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检查更新现实世界的趋势、城乡差异以及利用狭义和广义下一代序列的社会经济差异
肺癌患者中，按大小 [大面板（50 + 基因）、中等面板（2 至 49 个基因）、单基因] 随时间推移的基因检测总数和比例。B，非肺癌患者中，按大小 [大面板（50 + 基因）、中等面板（2 至 49 个基因）、单基因] 随时间推移的基因检测总数和比例。
利用健康行为改变的多理论模型 (MTM) 来解释健康行为：系统评价
文章信息 摘要背景：理论框架的运用在健康促进研究中至关重要，尤其是在努力改变健康行为时。本系统评价旨在通过使用第四代健康行为改变多理论模型 (MTM) 进行的研究来评估和综合证据，以了解其有效性。方法：在 MEDLINE、CINAHL 和 Academic Search Premier 中进行了全面的文章搜索。搜索重点关注 2016 年至 2023 年 12 月期间使用 MTM 的研究，遵循 PRISMA 系统评价指南。结果：通过筛选标题、摘要和全文，初步筛选出 7583 篇文章。共有 69 篇文章符合纳入标准。这些研究涵盖了全球范围内不同的目标群体和健康行为，分为定性研究、横断面研究或实验研究。六项定性研究揭示了不同健康行为的 MTM 主题。五十六项横断面研究表明，MTM 结构可以有效预测行为变化，尽管统计意义各不相同。七项实验证明了 MTM 在启动和维持变化方面的作用。对于由 49 项研究实施的启动模型，平均调整后的 R 2 为 38.4%（SD = 16.4%）。对于由 45 项研究实施的维持模型，平均调整后的 R 2 为 38.9%（SD = 15.5%）。结论：本系统评价证实 MTM 是理解、预测和促进健康行为改变的有力框架。其普遍适用性和有效性凸显了该模型作为设计未来健康促进战略和干预措施的基础工具的潜力，这些战略和干预措施旨在实现积极和持久的行为改变。
石油和天然气公司开展的碳捕获和利用项目：俄罗斯的案例研究
摘要：由于石油和天然气公司是主要的温室气体发射器之一，因此他们面临着应对气候挑战的责任。这突出了将脱碳选项集成到其运营中以实现全球气候目标的必要性。尽管用于捕获，利用和存储CO 2（CCUS技术）的技术进展通常归因于石油和天然气公司，但该行业的CCUS项目主要集中在碳存储上，而CO 2注入了以增强石油回收率，这有限有限。同时，碳捕获和利用率（CCU）技术为生产CO 2生产有价值的产品提供了有希望的途径，这一潜力在石油和天然气部门内的理论和实践中尚未得到反应。这项研究分析了石油和天然气公司的完整CCU周期的开发，评估了此类项目的经济可行性。它包括有关CCU部署的研究材料的内容分析，以及一个案例研究，对俄罗斯CO 2产生甲醇的经济生存能力进行建模。调查结果表明，获得项目回报的基于CO 2的甲醇的估计最低价格为每吨1128美元，而传统甲醇的最低价格为每吨约400美元。这个价格差距强调了促进低碳技术，市场和措施的发展以支持这些项目的必要性。在CCU项目的领域中，降低成本措施可能更适用，而监管措施（例如碳税）目前对这些项目的经济可行性的影响有限。
纽约市住房管理局M/WBE利用计划＆...
