摘要 减少航运排放的需要迫在眉睫。未来的潜在燃料候选包括氢气和甲醇。本研究试图通过采用自下而上的方法来量化燃料消耗和排放,对这两种燃料类型进行公平的比较。以一艘液化天然气运输船进行的 10,755 海里的航程作为案例研究。为氢燃料电池能源系统和重整甲醇燃料电池能源系统开发了模型。模拟计算了每种方案的燃料需求和尾气排放量。然而,由于氢气和甲醇都不是自然产生的,因此还应考虑生产这些燃料所需的能量。已经模拟了三种生产方法:带电解的风力涡轮机;带电解的电网供应;蒸汽甲烷重整。此后,计算了每种燃料方案的总生命周期排放量并将其与现有船舶进行比较。通常,这被称为油井到尾流的排放,但对于绿色燃料,风电场到尾流可能更合适。结果表明,改用甲醇最多可减少 8.3% 的尾气排放和 18.8% 的风力发电厂尾气排放,但前提是燃料完全由可再生能源生产。液氢燃料电池能源系统产生的风力发电厂尾气排放为零,所需的可再生能源比甲醇少 33.3%。术语
在这里,我们反思了一个多学科工作组如何探索在食品供应链中使用新技术进行数据共享的道德复杂性。我们采用了由三部分组成的各种设计方法,包括协作构思和推测场景开发、设计虚构对象的创建以及使用基于卡片的工具 Moral-IT 卡组进行评估。我们通过 EPSRC 的负责任创新框架展示了预期、反思、参与和行动的过程如何构建一个可信的虚构世界,在这个世界中,数据信托使用人工智能 (AI) 支持整个食品供应链的数据共享和决策。这种方法为将数据共享的道德挑战作为反思和参与式负责任创新方法的一部分提供了丰富的机会。我们反思这种方法作为一种参与式(共同)设计和负责任创新方法的价值和潜力。
新兴的非易失性存储设备,即忆阻器,在神经形态硬件设计中展现出了非凡的前景,特别是在脉冲神经网络 (SNN) 硬件实现中。基于忆阻器的 SNN 已经应用于解决传统人工神经网络 (ANN) 解决的任务(例如图像分类和模式识别),并且不同学科仍在进行更多尝试以挖掘这一新研究课题的潜力。要将忆阻器应用于神经形态应用(本文中严格定义为使用 SNN 的应用),可以遵循两种途径。一种方法是首先利用硬件基础设施来表征和控制忆阻器设备,然后将其映射到应用程序的更高级函数(例如矩阵乘法)。另一种方法是将数据驱动的忆阻器模型嵌入软件模拟器中,以使用从真实设备中提取的参数来模拟应用程序。
摘要 目的 了解儿童和青少年中 SARS-CoV-2 的社区血清流行率。这对于了解该群体对 COVID-19 的易感性以及为制定免疫等疾病控制公共卫生政策至关重要。 设计 我们在 2019 年 10 月至 2021 年 6 月期间从英格兰的七个地区招募了 0-18 岁的参与者,并收集了大量人口统计和症状数据。使用在英国卫生安全局实验室处理的 Roche 检测试剂盒对血清样本进行 SARS-CoV-2 刺突蛋白和核衣壳蛋白抗体检测。计算了六个时间段的患病率估计值,并按年龄组、种族和国家医疗服务区域进行标准化。结果 第一波疫情(2020 年 6 月至 8 月)后,抗刺突蛋白 IgG 调整后血清阳性率为 5.2%,从 0.9%(10-14 岁参与者)到 9.5%(5-9 岁参与者)不等。到 2021 年 4 月至 6 月,这一数字上升至 19.9%,从 13.9%(0-4 岁参与者)到 32.7%(15-18 岁参与者)不等。在调整性别、年龄、地区、时间段、贫困程度和城乡地理状况后,少数族裔群体感染 SARS-CoV-2 血清阳性的风险高于白人参与者(OR 1.4,95% CI 1.0 至 2.0)。在 10 岁以下儿童中,没有症状或症状群可以可靠地预测血清阳性。总体而言,48% 的血清阳性且问卷数据完整的参与者回忆起在 2020 年 2 月至研究访问期间没有出现任何症状。结论在广泛接种疫苗之前,约三分之一的 15-18 岁参与者有证据表明存在针对 SARS-CoV-2 的抗体。这些数据表明,种族背景与儿童感染 SARS-CoV-2 的风险独立相关。试验注册号 NCT04061382。
