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更高的法定最低工资和更强大的集体谈判
有多种渠道可以通过这些渠道来加强经济的加强：低薪工人口袋里有更多的钱来消费触发更多的投资，因此可以提高总需求，经济增长，生产力，从而总体上就业。由于最低工资对工资发展具有重要的信号传导效应，因此最低工资对总需求的积极影响将通过总体上更强大的工资增长进一步加强。公共预算也将受益：最低工资的提高意味着各州在补充工资不足的情况下，通过税收抵免和工作中的福利不足。总需求的提升将有助于各州通过税收和社会保障捐款产生更多的收入。
获取针对癌症的靶向治疗：与主流癌症慈善机构一起及超越主流的自我和集体倡导
随着精准肿瘤学的发展，患者及其家属越来越多地参与到通过大型癌症慈善机构之外的筹款和宣传活动来获得这些治疗的努力中。在本文中，我们探讨了英国获取治疗倡导者的团结、网络和情感工作，借鉴了九位倡导者的故事，包括对他们社交媒体帖子的采访和内容分析以及新闻、评论和筹款网站上对他们案例的报道。我们认为建立涵盖消费主义和激进主义议程的网络、制定个人和集体目标以及面向公共、私人和第三部门的网络的情感和知识工作是获得支持和获取治疗的一部分。通过这些不同的实践，我们研究的参与者培养了个人优势和与其他患者和倡导者的团结，并在主流癌症慈善机构之外参与了自我和集体倡导。
MRNA与腺病毒矢量诱导的抗体反应和腺病毒的抗体反应对免疫缺陷患者的covid-19疫苗
随着精确肿瘤学的发展，患者及其家人通过筹款和竞选活动越来越多地参与了在较大的癌症慈善机构之外进行的筹款和竞选活动。在本文中，我们探讨了基于英国的访问拥护者的团结，网络和情感工作，并借鉴了九个倡导者的故事，其中包括对其社交媒体帖子的访谈和内容分析，以及在新闻，评论和筹款网站中对其案件的报道。我们将建立网络的情感和知识工作视为跨越消费者和激进议程，伪造的个人和集体目标以及对公共，私人和第三个部门的方向，这是确保支持和访问权限的一部分。通过这些各种实践，我们研究的参与者与其他患者和倡导者一起培养了个人优势和团结，因此从事自我和集体倡导与主流癌症慈善机构的共同倡导。
集体自我消费对公寓的不同能源相关投资的技术经济影响
摘要。能源社区（EC）在支持欧盟低碳经济的过渡方面发挥了关键作用，因为它们将有效的能源实践的促进与预期的积极社会影响相结合。立法者正在诉诸集体自我消费的概念，以此作为一种工具，以支持能源需求的电气和可再生能源的扩散。这项工作介绍了由Emilia-Romagna地区共同资助的EnergyNius项目领域的第一个结果，重点是投资决策的经济可行性，这些决策将提高能源效率和可再生能源在家庭部门的渗透率。为此，已经开发了一个数学模型，其中包含了内部和外部能量交换的小时时间步长，以及对电费的准确建模。它已应用于意大利公寓案例研究，在电力，供暖，冷却和私人运输方面，居民的能源需求被考虑。多亏了该模型，可以比较增加电气化水平（例如，光伏面板，热泵，电动汽车和电池），并评估集体自我消耗对公寓现金流量和环境（化石CO 2排放）的好处。
集体能力在环境中的出现......
评审团前组成员： Blaise AGRESTI，高山向导、Mountain Path 创始人 Isabelle BOUTY，巴黎第九大学 PSL 大学教授 Frédérique CHEDOTEL，昂热大学大学教授 Anthony HUSSENOT，巴黎大学教授蔚蓝海岸
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
集体协议第 4 号 - Unifor 2002
i) 确保工作按照公司制定的标准按照规定的维护惯例进行。ii) 确保已指派负责的工程师来认证所有正在执行的维护。iii) 了解分配给该机组长的任务的总工作量。iv) 组织机组人员，以便分配所需的人力和技能，以便工作能够按照公司制定的标准按照规定的维护惯例进行。v) 监控已发布的工作，并将出现的任何问题通知直接管理层。vi) 与员工和管理层沟通，以确定在合理的时间范围内完成任务可能需要什么级别的协助。vii) 确保负责的工程师已正确输入和发布所有技术记录和条目。viii) 合理属于指导和监督范围内的其他职责。
集体协议编号 4 - Unifor 2002
i) 确保工作按照公司制定的标准和规定的维护惯例进行。 ii) 确保已指派负责的工程师来认证所有正在执行的维护。 iii) 了解分配给该机组长的任务的总工作量。 iv) 组织机组人员，分配所需的人力和技能，以便工作能够按照公司制定的标准和规定的维护惯例进行。 v) 监控已发布的工作，并将出现的任何问题通知直接管理层。 vi) 与员工和管理层沟通，以确定在合理的时间范围内完成任务可能需要什么级别的协助。 vii) 确保负责的工程师正确输入和发布所有技术记录和条目。 viii) 合理属于指导和监督范围内的其他职责。
集体协议编号 1 - Unifor 2002
2.03.01.01 当公司希望测试由受保员工执行工作的可行性时，公司可选择让受保员工在指定的试用期内分包谈判单位的工作，试用期不得超过连续六 (6) 个日历月，或公司与工会谈判委员会主席双方同意的更长时间段，从受保员工开始执行工作的第一天开始计算。如果公司认为由受保员工执行工作不可行，则可在试用期结束时再次分包此类工作。为了适用此规定，公司必须提前通知工会试用期，或获得工会同意延长试用期。