GRI 305和IFRS S2中要求的其他披露可以根据公司在应用标准方面做出的选择而对齐。例如,GRI 305不需要公司使用特定的温室气体排放会计标准;但是,GRI 305中有关温室气体排放的要求基于GHG协议公司标准和GHG协议公司价值链(SCOPE 3)会计和报告标准(2011年)的要求。IFRS S2要求公司在衡量温室气体排放量时应用GHG协议公司标准。7,8因此,如果公司选择在衡量其温室气体排放量时使用GHG协议标准,则其披露可以与GRI 305和IFRS S2中的要求一致。
本文件介绍了海事与海岸警卫署 (MCA) 的政策、指导、建议和具体要求(如有必要),以协助和实现搜索和救援以及其他紧急响应,例如反污染和打捞作业,针对海上可再生能源开发项目(ORED)及其内部和附近——风电场和利用波浪作用和/或水流发电的区域(位于表面、地下和海床)、浮动太阳能和潮汐泻湖等。ORED 是由多个海上可再生能源装置(OREI)组成的场地——风力发电机、气象桅杆、海上变电站(或同等设施)、潮汐和波浪发电设备等。本质上,OREI 是组成 ORED 的单独“结构”。
气候变化和脱碳提出了研究人员和政策制定者必须解决的复杂司法问题。温室气体排放权和缓解工作的分布在情景研究中占主导地位,这是IPCC的综合要素。但是,司法考虑的空间要大得多。目前,尚无一致的方法来全面纳入和研究正义考虑。在这里,我们提出了一个以哲学理论为基础的概念框架。我们将此框架应用于气候缓解情景文献作为概念证明,从而实现了对正义的更全面和多维调查。我们确定了未来研究的领域,包括对人类福祉必不可少的服务提供的新指标。
Deloitte 评估了客户的情况,并推荐了基于蓝绿方法的解决方案。推荐的解决方案包括采用单个应用程序负载均衡器 (ALB)、单个侦听器和两个侦听器规则。其中一条规则将根据指定的“路径”将应用程序流量引导至实际生产环境(蓝色),而另一条规则则使用“路径+标头”标准将流量路由到绿色(即测试环境)。每条规则依次与一个不同的目标组相关联。部署和成功测试后,通过在规则之间切换目标组,将发生流量重定向。这完全消除了停机时间,并为全面测试以及受控流量切换和故障转移提供了足够的时间范围。
• 针对成人、旅行者和军事人员的基于 CHIM 的监管审批策略 • 针对中低收入国家婴幼儿使用的传统基于疗效的监管审批途径 • 完全整合的志贺氏菌疫苗监管审批途径 • 有条件营销授权,以加快非 Gavi 国家婴幼儿使用志贺氏菌疫苗的审批时间
a 应用空间技术实验室(ApSTL),电子电气工程系,思克莱德大学,204 George St, Glasgow, G1 1XW,英国 b 空间系统研究组,工程学院,曼彻斯特大学,Oxford Rd, Manchester, M13 9PL,英国 c 爱丁堡大学地球科学学院,爱丁堡,EH9 3FF,英国 d 英国天文技术中心(UKATC),科学与技术设施委员会(STFC),爱丁堡皇家天文台,Blackford Hill, Edinburgh, EH9 3HJ,英国 e Space Flow Ltd,51/3 Warrender Park Road, Edinburgh, EH9 1EU,英国 f Sylvera Ltd.,20 Chiswell St, London, EC1Y 4TW,英国 g 科学与环境研究所,坎布里亚大学,The Barn, Rydal Rd, Ambleside LA22 9BB,英国
摘要简介:接受手术的患者需要术前进行彻底的评估。高血糖与结果不佳有关,葡萄糖水平的稳定性是术前管理的重要因素。糖尿病提出了一个特殊的挑战,因为患者通常使用多种药物,包括血糖管理和心血管疗法。涵盖的区域:对糖尿病术前方法的公开数据和评论进行了PubMed搜索。共识的意见推动了手术患者管理糖尿病的大多数准则和建议。病理生理学通常具有不同水平的葡萄糖和手术应激的复杂性。在手术干预前建立良好的控制糖尿病应是非急性程序的标准做法。我们回顾实施术前评估的最佳实践,糖尿病侧重于糖尿病药物。专家意见:术前的管理因地区和国家而异。机构在术前评估的方法上有所不同,建立一致的方法将为监测患者预后提供一个平台。术前评估的多学科团队和预评估诊所可以增强接受手术人员的患者护理。
全产业链钒液流电池生产基地项目落户重庆 重庆兴鑫钒业3500m³钒电解液项目 3500m³/年 四川威远联街新区 世纪荣华钒液流电池储能设备产业化项目(钒电解液、储能设备制造) 12GWh 江苏启东吕四港 甘肃庆阳钒电解液生产线 2万立方米/年 甘肃庆阳建龙集团7万立方米/年钒电解液加工基地 7万立方米/年 承德市英寿营子矿区 大连钒液流电池电解液生产线 大连永福储能年产2000立方米全钒液流电池电解液项目 2000立方米 雅安市
最近的进展展示了技术在重现和与死者互动方面的巨大潜力 [5] 。一个值得注意的例子是 Ameca 的开发,这是一个由人工智能驱动的化身,可以体现特定个体的个性 [6] 。通过集成大型语言模型 (LLM),例如 GPT-3 和 GPT-4,Ameca 能够进行对话交互、表达各种情绪,甚至对实时事件做出反应。Ameca 能够复制面部表情并提供细微的反应,从而创造出一种不可思议的存在感,模糊了生者与死者之间的界限。这一新颖的发展体现了人工智能和机器人技术如何开启一个纪念和与死者互动的新时代,并提出了关于身份、意识的本质以及复活死者的伦理等有趣的问题 [7] 。