本文对德国和英国应对新冠疫情危机的政策进行了比较政治经济分析。这两个国家都采取了类似的休假和商业贷款计划来应对这种对称的经济冲击,以稳定经济的需求和供给。然而,两国的政治经济结构差异巨大,这意味着这些先验相似的政策产生了不同的结果。我们认为,这种差异可以通过资本主义多样性的“制度互补性”的视角来最好地解释。
受气候缓解目标国家的驱动国家,全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显,可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益,这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大,对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响,该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100%的能源,与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力,热量,运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明,全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
1398995,JA,从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/all.15652下载,由伯恩大学,Wiley Online Library,Wiley在线图书馆[23/01/2023]。有关使用规则,请参见Wiley Online Library上的条款和条件(https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions); OA文章由适用的Creative Commons许可
Buzan和Falkner认为,气候变化是对国际社会的全球威胁,需要巨大的权力承担特殊责任。因此,本书试图将IR方法汇集在一起,以研究强大的权力和强大的权力管理(GPM),以解释强大的权力如何获得合法性来通过接受国际社会的特殊权利和责任来证明其不平等地位的合理性,以及GEP的观点如何塑造主要力量的作用(第6页)。这项研究的研究问题如下:(1)环境大国的特征是什么?(2)环境力量是否接受特殊责任来打击与他们在全球环境政治中的立场相对应的气候变化?和(3)具有巨大的证券化气候变化,那就是他们将其评估为与维持国际秩序和保护国际社会稳定性有关的问题吗?本书的主要论点是,大国没有对其环境责任产生共同的理解,因为他们没有将气候变化评估为对国际体系的系统性威胁。此外,无论是发达国家还是发展中国家,大国的利益都阻止了环境问题的证券化。
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这项技术可以小批量生产个性化部件 [2]。这些部件可以打印成各种复杂的形状,而后期加工很少 [3]。单个产品的成本大大降低,工艺生产率也提高了 [2,4]。在电弧增材制造 (WAAM) 中,电弧焊工艺用于制造部件 [5]。电弧加热金属丝,熔融金属沉积在基材上 [5,6]。热填充金属在基材上的沉积会导致基材温度升高。与剩余较冷区域相比,基材在热影响区域的热膨胀会导致其机械性能发生变化。这会导致基材内形成残余应力 [7],并导致基材变形和尺寸不稳定 [6]。过去,不同的作者描述了
与男性相比,抽象女性大约被诊断出患有重度抑郁症(MDD)的可能性大约是男性的两倍。虽然MDD的性别差异可能是通过循环的性腺激素驱动的,但我们假设发育激素暴露和/或遗传性别可能起作用。小鼠在成年中被赋形切除术,以隔离发育激素的作用。我们研究了发育性性腺和遗传性别对在非压力和慢性应激条件下甲壳虫/抑郁样行为的影响,并在三个与情绪相关的大脑区域进行了RNA序列。我们使用了一种集成网络方法来识别调节应力敏感性的转录模块和特定于应力的集线器基因,重点是这些模块是否与性别有所不同。在识别出Anhedonia/抑郁样行为(女性>男性)的性别差异后,我们表明发育激素暴露(性腺女性> Gonadal雄性)和遗传性别(XX> XY)都会导致性别差异。由差异表达基因表示的顶部生物学途径与免疫功能有关。我们确定哪些差异表达的基因是由发育性性腺或遗传性别驱动的。受男性和女性慢性应激影响的基因几乎没有重叠。我们还鉴定了受压力影响的高度共表达的基因模块,其中一些模块在男性和女性的相反方向上受到影响。由于所有小鼠在成年后都有同等的激素暴露,因此这些结果表明,敏感发育期间性腺激素暴露的性别差异计划成人情绪上的性别差异,并且这些性别差异与成人循环的性腺激素无关。
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告,该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息,例如文章(同行评审和一般)和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点,不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误,符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念,但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务,也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失,Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先,媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作,从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次,在许多情况下,AI 仍然是一个“黑匣子”。通常,在机器学习中,我们只能看到输入和输出,但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说,机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而,监控和故障排除的方法却落后了。
寻常痤疮是一种常见的炎症性皮肤病,全球约有 6.5 亿人患有此病 ( 1 , 2 )。痤疮会因其生理和心理社会病变而对患者的生活质量产生负面影响 ( 3 )。微粉刺和粉刺是原发性痤疮病变,由毛囊皮脂腺单位 (PSU) 漏斗部囊性形成引起 ( 4 ),大多数炎症性病变源自粉刺,包括丘疹、脓疱、结节和囊肿 ( 5 )。寻常痤疮从微粉刺到炎症性病变的进展并不总是呈线性关系 ( 6 , 7 )。痤疮的病因复杂且多因素,主要包括皮脂溢和皮脂成分改变、毛囊角化过度、微生物群异常、炎症和免疫反应 ( 8 )。这些因素共同损害 PSU,导致正常毛囊管转变为微粉刺,并进一步发展为炎症性病变 ( 9 )。目前普遍认为,炎症在痤疮发病机制的早期就开始了 ( 10 )。