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2030 年人口普查策略
十年一次的人口普查数据除了用于各州代表权分配外，还用于许多政府和非政府目的。在各州内，人口普查结果用于划分国会和州立法区，并每年分配数万亿美元的联邦资金。州和地方政府使用十年一次的人口普查数据来指导各种规划决策，包括在哪里建造新学校和医院以及在哪里集中公共交通工作。商业和非营利组织使用人口普查数据来确定其所在地并预测可能需要的产品或服务类型。例如，日托中心可以使用人口普查信息来确定年轻家庭数量不断增加的地点。专门为特定人群提供服务的非营利组织可以使用这些数据来确定最需要服务的地方。学术研究人员使用人口普查数据来查看随时间变化的趋势或收集有关特定人口亚群的信息以支持他们的研究。
可再生能源投资的风险缓解和转移：概念回顾
实现全球气候目标所需的数万亿美元不仅仅是一个抽象的数字。这些资金需要通过可行的项目来引导，从而产生理想的结果，例如发展中国家的可再生能源基础设施。项目开发和融资过程中面临的复杂性和障碍往往被低估。风险认知是发展中国家私人投资的一个重要障碍，因此最相关的干预措施之一是减少或转移投资者面临的风险。可再生能源受益于这种方法，但在某些地区，如撒哈拉以南非洲 (SSA)，其进展缓慢。在本文中，我们将研究可再生能源投资中与风险相关的干预措施，特别是从开发商的角度。为此，我们首先回顾与风险的作用、资本成本、项目开发过程和投资选择过程相关的文献和概念。本文进一步探讨了可再生能源投资者面临的风险类型和相关性。最后，本文研究了风险缓解和转移 (RMT) 工具在私营公用事业规模可再生能源投资中的使用情况，并提供了 RMT 在实践中的有效性证据。
建立公平、多元化、联合化的清洁能源……
气候就业研究所的成立基于这样一个立场：美国正面临两大历史性危机——气候变化危机和种族、性别、收入、财富、机会和希望不平等危机。为了避免气候灾难，我们必须立即采取大胆行动降低温室气体排放。在我们重建经济、确保气候安全的同时，我们有巨大的机会纠正历史不平等，创造一个更加公平、公正和包容的经济和社会。数万亿美元的投资和数千万个新就业岗位将被用于建设我们所需的清洁能源经济。CJI 与工会、政策制定者、环保领袖和其他人士密切合作，在纽约和全国各地制定了雄心勃勃的气候就业计划，以应对气候变化，同时确保新的清洁能源工作是维持家庭和社区的良好工会职业。历史表明，一份高薪和优厚福利的工作是减少收入、财富、种族和性别不平等并开辟进入中产阶级道路的最佳方式之一。
15Q26删除ftnw
15q26删除15q26缺失是一种遗传状况，当46个染色体之一 - 染色体15染色体中缺少一小块遗传物质（DNA）时发生的遗传状况。遗传变化通常会影响发展，增长，进食，有时也会影响健康。，但是它对个人的影响以及影响他们的方式可能会有很大差异。基因和染色体我们的身体由数万亿个细胞组成。大多数细胞包含一组约20,000个不同的基因；这些遗传信息告诉人体如何发展，成长和功能。基因携带在称为染色体的结构上。染色体通常成对成对，每个父母的染色体。的46个染色体，两个是一对性染色体：（一个女孩两个X，一个男孩的X和A Y）。其余的44个染色体分为22对，数量为1到22，从最大到最小。这些称为常染色体。每个染色体都有一个短（P）臂（来自Petit，French的小）和一个长（Q）臂（请参见第3页）。
慈善事业咨询可以成为财务顾问的战略优势
财富的代际转移是重塑私人财富的最重要力量之一。未来十年，预计将有数万亿美元易手，顾问拥有无与伦比的机会来建立跨代持久的客户关系。与假设相反，继承财富的继承人往往在 50 多岁，这一群体更有可能将继承的财富再投资而不是花掉。这凸显了制定正式战略来吸引和留住这些受益人的重要性。研究表明，尽管 74% 的顾问认为这是关键的关注领域，但只有少数公司制定了全面的财富转移计划。为了利用这一转变，顾问应促进与现有客户及其家人就遗产规划进行早期讨论。举办家庭研讨会、提供可视化工具来概述财富情景以及提供清晰、可行的建议可以使公司脱颖而出。成功培养跨代信任的顾问不仅可以保留资产，还可以巩固其作为重要合作伙伴的声誉。
