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平衡增长动力 - 2025-26 年联邦预算
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RTE 关于 2020-2021 年两年平衡的报告......
根据《电力平衡指南》第 50(3) 条和第 51(1) 条实施定义同步边界新不平衡结算的欧洲方法（已批准，自 2021 年 9 月 1 日起适用的版本） 根据《电力平衡指南》第 52(2) 条，建立平衡责任方不平衡结算协调的欧洲方法。（已批准，自 2021 年 9 月 1 日起适用的版本） 根据第 53(1) 条实施 15 分钟不平衡结算期（已批准，自 2022 年 4 月 1 日起适用的版本。根据 EB 条例第 62(9) 条的规定，法国监管机构已批准将 15 分钟不平衡结算期的引入推迟到 2025 年 1 月 1 日。）
分析平衡电力系统的各种选项...
摘要：波兰电力系统（KSE）的力量平衡是确保电能供应安全到最终用户的关键要素。本文介绍了电源系统（PS）中电力需求的分析，并强调了在一天中的随后几个小时，特定的日子和特定月份的典型功率可变性。计算未交付给最终用户的电能成本的方法，并提出了KSE的这些成本的数量。已经分析了平衡功率系统的峰值负载的不同可能性，并为计算相关成本的数量而制定了假设。在此基础上，已经对使用操作员的系统服务，跨订单连接和各种储能解决方案进行平衡峰负载的可能性进行了比较分析。根据获得的结果，已经提出了最佳的工具，该工具是针对能源市场参与者行为的传输和分销系统运营商对基于市场的影响的，以确保电力系统的运营安全性和连续的能源交付给最终用户。
平衡可再生能源目标与社区利益
2020 年 2 月，州长 Andrew Cuomo 在《加速可再生能源增长和社区福利法案》中提出了所有这些措施，他认为，加快审查对于实现纽约的积极气候目标是必不可少的 (Governor Andrew Cuomo 2020)。具体来说，他提议“整合主要可再生能源设施的环境审查和许可，以提供一个单一论坛”来审查大型环境项目。根据拟议的法律，该州经济发展部内新设立的可再生能源许可办公室将在六个月至一年的较短时间内对这些项目进行所有环境许可 (Governor Andrew Cuomo 2020)。与这一加快的时间表相比，在州一级获得许可的可再生能源项目有时需要 12 至 18 个月的许可时间，例如在俄勒冈州 (Stoel Rives 2018)。
抗氧化剂和氧化还原信号之间的平衡作用
植物生存的环境不断考验着它们应对各种生物和非生物胁迫的能力。许多这样的挑战导致活性氧 (ROS) 过度积累，从而造成一种称为氧化应激的危险细胞状况。尽管不受控制的 ROS 会对细胞成分造成严重损害，但现在很明显，低水平或中等水平的这些活性分子发挥着重要的信号传导功能。从微调发育过程到协调快速防御反应，ROS 产生和清除之间的微妙平衡对于植物的生长和生存至关重要。本综述全面研究了植物如何产生和管理 ROS、其抗氧化防御网络的分子结构以及支持适应波动环境条件的复杂氧化还原信号事件。重点介绍了最近（2020-2025 年）在了解特定抗氧化途径和氧化还原调节的转录程序如何提高对干旱、盐度、极端温度和重金属的耐受性方面取得的进展。我们还讨论了 ROS 与激素的整合、抗氧化剂与植物-微生物相互作用之间的相互作用，以及旨在增强抗逆能力的新兴生物技术方法（包括基因编辑）。通过综合当前的见解并强调悬而未决的问题，本综述强调了氧化还原稳态在塑造植物适应性、生产力和抵御全球气候日益加剧的压力方面的重要性。
确保医疗保健AI：平衡数据隐私和...
