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对影响气候变化的政策的福利分析
解决气候变化的最多方法是什么？本文扩展并应用了公共资金（MVPF）框架的边际价值来帮助回答这个问题。我们研究了过去25年中研究的96个美国环境政策变化。这些政策涵盖了补贴（风，住宅太阳能，电动和混合动力汽车，车辆退休，设备折扣，天气 - ization），裸（营销，能源保护）和收入提高（燃料税，上限和贸易）。对于每个策略，我们借鉴了因果关系的准实验或实验评估，并将这些估计值转化为MVPF。我们将这些行为反应的一致翻译应用于其相关外部性和这些外部性的衡量标准中。我们还提供了一种新方法，用于通过进行溢出的学习。分析产生三个主要结果：首先，投资的补贴直接取代电力的肮脏产量，例如风力发电的生产税信用和住宅太阳能电池板的补贴，比我们样本中所有其他补贴的MVPF（通常超过2个）（通常超过2个）（通常为MVPF通常约为1）。第二，减少能源消耗的轻度具有较大的MVPF，而用肮脏的电网瞄准美国地区时，阀门高于5。相比之下，针对具有清洁网格（例如加利福尼亚州和东北）的政策具有较小的MVPF（通常低于1）。第三，由于存在较大的环境外部性，燃油税和上限和交易政策是提高收入的高度有效手段（MVPF低于0.7）。我们将这些结论与以前文献中使用的更传统的每吨成本指标得出的结论进行了对比。
合同工的招聘和保留 | ...
1.目的。去年，联邦政府通过数万名采购专业人员授予的合同购买了价值超过 7500 亿美元的商品和服务，这些专业人员的商业敏锐性、分析和研究技能以及判断力对于机构任务的成功至关重要。作为世界上最大的商品和服务买家，联邦政府严重依赖这支劳动力队伍——我们成功的联邦采购系统最重要的元素——来提供最具价值的解决方案并确保采购系统为所有美国人服务。为确保我们在各个层面都有采购人才渠道，并确保我们能够应对未来的挑战，本备忘录制定了优先招聘和留住合同专业人员的蓝图。
程序和清单 - 使用Nanobind套件从DNA Genotek Oragene设备中收集的唾液中提取纳米宾HMW DNA
初始版本2024年10月1日仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学（“ PACBIO”）。保留所有权利。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知，条款，条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学，PACBIO徽标，PACBIO，Circulomics，Omniome，Smrt，Smrt，Smrtbell，Iso-Seq，Sequel，sequel，Nanobind，sbb，sbb，sbb，revio，onso，apton，apton，kinnex，peretarget和sprq是Pacbio的商标。
全球合同解决方案有限公司
在新西兰立法环境中，需要异地效应并非不利（超越次要），尽管每个区域权威通常都需要在可行的情况下将这些效果最小化，但是有限的限制，例如，改进的分散体受到降低收益的限制。在这种情况下，将需要非常高的堆栈才能显着降低效果，这些效果已经被证明不超过最小的排放，至少有38m高的堆栈，并且无需进一步降低。但是，提议的38M应被视为最低限度，其他工程/施工要求可能意味着最终的堆叠堆栈将更高，并且异地效应甚至更低。
活动：从草莓中提取 DNA
步骤 4：将混合物通过咖啡滤纸或粗棉布过滤到透明塑料杯中，去除固体部分。步骤 5：小心地将冷外用酒精倒入杯壁，在草莓液体顶部形成一层。DNA 将开始在两种液体之间的边界处沉淀。步骤 6：使用搅拌棒收集形成的白色丝状 DNA。
kid-ppg：知识了解从智能手表提取心率的深度学习
摘要 - 由于运动伪像和信号降解，从光电学（PPG）信号中准确提取心率（PPG）信号仍然具有挑战性。尽管经过数据驱动的推理概率培训的深度学习方法提供了有希望的解决方案，但他们通常不利于医疗和信号处理社区的知识。在本文中，我们解决了深度学习模型的三个缺点：删除运动伪像，降低评估以及对PPG信号的生理上合理的分析。我们提出了一个知识知情的深度学习模型Kid-PPG，通过自适应线性过滤，深层概率推断和数据增强来整合专家知识。我们在PPGDALIA数据集上评估了KID-PPG，达到平均平均绝对误差为每分钟2.85次，超过了现有的可重复方法。我们的结果表明，通过将先验知识纳入深度学习模式中，心率跟踪的表现显着改善。这种方法通过将现有的专家知识纳入深度学习模型中，可以增强各种生物医学应用。
引用：Sawaki，T。（2020）。互动声音结构文本：对int
引用：Sawaki，T。（2020）。相互作用的声音结构文本：对历史论文介绍性章节中跨结构单元的对话元素的定量研究。语言功能，27（2），174–206。https://doi.org/10.1075/fol.17037.saw这是作者的作品版本，该作品被接受，以发表语言功能。由出版过程产生的变化，例如编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
吸引私人投资促进能源转型
然而，巴西通过其国家开发银行（巴西开发银行 [BNDES]）和规划部门（矿业和能源部 [MME]），在其能源规划机构（能源研究办公室 [EPE]）和更广泛的国内机构框架的协助下，就如何通过扩大私人投资来扩大可再生能源和基础设施树立了宝贵的榜样。巴西的例子还展示了如何通过扩大国内产业供应链来增加就业机会，并通过能源转型相关项目对当地经济产生积极影响。本文重点介绍巴西的合作方式，即将资金支持与战略规划和风险评估相结合，为可再生能源项目创造有利环境提供了全面的框架。本报告不涉及其他脱碳解决方案，例如生物燃料、能源效率和需求侧解决方案。其他希望发展可再生能源行业的国家可以从巴西的成功例子中汲取灵感。