B. M/WBE利用计划NYCHA于2021年7月启动了正式的M/WBE计划，并采用了反映纽约市的M/WBE利用目标。根据这些目标并增加了合同机会的多样性，公平性和包容性，需要将素数分包为分包总合同价值的30％，并取决于质量是MBE还是WBE认证。NYCHA仅认可获得城市认证的M/WBE（即获得小型企业服务认证的供应商）。利用目标如下：
Fernandez, M.、Faturahman, A. 和 Santoso, NA (2024)。利用机器学习优化废物回收中的可再生能源利用。
摘要 本研究探讨了机器学习技术在回收过程中利用可再生能源的应用。随着世界努力寻求可持续的解决方案来满足能源需求和废物管理挑战，本研究探讨了机器学习算法的集成，以优化废物回收的可再生能源生产。通过采用这些算法，该研究旨在提高可再生能源发电的效率和有效性，同时促进对环境负责的废物管理实践。该研究涵盖了来自各种回收设施的全面数据分析，确定了能源消耗模式并评估了节能机会。研究结果表明，应用机器学习可以减少高达 30% 的能源消耗，增加回收产量，减少温室气体排放。这些结果突出了在可再生能源生产的回收过程中实施智能技术的潜在好处和挑战。此外，该研究还提供了有关如何整合机器学习来支持长期可持续性并显著促进改善环境管理的见解。因此，这项研究为更清洁、更可持续的未来铺平了道路，激发了废物管理和可再生能源行业更广泛地采用创新技术。 关键词：可再生能源、机器学习、可持续废物管理 1. 简介
二氧化碳捕获，利用和封存非联邦土地允许工作队
• USE IT Act duty (I, VI) – Tara Righetti, Chair, Federal Lands • Key issues to consider – Matthew Fry, Senior Policy Manager of Carbon Management, Great Plains Institute • CCUS policies related to public lands – Indra Dahal, Bureau of Land Management • State approaches – Lily R. Barkau, Natural Resources Program Manager, Wyoming Department of Environmental Quality and Jason Lanclos, Director, Louisiana能源和自然资源部•参与社区的最佳实践 - 凯瑟琳·科尔曼·弗洛斯（Catherine Coleman Flowers），农村企业与环境正义中心•促进的讨论和下一步 - 所有工作队成员2：45-3：00休息
利用数据利用和预测分析
摘要 信息技术的进步推动了组织和个人生成的数据量和多样性的指数级增长。在这个时代，数据科学已成为揭示数据中隐藏模式的重要学科，从而促进更智能的决策过程。本文全面、最新地概述了数据科学应用中的挑战和机遇，特别关注 PLS（偏最小二乘）分析方法。通过 SmartPLS 应用程序实施的 PLS 方法将偏路径分析与偏最小二乘技术相结合，并已成为数据科学领域分析复杂结构模型的首选方法。本研究深入探讨了 PLS 在处理多样化和复杂数据集方面的实际应用和优势，并阐明了实施过程中遇到的潜在障碍。通过研究方法的优势并解决与 PLS 相关的挑战，本文旨在为寻求利用此方法和 SmartPLS 应用程序增强数据分析和明智决策的研究人员和从业者提供宝贵的见解。关键词：数据驱动创新、预测分析、决策支持系统 1. 简介
Rider 82 报告 – 空间规划和利用
空间规划和利用。立法机构的意图是，德克萨斯州教育局 (TEA) 应最大限度地提高其位于 William B. Travis 大楼总部的空间规划和利用效率，并应腾出两层楼的空间，以便其他州机构使用，从而为该州带来长期节省。因此，在上述战略 B.3.4（中央管理）的拨款中，包括 2024 财政年度从一般收入基金中拨款 3,800,000 美元，用于 TEA 与德克萨斯州设施委员会 (TFC) 或其他实体签订合同，以转移服务、空间配置和小型施工、家具、会议室技术、地毯更换、安全入口点和相关费用，以实现在 2024-25 两年期结束前将运营合并到不超过五层楼。TEA 和 TFC 应不迟于 2024 年 7 月 1 日向立法预算委员会提交进度报告。
碳捕获，利用和存储（CCUS）溶液脱碳化液化天然气为什么，何处和多少？
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COV 政策标准对人工智能的利用......
弗吉尼亚州拥有强大的数据中心行业、强大的高等教育机构、不断增长的劳动力以及需要提高效率和效力的州政府，因此有望成为新兴人工智能 (AI) 行业的领导者和创新者。许多联邦机构已经利用这项技术来处理数据、做出自动决策、增强客户服务和提高政府效率。预计政府内部对人工智能的使用只会在未来增加，公众需要更好地了解联邦如何使用人工智能。鉴于政府越来越多地使用人工智能系统，必须为所有联邦机构负责任、合乎道德和透明地使用人工智能制定全面的政策标准。政策标准