神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
边缘人工智能——路线图
随着人工智能 (AI) 的应用呈爆炸式增长，用于解决大量被认为非常困难的问题，信息技术和半导体社区纷纷开发能够以可接受的能源成本提供所需性能的计算平台。到目前为止，大部分注意力和投资都集中在“云 AI”上，而“数据”是为行业、政府和个人生活创造价值的最大共同点。然而，对智能的追求也正迅速成为“边缘”的一个突出和必不可少的特征，数以万亿的“事物”将结合在一起产生更多的数据。鉴于边缘设备在效率、占用空间、稳健性和成本方面的严格限制，不言而喻的是，将真正的智能带到边缘将需要在从计算概念到实现技术的各个层面进行深刻的创新。这一观察涵盖了从汽车、移动、工业、沉浸式、物联网到可穿戴和可植入等各种应用。在本白皮书中，我们评估了许多可行的选择，探索了可能的未来发展道路，并提出了一系列如何实现的建议。
兽药残留对肠道微生物群和人类健康的影响
兽药用于治疗和预防食用动物的疾病。这些化合物可能会在食品（如肉、奶、蛋）中残留，尤其是当药物未按批准使用（如剂量或给药频率、标示外使用）或未遵守清除期时。兽药残留风险评估通常用于评估其安全性和确定健康价值。这些评估同时考虑毒理学和微生物学数据。组学技术的发展，包括不依赖培养的分析方法（16S rRNA 基因测序、散弹枪宏基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学），使得对复杂生物系统进行整体评估成为可能。例如，这些包括肠道微生物组、人体生理学或微生物组-宿主相互作用。人类肠道微生物组由数万亿微生物（细菌、真菌、病毒和古细菌）组成，其组成和功能受到各种因素（例如饮食、年龄、生活方式、宿主遗传、胃肠道周围和整个胃肠道的环境条件）的高度影响。肠道微生物组影响一些生理活动，例如免疫系统发育和新陈代谢。然而，人们担心食品中残留的兽药可能会扰乱肠道微生物组和微生物组与宿主的相互作用，以及这是否会导致短期和长期的健康后果。
星际采矿 I
提交内容 商业太空采矿尚处于早期发展阶段，私营公司已开始努力在太空中开采有用材料。加拿大是《阿尔特弥斯协定》的签署国，并已承诺作为主要利益相关者参与月球门户的开发。因此，加拿大承诺参与月球探索和使用月球资源，以支持地月轨道和月球表面的车辆和人员交通。 私营部门进行太空采矿的理由包括两种情况。一种情况是从地球附近的小行星上发现和开采有价值的资源（例如铁矿石、镍和浓度远高于地球上的贵金属），并在月球上开采水和稀土元素。这些资源的市场价值估计达数万亿美元。第二种情况是开采小行星和月球上的水，这些水可以作为政府和私营公司太空行动的重要资源。事实上，目前对轨道加油站的需求已经存在，OrbitFab 和洛克希德马丁等公司正在努力实现这一目标，他们正在提供购买月球开采水的合同。这应该会让投资者对该行业的中期盈利能力更有信心。
摘要书 - 人工智能与机器学习
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中相关的发展的杰出成功取得了巨大的成功，激发了基础模型的外观以及它们将在基于大规模实验和模拟数据的科学计算（SC）中获得的丰富，多样，多模式的数据时，它们将启用哪些新进展。这样的模型可以为科学机器学习（SCIML）提供强大而有原则的基础，这远远超出了仅使用用于互联网和社交媒体应用程序开发的ML工具来帮助解决未来的科学和工程问题。我将描述最近的工作，以证明在简历和NLP中广泛使用的“预训练和微调”范式的潜力，以解决SCIML问题，这表明了建立SCIML基础模型的清晰途径；除了最新的工作，突出了尝试将数据驱动的ML方法与域驱动的SC方法相结合时出现的多种“故障模式”，从而证明了成功地穿越该路径的明显障碍。我还将描述开发新方法来应对这些挑战的初步工作，以及它们大规模的实现，这将是一种一般解决方案，以建立由数百万或数十亿或万亿个参数组成的强大而可靠的SCIML模型。