2014-2020 年 JESSICA 评估研究,针对波兰九个地区:库亚维-波美拉尼亚省、罗兹省、卢布林省、小波兰省、马佐维耶茨省、西里西亚省、圣十字省、大波兰省、西波美拉尼亚省 最终报告 2014 年 4 月 30 日 免责声明:本文件是在欧盟的财政援助下制作的。本文表达的观点绝不代表欧盟的官方意见。本文件中的观点、解释或结论由作者独自承担责任。欧洲投资银行或欧盟委员会不作任何明示或暗示的陈述或保证,也不承担与本文件所含信息准确性或完整性相关的任何责任或义务,并明确否认任何此类责任。本文件仅供参考。欧洲投资银行和欧盟委员会均不承诺提供任何补充信息或更正其中的任何不准确之处。
2022 年 8 月 27 日 — 进行营、旅及更高级别参谋演习 (STAFFEX) 和指挥所演习。 (CPX)。支持迭代训练模型...
我们编制的国际收支平衡表货物贸易统计数据主要来自英国税务海关总署提供的英国出口和进口实物商品数据。但是,这些数据与国际收支平衡表统计数据所需的数据不同。为了符合国际货币基金组织 (IMF) 的定义,我们必须排除不涉及所有权变更的交易,因此我们会根据需要进行正向和负向调整。此外,由于国际收支平衡表所需的价值是货物在出口点(出口国海关边境)的价值,而不是货物抵达英国时的价值(由英国税务海关总署衡量),因此将货物运往英国的运费和保险费用的估计值将从英国税务海关总署提交的价值中扣除。
1 神经信息处理卓越系,分子神经生物学中心 (ZMNH),汉堡-埃彭多夫大学医学中心 (UKE),德国汉堡 2 意大利理工学院神经计算实验室,罗韦雷托 (TN),意大利 3 博洛尼亚大学药学与生物技术系,博洛尼亚,意大利 4 Datamole, sr o, Vitezne namesti 577/2 Dejvice, 160 00 Praha 6,捷克共和国 5 人工智能团队、未来健康技术和脑机接口实验室,埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院,Wivenhoe Park,Colchester CO4 3SQ,英国 6 北卡罗来纳大学细胞生物学和生理学系,教堂山,美国 7 伦敦城市大学计算机科学系,伦敦,英国 8 移动技术实验室,经济、创新和技术学院,大学学院挪威奥斯陆克里斯蒂安尼亚 9 德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心分子神经生物学中心发育神经生理学研究所 10 德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心神经生理学和病理生理学系计算认知神经科学科 11 法国马赛艾克斯马赛大学法国国家科学研究院蒂莫内神经科学研究所,UMR 7289
本工具包将作为地方和区域政策制定者及其他相关从业人员的指南,尤其是在 JTF 地区(无论是碳密集型还是煤炭+开采型),帮助他们了解能源社区如何以及是否能够通过建立本地可再生能源供应来增强当地社会凝聚力和潜在价值创造。它旨在将能源社区提供的机会置于社会/能源正义的更大考虑中,并旨在传达一种理解,即在正在进行的公正转型的背景下,何时促进某些类型的能源社区是有意义的,以及何时这样做不太有意义的想法。整个文件强调了在 JTF 地区具有很高可复制潜力的能源社区模式的良好实践。JTF 地区(希腊地区除外)的能源社区仍然非常稀少,因此本工具包还涉及 JTF 地区以外的整个欧洲的现有能源社区。
人类加速区域 (HAR) 是人类基因组中进化最快的序列。当 HAR 于 2006 年被发现时,由于非编码基因组的注释很少,它们的功能尚不明了。从转基因动物到机器学习,多种技术一致表明 HAR 可作为基因调控增强子发挥作用,并在神经发育中显著富集。现在可以同时定量测量数千个 HAR 的增强子活性,并模拟每个核苷酸如何促进基因表达。这些策略揭示出许多人类 HAR 序列的功能与黑猩猩直系同源物不同,尽管同一 HAR 中单个核苷酸的变化可能具有相反的效果,与补偿性替换一致。为了全面评估 HAR 在人类进化中的作用,有必要通过实验和计算在更多细胞类型和发育阶段对它们进行剖析。
这些数据集不会自动更新,而是反映某一时刻对问卷或问卷中特定问题的答复。大多数数据集在报告平台关闭后发布,这意味着数据集中包含的数据完全反映了该报告年度对特定问题的答复。在某些情况下,静态数据集可能会在平台关闭前发布;在这种情况下,数据集的发布日期将在数据集描述中注明。
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在伊利诺伊州,在芝加哥地区和州立地区,共同19-19大流行的经济影响均被感受到。本报告将比较大流行开始时的工作损失,以及迄今为止州长十个经济发展地区(EDRS)的就业恢复。EDR每月就业数据未针对季节性模式进行调整,从而阻止了EDRS和行业之间经济趋势的每月分析。因此,比较将重点放在两个单独的时间范围内的同比比较上。在报告的第一部分中,我们比较了涵盖2019年4月至2020年4月的薪资就业时间的年度变化,以描述大流行期间的EDR失业。第2节我们审查了迄今为止的工作恢复,重点是2020年4月比较的时期。在撰写本文时,2021年4月是可用的最新月份。
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 是 SARS-CoV-1 的近亲,它导致了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19),截至本文撰写时,该病已蔓延至全球 1990 多万人。在这项工作中,我们旨在通过相互作用建模和统计方法发现能够抑制 SARS-CoV- 2 的药物。目前,许多药物发现方法遵循典型的蛋白质结构-功能范式,设计药物以结合固定的三维结构。然而,近年来,这种方法未能解决耐药性问题,并限制了可能的药物靶点和候选药物的范围。出于这些原因,我们转而专注于靶向缺乏稳定结构的蛋白质区域,称为内在无序区域 (IDR)。此类区域对于导致各种病毒毒性的众多生物途径至关重要。在这项工作中,我们发现了 11 种针对 IDR 的新型 SARS-CoV-2 候选药物,并为 IDR 参与病毒过程(例如酶促肽裂解)提供了进一步的证据,同时证明了我们独特的对接方法的有效性。
