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教育部借款人辩护解除
1 追踪：拜登-哈里斯政府下的学生贷款债务减免，CAP20（2024 年 9 月 4 日），https://www.americanprogress.org/article/tracker-student-loan-debt-relief-under-the-biden-harris-administration/。2 高等教育中的退伍军人学生，国家高等教育政策研究所（2023 年 11 月更新），https://pnpi.org/wp-content/uploads/2023/11/VeteransFactSheet-Nov-2023.pdf；学生借款人保护中心，绘制剥削地图：考察营利性大学作为有色人种社区金融掠夺者的情况 9（2021 年 7 月），https://protectborrowers.org/wp-content/uploads/2021/07/SBPC-Mapping-Exploitation-Report.pdf。 3 新闻稿，美国教育部，拜登-哈里斯政府批准向 317,000 名就读艺术学院的借款人提供 61 亿美元的团体学生贷款减免（2024 年 5 月 1 日），https://www.ed.gov/about/news/press-release/biden-harris-administration-approves-61-billion-group-student-loan。
利用生成人工智能提高你的学术效率
大型语言模型 (LLM) 支持的生成人工智能 (AI) 可以解决学术界面临的挑战，例如时间限制和管理负担，在提高学术生产力的同时提出道德考量。有效、及时的工程涉及明确的指令、背景和期望的输出。根据受众量身定制语气和细节，使用基于角色的提示来完成复杂的任务，并反复改进以获得最佳结果。
雅典，2024年11月28日，马斯达（Masdar）结束交易，以获取Terna Energy宣布目标是在希腊和东欧增长的目标
阿布扎比，阿联酋和雅典，希腊 - 2024年11月28日 - 阿联酋的清洁能源领导人阿布扎比未来能源公司PJSC - Masdar（“ Masdar”），今天宣布已成功地收购了70％的Encort of Terna Energy Sa（Tenerehort and Tenergy.At）（tenergy.at）（geketers）的70％的股份（geke），geker.ata sa。所有监管批准。该交易以每股20欧元的价格达成协议，以32亿欧元的企业价值估值，这是雅典证券交易所有史以来最大的能源交易，也是欧盟可再生能源行业中最大的能源交易之一。交易结束后，马斯达尔将寻求希腊资本市场委员会（HCNC）的监管部门批准，以启动全现金强制性招标要约（“ MTO”），以获取Terna Energy的流通股。Terna Energy在可再生能源领域一直是二十多年来的关键参与者，在希腊拥有最大，最多样化的投资组合以及保加利亚和波兰的项目。公司在风，太阳能，生物量和水力技术中拥有并运营清洁能源项目 - 希腊可再生能源领导者还在建立欧洲最大的抽水水电项目之一，即680MW AMFILOCHIA项目。由于Terna Energy目前运营的能力为1.2吉瓦（GW）（GW），此次收购反映了Masdar对公司令人印象深刻的增长潜力的信心，到2029年为6GW。Terna Energy将在增强Masdar的整个欧洲投资组合中发挥重要作用，因为到2030年，它以100GW的全球能力为目标，以支持能源过渡。Masdar首席执行官Mohamed Jameel Al Ramahi评论说：“ Masdar很荣幸能成为Terna Energy的主要股东，汇集了两个能源冠军。 我们坚定的愿景和长期资本将为Terna Energy的扩张而进一步增长，因为它执行了支持希腊可再生能源目标的战略。Masdar首席执行官Mohamed Jameel Al Ramahi评论说：“ Masdar很荣幸能成为Terna Energy的主要股东，汇集了两个能源冠军。我们坚定的愿景和长期资本将为Terna Energy的扩张而进一步增长，因为它执行了支持希腊可再生能源目标的战略。
在大密度下QCD的定量精度
我们研究了在不均匀性手性凝结阶段中带有修饰的锥分散关系的带电倾斜对的歼灭过程的DILEPTON生产速率。我们假设双性手性密度波是一种不均匀的手性冷凝物，并在不均匀性手性凝结相中获得Nambu-Goldstone模式的分散关系。我们基于Oð4Þ对称性使用低能效率的拉格朗日，该对称是由顺序参数扩展到第六阶的。获得的分散关系是各向异性和二次动量的。我们使用所获得的分散关系通过带电的Pion-Pair歼灭作为不变质量的函数评估电子轴体生产速率。基本上，不均匀性手性凝结相中的生产率相对于不变质量的总斜率比同质性手性凝结相的质量陡峭。因此，当不变质量的质量约为两倍时，可能会提高生产率。
LTIMindtree 与微软联手推动人工智能创新和数字化
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在日益融合的世界中实现卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro Group 旗下公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。欲了解更多信息，请访问 www.ltimindtree.com。
市检察官 Mara W. Elliott 指控十余人
加味烟草对年轻用户尤其危险，这就是为什么圣地亚哥市和加利福尼亚州在一年多前就禁止销售加味烟草。圣地亚哥市检察官 Mara W. Elliott 去年夏天起诉当地零售商违反这些销售禁令，以数千美元的罚款和禁止未来销售的禁令和解。今天，市检察官 Elliott 对南加州和网上的十多家零售商提起了另一轮诉讼，指控他们向她办公室的卧底特工出售加味烟草。“我们卧底调查的最新结果显示，零售商继续通过销售危险的加味烟草产品来瞄准我们的儿童，这些产品被称为‘釉面甜甜圈’、‘生日奶油甜馅煎饼卷’和‘法式吐司肉桂糖’，”市检察官 Elliott 说。“这些经营者显然没有在去年我们提起第一轮诉讼后得到信息，所以今天，我将对三个不同县的十多家继续违反州法律的商店提起诉讼。”上个月，圣地亚哥市检察官办公室的卧底调查员走访了南加州各地的商店，在那里他们可以立即购买调味烟草产品。在一个例子中，销售是由商店老板亲自完成的。在另一个例子中，调查员被领进一个“仅限员工”的房间，在那里他们看到了一系列待售的调味烟草产品。调查员还可以从在线零售商那里订购调味烟草产品，并将它们送到当地地址，交货时无需进行年龄验证。其中一家零售商 Vapor
电荷介导转化实现植物基因组高效编辑
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 11 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.19.624257 doi：bioRxiv preprint
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
解决工业直接排放和工业雨水排放中 PFAS 的策略
所有 PFAS 化合物都是有意制造的，但有些化合物也可以作为其他氟化合物分解时的副产品产生。许多含有 PFAS 的产品用于多种工业过程，包括金属电镀、纺织品生产和处理以及特种纸生产。根据美国环保署 2017 年 11 月发布的 PFOS 和 PFOA 技术情况说明书，美国分别于 2002 年和 2015 年停止生产 PFOS 和 PFOA。其他 PFAS 化学品至今仍广泛用于工业和消费产品中。含有这些化合物的工业和生活垃圾可以通过市政或私人垃圾处理系统、工业排放、雨水径流、地下水排放或大气沉降物排放进入环境。此外，几种 PFAS 是水成膜泡沫 (AFFF) 的关键成分。这些泡沫已广泛用于全国各地机场和军事基地的灭火训练演习和测试以及紧急消防。近年来，各种工业场所的地表水和地下水中都检测到了 PFAS，包括军事设施、市政机场、金属电镀设施、散装燃料码头、造纸厂和垃圾填埋场。密歇根州各地的地表水中都检测到了许多 PFAS 化合物，在密歇根州水域进行 PFAS 分析的大多数鱼组织样本中都检测到了 PFOS。