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基于范围1、2和3减少降低目标
Super Micro Computer，Inc。（SMCI）是高性能，高效率服务器技术和创新的全球领导者，宣布其在2032年减少温室气体（GHG）排放的近期目标已由科学基于科学的Targets Initiative（SBTI）批准。通过设定1.5°C的目标，Supermicro将其温室气体排放量与最新的气候科学保持一致，并通过其CDP披露（以前是碳披露项目），每年报告其进度和状态。
HERALD WORLADWIDE技术基金
基金经理评论11月对美国股票市场和基金来说是一个强劲的月份，在唐纳德·特朗普（Donald Trump）决定性选举胜利之后，市场集会。在基金中，积极绩效的最大贡献者是Amazon.com（+12.8％），Celicesta（+27.3％）和Kyndryl（+53.4％），而性能的最大碎屑是高级微型设备（-3.7％），Fabrinet（-1.5％），以及N- Able（-1.3.6％）。 令人放心的超级微型计算机（SMCI），该计算机一直是该基金今年绩效的最大贡献者之一，但自7月以来由于对会计问题的市场担忧而表现不佳，并发表了一个独立特别委员会的声明，并指出他们没有发现管理委员会或董事会董事会或没有重新重新重新的财务状况。在基金中，积极绩效的最大贡献者是Amazon.com（+12.8％），Celicesta（+27.3％）和Kyndryl（+53.4％），而性能的最大碎屑是高级微型设备（-3.7％），Fabrinet（-1.5％），以及N- Able（-1.3.6％）。令人放心的超级微型计算机（SMCI），该计算机一直是该基金今年绩效的最大贡献者之一，但自7月以来由于对会计问题的市场担忧而表现不佳，并发表了一个独立特别委员会的声明，并指出他们没有发现管理委员会或董事会董事会或没有重新重新重新的财务状况。
用于 18F-FDG PET 成像的新型个体代谢脑网络
方法：首先，根据单个受试者与正常对照组 (NC) 平均摄取的区域间效应大小差异计算加权矩阵。然后将单个受试者的加权矩阵乘以 NC 队列的基于组的连接矩阵。为了研究所提出的个体代谢网络的性能，使用所提出的个体代谢网络构建了 NC、sMCI (稳定型轻度认知障碍)、pMCI (进行性轻度认知障碍) 和 AD 组的半球间和半球内连接模式，并与基于组的结果进行比较。估计了生成的个体代谢网络的全局效率和聚类系数的网络参数以及默认模式网络 (DMN) 中的网络密度得分 (NDS)，并在 AD 疾病组中进行了比较。
基于个体脑代谢连接组指标
摘要 目的 18 F-氟脱氧葡萄糖 (FDG) 正电子发射断层扫描 (PET) 揭示了轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默氏痴呆 (AD) 患者的脑代谢改变。先前的代谢连接组分析源自患者群体，但不支持预测个体从当前 MCI 转变为 AD 的风险。我们现在提出一种个体代谢连接组方法，即 Kullback-Leibler 散度相似性估计 (KLSE)，以表征预测个体从 MCI 转变为 AD 风险的全脑代谢网络。方法从 ADNI 数据库招募 FDG-PET 数据，包括 50 名健康对照者、332 名稳定性 MCI 患者、178 名发展为 AD 的 MCI 患者和 50 名 AD 患者。使用 KLSE 方法确定每个人的代谢脑网络。比较KLSE矩阵与组水平矩阵的组内和组间相似性与差异性，评估KLSE的网络稳定性和个体间变异性。采用多变量Cox比例风险模型和Harrell's一致性指数（C指数）评估KLSE及其他临床特征的预测性能。结果与典型的组水平方法相比，KLSE方法能捕捉到更多的顶叶和颞叶病理连接，并提供详细的个体信息，同时具有更高的网络组织稳定性（组内相似系数，sMCI为0.789，pMCI为0.731）。代谢连接组表达是优于其他临床评估的转变预测因子（风险比（HR）= 3.55；95% CI，2.77 – 4.55；P < 0.001）。在 Cox 模型中结合临床变量后，预测性能进一步提高，即 C 指数 0.728（临床）、0.730（组级模式模型）、0.750（成像连接组）和 0.794（组合模型）。