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Waldorf和Neuroscience.docx
知道大脑如何发展对于理解为什么这三个焦点对任何教育计划的成功如此重要。让我们首先学习大脑的一些基本基础。首先，它是“ triune”，也就是说，它有三个部分。更重要的是，并非所有三个部分都正如我们曾经认为的那样全面发展。实际上，新生儿的大脑很少是“在线”和“准备出发”。当使用MRI观察到新生婴儿的大脑时，大脑的唯一部分被点亮或活跃的部分是最原始的部分 - 脑干，感知大脑或“动物脑”，也称为“动物脑”。（听觉和视觉皮层的小，不发达的部分是唯一的例外。）大脑的这个原始部分是我们唤醒和压力的经验负责的。它可以在需要时加入高档，并在需要时进行战斗或飞行响应。我喜欢将其称为“感觉大脑”，因为它只能说感官的语言，这是唯一一致地使我们生存的语言。例如，当我们在树林中遇到一只熊时，我们的话不会拯救我们，但是我们的感官提高了。
2.SCI.Luna the Eel - 水污染课程计划
● 根据 EPA 的说法，水污染是“任何人为造成的水污染，这种污染会降低水对人类和自然界其他生物的利用率。除草剂、杀虫剂、化肥和危险化学品等污染物会进入我们的供水系统。当我们的水源受到污染时，就会对人类、动物和植物的健康构成威胁。”由于这是一个冗长的解释，词汇量很高，教师可以尝试替换 K-3 学生可以识别的单词。例如：污染是指毒药、化学物质和垃圾等物品，它们会危害我们的空气、水、动物、植物和人类以及地球。
观看生成的AI炒作气泡气气
著名的短语“没人因购买IBM而被解雇”是一个很好的（即使是部分的历史类似物）与当前的喂食狂热购买AI：IBM虽然很昂贵，但昂贵，是自动化工作场所的公认领导者，表现到这些公司的优势。IBM著名地重新设计了安装系统的环境，以确保办公基础架构和工作流程被最佳地重新配置以模拟其计算机，而不是相反。同样，AI公司一再声称我们处于采用的新时代，而且还必须主动适应其新技术。具有讽刺意味的是，在过去的AI浪潮中，IBM本身已经过分宣传和交付不足：有些人将其“ Watson AI”产品描述为他们出售的医疗保健环境的“不匹配”，而其他人则将其描述为“危险”。 13又一次，尽管存在许多问题和缺点，但AI还是不可避免的“进步”：从内置偏见到不准确的结果到隐私和知识产权侵犯，再到繁重的能源使用。
从土壤、厨余垃圾、落叶中筛选木质素降解菌，
木质素是一种复杂的化学异质聚合物，可形成木质纤维素生物和化学水解的物理屏障，使木质纤维素生物质难以降解。木质素分解微生物通过产生细胞外酶在木质素降解中起着至关重要的作用。木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶是在木质素降解中发挥作用的酶。已从土壤、厨余垃圾、落叶和牛粪中分离出 41 种细菌分离株。然而，这些分离株的木质素分解活性尚未被发现。本研究旨在根据木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性确定从土壤、落叶、厨余垃圾和牛粪中分离出的细菌的木质素分解能力。研究分几个阶段进行：分离株再培养，基于亚甲蓝染料降解的木质素过氧化物酶活性定性和定量测试，以及基于酚红染料降解的锰过氧化物酶活性定性和定量测试。共有 4 株来自土壤的细菌分离物（Tn9、Tn14、Tn16 和 Tn17）和 2 株来自牛粪的细菌分离物（KS2 和 KS5）表现出定性和定量的木质素过氧化物酶活性。4 株来自土壤的分离物（Tn2、Tn6、Tn14 和 Tn16）、1 株来自厨余的分离物（SD1）和 1 株来自牛粪的分离物（KS5）也表现出锰过氧化物酶活性，定性和定量均如此。表现出木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性的 9 株细菌分离物具有作为木质素降解生物制剂的潜力。关键词：细菌、木质素分解、过氧化物酶
2024-11-08 - CLF NBI RMI UW - 华盛顿州碳排放代码语言建议 - 最终版