为了应对经济危机,组织采取了减少工资或裁员等隐性行动,从而影响了员工的满意度和组织的绩效。在此前提下,本研究的目的是介绍文献中关于经济危机对工作满意度影响的现有研究。多项研究表明,工作满意度是员工保留和敬业度的关键因素;因此,了解影响工作满意度的因素将有助于设计策略,以在经济不稳定的情况下增强这种看法。通过对 36 篇文章的深入阅读进行系统回顾,得出结论:一般来说,经济危机时期不会对工作满意度产生显著影响;但是,工资、工作环境、合同类型、文化和性别差异等某些方面确实会影响这种看法。本研究结果可以成为公司的有用工具,帮助公司更有效地应对经济危机的不利影响,通过留住合适的员工来实现组织的运营连续性。关键词:工作满意度、经济危机、系统评价、重要因素、文化差距。
从我上面所说的以及那些可能已经阅读过我之前关于数字 IUPAC(i-UPAC)[2] 的文章的人可能已经清楚,我对未来的愿景来自于这样一种理念的交汇:我们所做的是使用科学方法研究化学,而我们越来越多地使用数字技术景观来做到这一点。化学家在化学空间中工作!我们可能从不同的地方开始在这个空间中导航,并根据我们的专业和目标采取不同的路径,从分子到药物,从化合物到配方,从材料到设备。我们越来越致力于更具体、更精确,无论是个性化医疗还是精准农业,寻求能源效率还是加强循环经济。我们居住的化学空间是广阔的,化学也与变化有关,所以我们不能忘记时间维度;我们真的生活在一个化学时空的世界中。化学不仅与分子的性质有关,还与分子的转变以及这些转变发生的速率有关——时间很重要。我们如何应对这个广阔的、很大程度上未开发的空间?我们需要探索一切吗?在许多情况下,化学家们都受到了大自然的启发。大自然通过反复试验,有更长的时间来探索化学空间的各个区域。但大自然也可能受到很久以前走过的路径的限制。我想我们大多数人也相信,我们自己的想象力和内在创造力使我们能够触及化学空间的不同区域,但——我们是创造、探索还是仅仅探索已经存在的路径呢?[3]
祖父母诈骗 骗子冒充孙子并悄悄说他们有麻烦需要钱。 医疗保险/医疗补助欺诈 假冒代表获取个人信息以开设账户并申请信用卡。 抽奖和彩票诈骗 要获得“奖品”,您必须汇款支付税款、运费或手续费。 葬礼诈骗 骗子阅读讣告并联系寡妇,声称过去某笔生意欠了钱。 情人诈骗 骗子在网上编造引人入胜的背景故事和身份,并在一段时间内迷惑受害者。然后他们要求钱用于紧急情况、医疗费用或其他令人心碎的问题。举报诈骗:www.bbb.org/scamtracker 或拨打 901-759-1300。
摘要:在过去的几十年里,大数据促进并改善了我们在医学研究和临床领域的日常工作;实现这一点的策略是了解如何组织和分析数据,以实现最终目标,即改善医疗保健系统,包括成本和收益、生活质量和患者结果。本综述的主要目的是说明大数据在医疗保健领域的最新发展、特点和架构。我们还想展示大数据在区块链和人工智能等最新技术中的不同应用和主要机制,认识到它们的优点和局限性。也许,医学教育和数字解剖学是尚未开发的领域,正如我们所提议的那样,研究它们可能会有利可图。使用这些不同的技术可以彻底改变医疗保健系统。因此,我们正在解释这些系统的基础,重点关注医疗领域,以鼓励医生、护士、生物技术和其他医疗保健专业人员参与并创建更高效、更有效的系统。
最终评估文件 – Sotorasib 治疗既往接受过治疗的 KRAS G12C 突变阳性晚期非小细胞肺癌 第 10 页,共 19 页