛋白质组，代谢组，基本序列信息。生物数据库，数据格式，查询形式。比较2个序列，氨基酸相似性，相似性表，相似性因子，数据库中的相似性搜索，FASTA和BLAST算法，期望值。阅读和处理序列数据（Chromas）的方法。准备限制地图（从浮雕包中重新包装程序）。使用来自“浮雕”软件包（绘图ORF，显示ORF和GET ORF）的应用程序读取帧。基于核苷酸序列（来自浮雕封装的Transeq程序）基本序列数据库（DDBJ，EMBL，GenBank）生成蛋白质序列。蛋白质序列数据库。基因组浏览器。通过Expasy Server，数据库：瑞士蛋白石，Prosite访问各种生物信息来源。底漆设计，基本和高级参数，程序：Oligo，ePrimer3（浮雕）），Prime（GCG）。
目标在目标期间的有用性如何塑造神经表征...
价值通常与奖励有关，强调其享乐主义方面。但是，当情况发生变化时，价值也必须改变（如果您丢失了，指南针超出黄金）。大脑中的价值表示如何在不同的行为目标下重塑？为了回答这个问题，我们设计了一项新任务，将有用性与其享乐主义属性脱在一起，使我们能够研究灵活的目标依赖性映射。在这里，我们表明，与感觉皮层不同，前额叶皮层（PFC）中的区域通常与价值计算相关联 - 根据该项目的实现特定目标的有用方式，将其表示感知相同的项目表示。此外，我们在PFC中确定一个代表价值的编码方案，无论目标是什么，因此支持跨环境的概括。我们的工作质疑了将价值等同于奖励等同的主要观点，显示目标的变化如何触发价值神经表示的重组，从而实现灵活的行为。
印度清洁能源劳动力队伍不断壮大
CAD 计算机辅助设计 CAGR 复合年增长率 CEA 中央电力局 CEEW 能源、环境与水委员会 CMS 条件监测系统 CNG 压缩天然气 COP 缔约方会议 COVID-19 2019 年冠状病毒病 DISCOM 配电公司 DRE 分布式可再生能源 E&C 工程与建设 EPC 工程、采购与建设 电子垃圾 电子垃圾 FPV 浮动光伏 FTE 全职当量 FY 财政年度 GHG 温室气体 GW 千兆瓦 HSE 健康、安全与环境 IEA 国际能源署 INDC 国家自主贡献 IPP 独立电力生产商 IRENA 国际可再生能源机构 ITI 工业培训学院 MBED 基于市场的经济调度 MD 董事总经理 MW 兆瓦 NOS 国家职业标准 NRDC 自然资源保护委员会 NSQC 国家技能资格委员会 NSQF 国家技能资格框架 O&M 运营与维护 PM-KUSUM 普拉丹Mantri Kisan Urja Suraksha evam Utthaan Mahabhiyan PV 光伏 QA 质量保证 QP 资格包 RE 可再生能源 REmap 可再生能源路线图 SCGJ 绿色就业技能委员会 SEWA 自营职业妇女协会 TOT 贸易条款 UN 联合国 WSH 风能-太阳能混合能源
世界能量过渡前景：1.5°C途径
致谢本出版物是由Irena的可再生能源路线图（Remap）和政策团队编写的。在Nicholas Wagner，Luis Janeiro，Sean Collins，Maisarah Kadir和Elisa asmelash的支持下，Dolf Gielen，Ricardo Gorini，Rodrigo Leme和Gayathri Prakash开发了1.5°C方案的预览，包括技术途径和投资需求，由Dolf Gielen，Ricardo Gorini，Ricardo Gorini，Rodrigo Leme和Gayathri Prakash开发。社会经济的影响和财务分析是由Rabia Ferroukhi，Ulrike Lehr，Xavier Garcia Casals，Diala Hawila和Bishal Parajuli开发的，并从金斯米尔·邦德（Kingsmill Bond）发表了宝贵的投入。伊丽莎白出版社提供了宝贵的贡献。