我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范，并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡，为教育和培训留出更多时间。建议的方法（情景 P.7）将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%，或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量（节省约 7.7 亿美元的社会成本）。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级（Kocher & Gruenwald，2022 年）。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格，那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
引用刘XZ，Duan MJ，Huang HD，Zhang Y，Xiang Ty，Niu WC，Zhou B，Wang HL和Zhang TT（2023）预测2型Diabe
糖尿病是指具有高血糖的慢性流行代谢疾病。国际糖尿病联合会（IDF）的最新统计数据表明，到2019年，全球约有4.63亿成年人（年龄在20至79岁之间）将患有糖尿病；到2045年，糖尿病患者的人数估计达到7亿（1）。糖尿病并发症已被发现是糖尿病患者死亡的主要原因（2），其中76.4％的糖尿病患者至少报告了一种并发症（3）。糖尿病性肾脏疾病（DKD）是糖尿病的主要微血管并发症，其特征在于高患病率，死亡率和治疗成本，但较低的意识和预防和治疗率较差（4）。在中国，近20-40％的糖尿病患者患有DKD，而DKD的意识率低于20％，治疗率甚至低于50％（5）。DKD的典型进展是指尿白蛋白排泄的初始增加（称为微藻尿症），该尿伴随着大量蛋白尿，随后肾功能的快速下降。结果，蛋白尿已被认为是从传统角度开始肾功能下降的初始途径（6）。但是，由于发现许多蛋白尿患者可以自发地恢复到正常的白蛋白排泄率，或者是基于DKD的综合风险管理（7-11），因此上述理论受到了挑战。尽管增加的筛选频率可以避免延迟诊断，但这并不均匀地实现。在此基础上，微量白蛋白尿作为DKD的传统标志和干预的最佳机会的有效性受到挑战，因为DKD在发作过程中通常是阴险的（12）。尽管肾脏活检能够将DKD与糖尿病肾脏疾病（NDKD）区分开，但尚未验证黄金标准以评估DKD的发展。此外，DKD的预防，早期诊断和治疗在降低糖尿病患者心血管事件的发生率并改善其生存率和生活质量方面具有重要意义。因此，迫切需要
国家预警评分系统可对医院内病情恶化的成年患者发出警报
NICE 关于住院急性病成人患者的指南：识别和应对病情恶化建议急性医院的成年患者应在初次评估或入院时记录生理观察结果。然后应至少每 12 小时监测一次生理观察结果，除非高层决定增加或减少对个别患者的监测频率。NICE 建议应使用“生理跟踪和触发系统”来监测急性医院的所有成年患者，并使用多参数或聚合加权评分系统在本地设置触发阈值。NICE 指南中关于生理跟踪和触发系统选择的部分推荐使用 NEWS2 作为 NHS England 认可的系统。
锂离子电池废弃物回收
锂离子电池 (LIB) 是一种很有前途的电池技术，广泛应用于消费电子产品、电动汽车 (EV) 和固定式储能应用。LIB 回收是对已达到使用寿命的电池进行回收，以回收其内在材料，最好是将其带回制造供应链。回收这些电池是一个多阶段过程，包括收集、分类、拆卸、物理分离和精炼以回收内在材料等步骤。其中一些材料被归类为印度制造业的关键或战略材料，回收它们有助于缓解供应链风险并减少进口依赖。我们估计，到 2030 年，奥里萨邦可能产生约 6.6 千吨累计 LIB 废物，主要受电动汽车和电信塔等固定式储能应用以及消费电子产品的普及推动。为了提供更多信息，根据我们的分析，可以从这些 LIB 废物中回收大约 100 吨锂。一个汽车锂离子电池组（NMC532）可能包含大约 8 公斤锂（Castelvecchi 2021）；因此，从这些废物中提取的 100 吨锂理论上可以为 12,500 辆汽车电池组供电。
通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于