工程师Lead，Elevance Health Inc，弗吉尼亚州里士满摘要AI正在彻底改变医疗保健，其变革性应用从疾病诊断和预测分析到个性化医学和运营效率。机器学习算法可以分析复杂的数据集，以发现以前无法实现的模式和见解。云计算通过提供可扩展的基础架构，使大量医疗保健数据的存储和处理进一步扩大了这项革命。但是，这种AI和云技术的协同作用也引入了关键挑战，尤其是在敏感医疗保健信息的安全性和隐私方面。平衡对创新的需求与数据保护的必要性已成为医疗保健提供者，云供应商和监管机构的紧迫关注。本文探讨了AI的进步及其对数据安全的影响，尤其是对医疗保健的影响。关键字：医疗保健，数据安全，AI，数据隐私，云计算，AI，机器学习监管格局和合规性医疗保健行业在旨在保护患者隐私并确保数据安全的严格监管框架内运作。随着AI和云技术变得更加深入地整合到医疗保健系统中，遵守这些法规变得越来越复杂，要求组织在维持运营效率的同时实施强大的安全措施。它要求严格控制数据访问，存储和传输，要求组织实施管理，物理和技术保障。促进执法的一些关键监管机构包括：健康保险可移植性和问责制法（HIPAA）：1996年颁布，HIPAA在美国制定了国家保护患者健康信息（PHI）的国家标准。存储或流程医疗保健数据的云提供商必须遵守HIPAA安全规则，其中包括：
平衡安全与正义，预测警务的道德
南非警察局摘要： - 研究南非预测性警务的道德后果，该研究旨在查明主要障碍和危险，同时检查潜在的解决方案，以使您担心您的担忧并保证负责任的应用。关键主题包括数据隐私，算法偏见，有关警务，社区参与，问责制和透明度以及透明度。减少偏见，监督程序，重要点，重大的道德问题是通过南非的预测警务提出的，包括隐私的入侵，算法偏见以及过度的警务。鉴于种族不平等的历史和当前背景，这些担忧更加紧迫。为了解决这些问题，需要将个人权利和公共安全放在首位的平衡策略。为了确保在南非负责任地使用预测性警务，透明度，问责制，社区参与和道德标准至关重要。必须减轻算法和数据的偏差，以便停止偏见的结果。对预测性警务的过度依赖可能对社区关系和常规执法技术有害。方法论策略：设计定性研究，文献综述，与公共成员，执法人员的半结构化访谈以及南非预测性警务计划的案例研究，对预测性警务的南非媒体报告的内容研究。相关性。总而言之，南非有预测性警务的优势和缺点。这项工作以更全面和细微的方式来提高我们对南非预测性警务所提出的道德难题的了解。这项研究可以提高公众意识，并鼓励参与有关南非预测性警务的讨论。这些发现可以帮助决策者和执法机构创建实施预测性警务的道德和实用策略。尽管技术提出了更有效和有效执法的可能性，但它也带来了严重的道德问题。南非可以通过解决这些问题并实施必要的程序来最大程度地降低与预测性警务相关的危险，同时最大程度地提高其潜在优势。关键字： - 预测性警务，数据分析，犯罪预测，执法，公共安全，道德，隐私，偏见，歧视，算法公平，监视，社区参与，问责制，监督，监督。
平衡开放、经济安全和国家安全
报告分为五个部分。首先，简要概述了到 2030 年欧盟内部以及与美国的出口管制合作的四种情景，以及这些情景的可能性和可取性。3 第 2 和第 3 部分深入探讨了情景研讨会中出现的两个关键挑战，即欧盟内部和跨大西洋合作的程度，以及现有出口管制制度的僵局，这些僵局使得这些制度越来越不适合采取行动。这两个挑战指向了决定出口管制未来的三个困境，我们将在第 4 部分中进行讨论。第 5 部分概述了未来行动的路线，这些路线有助于确保欧盟及其成员国与值得信赖的合作伙伴从对半导体行业新出口管制的被动方式转向对量子和其他关键技术采取更可持续、更平衡的行动。
平衡人工智能领域的创新、道德和机遇 - BIL Suisse
另一方面，私募市场提供了获得突破性技术和长期增长机会的机会。风险投资 (VC) 公司经常投资早期的 AI 初创企业。虽然这些公司极具创新性，但它们也存在固有风险，包括潜在的无利可图。评估这些机会需要在支持创新和管理风险之间取得平衡。相比之下，私募股权 (PE) 公司倾向于投资那些拥有成熟应用和稳定收入来源的更成熟的 AI 公司。这种互补的方法使投资者能够同时支持 AI 领域的颠覆性和成熟性，从而平衡潜在回报和风险。此外，数字基础设施投资提供了接触 AI 增长基础资产的机会。基础设施项目（例如专注于数据存储、处理能力和网络连接的项目）对于支持 AI 至关重要，并提供更稳定的基于资产的回报。
BRS 计划采取“平衡行动”来分散反执政选票
卡纳塔克邦选举结果肯定会影响 Telangana 议会选举，因为它提升了 Telangana 国大党领导人的士气，他们曾表示卡纳塔克邦的结果也会在 Telangana 重演。这意味着，如果国大党领导人的言论成为现实，执政的 BRS 将在 Telangana 面临像在卡纳塔克邦一样的失败。如果卡纳塔克邦的结果在 Telangana 重演，BRS 政府将成为失败者，因此 BRS 必须制定计划，防止卡纳塔克邦在 Telangana 重演。消息人士称，BRS 正在实施一项已经准备好的计划，以阻止反对党赢得 Telangana 议会选举。BRS 的策略是“发挥平衡作用，将反对党的选票分给国大党和人民党”，并在 Telangana 上演帽子戏法。凭借这一策略，BRS 将试图在 BJP 和国大党之间分配反执政选票。如果反执政选票在国大党和 BJP 之间分配，BRS 将凭借自己的票仓获胜。在卡纳塔克邦，BJP 未能确保反执政选票在国大党和 JDS 之间分配，因此尽管成功了，但还是失败了