IRENA experts Paul Durrant, Seungwoo Kang, Martina Lyons, Trish Mkutchwa, Carlos Ruiz (end-use and bioenergy), Emanuele Taibi, Herib Blanco (power system transformation and hydrogen), Francisco Boshell, Arina Anise, Elena Ocenic (innovation and technology standards), Roland Roesch, Gabriel Castellanos, Gayathri Nair，Barbara Jinks（网格整合，绿色的汽油和运输），Asami Miketa（电力部门投资计划），Michael Taylor（可再生能源成本状态和外观），Michael Renner（社会经济经济学）和Costanza Strinati（Costanza Strinati）（可再生能源融资）以及他们的团队和他们的团队以及有价值的支持和评论和评论和评论和评论和评论。Deger Saygin（顾问）也提供了宝贵的意见。irena感谢迈克尔·哈克萨尔（Michael Hackethal），安·卡特林·西基耶尔（Ann-Katrin Siekemeier）和德国联邦经济技术部（BMWI）提供的宝贵见解和评论。irena感谢联邦经济事务和德国经济事务部的慷慨支持，这使该预览文件的出版成为现实。
中美洲可再生能源路线图
致谢 本出版物由 IRENA 可再生能源路线图 (REmap) 和电力部门转型战略 (PSTS) 团队在 Dolf Gielen 的监督下编写。能源情景的工具包和建模（包括投资需求）和报告由 Ricardo Gorini、Rodrigo Leme、María Vicente García、Maisarah Abdul Kadir、Krisly Guerra、Seán Collins 开发，FlexTool 中的灵活性分析由 Emanuele Taibi 和 Carlos Fernández 开发。 IRENA 专家提供了宝贵的意见、支持和评论：Seungwoo Kang、Herib Blanco、José Torón 和 Fabián Barrera、Simon Benmarraze 和 Paula Nardone、Pablo Ralón、Luis Janeiro、Nicholas Wagner、Walter Sánchez、Gabriel Castellanos、Paul Komor、Ahmed Badr 和 Ute Collier。该项目的一个重要特点是与中美洲地区国家、其国家代表和区域机构的高度参与。从这个意义上说，IRENA 感谢以下利益相关者提供的数据支持、见解、虚拟会议和评论：Ryan Cobb、Lennox Gladden、Geon Hanson 和 Deon Kelly（伯利兹）、Laura Lizano、Víctor Bazán、Arturo Molina、Marianela Ramírez 和 Esteban Zeledón（哥斯达黎加）、Juan José García、Adonay Urrutia、Josué Palacios、Mario安赫尔·卡塞雷斯和乔尔·弗洛雷斯（萨尔瓦多）、加布里埃尔·委拉斯开兹和赫克托·奥罗斯科（危地马拉）、辛迪·萨尔加多、莫伊塞斯·马丁内斯、塔尼亚·温德尔、莱斯维·蒙托亚和豪尔赫·卡尔卡莫（洪都拉斯）、圣地亚哥·贝穆德斯、卡洛斯·桑切斯、奥拉西奥·格拉和哈罗德·马德里斯（尼加拉瓜），Jorge Rivera Staff，瓜达卢佩González、Rosilena Lindo、Marta Bernal 和 Carlos Rivera（巴拿马），以及各国相应的技术和外交人员。特别感谢 SICA 在项目实施过程中提供的支持和贡献。IRENA 还感谢区域机构 OLADE、ECLAC 和 EOR 以及多边合作伙伴 IDB、UNFCCC、UNEP 和世界银行在研讨会上的贡献、支持和参与。出版、通信和编辑支持由 Ling Ling Federhen、Stephanie Clarke 和 Manuela Stefanides 提供。报告由 Elisabeth Mastny 编辑。平面设计由 Phoenix Design Aid 完成。IRENA 感谢挪威政府的慷慨支持，这使本文件的出版成为可能。
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的