居民能源改用电力将使公众受益匪浅。根据美国国家可再生能源实验室的数据,电气化可以减少 41% 的化石燃料相关碳排放(与 2005 年的水平相比)。36 随着可再生能源在发电中取代化石燃料,这些直接减排效果将进一步增强。37 天然气设备还会排放危险污染物,如颗粒物、氮氧化物、一氧化碳和甲醛,这些污染物与呼吸系统疾病和心血管疾病有关。使用燃气炉灶和烤箱一小时会使室内污染水平超过国家空气质量标准。38 氢气还会排放二氧化氮,这种污染物可以形成颗粒物。39
数字经济,也被称为“新经济”,正在改变市场运作方式,包括消费者如何获取服务、信息和商品;商业模式和日常运营;以及企业、消费者、设备和流程如何相互交互。数字经济是人们、企业、设备、数据和流程之间数十亿次日常在线连接所产生的经济活动。
REMDESIVIR是RNA依赖性RNA聚合酶的抑制剂,该聚合酶已由FDA批准在患有严重COVID-19的住院患者中急诊使用。Favipiravir防止在临床试验II阶段/III中复制该病毒,以研究Covid-19的安全性和功效。治疗抗体可以是SARS-COV-2的特定靶标,但它认为是长期解决方案。与抗病毒疗法一起,针对通过病毒感染劫持的途径可以将其视为克服SARS-COV-2感染的一种有希望的方法。药物重新利用可以增加克服SARS-COV-2感染的机会,并提供时间和成本效益的替代方案,可为患者提供新的疗法。
我既不是熟练的程序员,也不是动手能力强的人,更不是杰出的专业人士;我只是个电脑迷。如果你愿意的话,可以称其为电脑狂热者。但是,如果大卫·鲁本博士可以写关于性的内容,我当然也可以写关于电脑的内容。我写这本书就像写给侄子的一封信,闲聊而又私人。对于读者来说,这也许不那么无聊。对于匆忙写这本书的作者来说,这当然不那么无聊。就像一本摄影杂志,它在欢快的环境中向你抛出一些基本知识。其他内容也被加入进来,这样你就能听到它们的声音,即使细节难以捉摸。(我们学习大多数日常事物都是从模糊的印象开始的,但不知何故鼓励这些通常被认为是不值得尊敬的。)我在这里选择的内容是任意的。基于什么可能会有趣并能快速洞察。任何聪明的高中生,或任何其他能偶然浏览摄影杂志细节的人,都应该能够理解这本书,或了解主要思想。虽然这本书可能有助于您谈论这些话题,但这并不会使您成为程序员或计算机专家。也许当新机器侵入您的生活时,您会感到更自在(或至少能够应对)。如果您有机会学习编程——请参阅第页的建议——对于任何四年级以上的学生来说,这都是一次非常好的经历。但这本书的主要思想是帮助您区分苹果和橘子,以及哪个问题出在哪。我希望您能从这里继续下去,并提出了一些建议。
研究人员正在尝试做似乎不可能的事情,即使不是不可能的事情:将豆类中的氮的能力转移到包括谷物在内的更广泛的农作物中。,尽管不需要任何或更少额外施肥的谷物作物的现实至少在商业上至少要有10 - 20年的历史,但过去二十年的研究表明,这不仅仅是它不仅仅是一个幻想的梦想。自2013年以来的大部分研究都是通过一个跨国项目,由Aarhus University的Simona Radutoiu教授领导的农业营养共生(ENSA)。该项目的主要目的是目前由Bill和Melinda Gates农业创新提供资金,是为了使全球农业更具可持续性和公平性。
背景:大麻二酚(CBD)是大麻sativa L.的主要组成部分之一,它缺乏精神病和奖励性能,并抑制可卡因,甲基苯丙胺(甲基苯丙胺(Methamine)和吗啡的成瘾性药物(如可卡因)和吗啡的奖励和增强作用。此外,目前在几种医疗状况中评估了CBD的安全性和治疗潜力,包括疼痛,抑郁,运动障碍,癫痫,多发性硬化症,阿尔茨海默氏病,缺血和药物使用障碍。没有有效的药物使用障碍治疗(例如成瘾),这项综述旨在描述CBD对各种阿片类药物,心理刺激,大麻,酒精,酒精和尼古丁的影响的临床前和临床研究。此外,还审查了CBD对药物滥用障碍的治疗潜力的可能机制。
慷慨的政府补贴正在推动整个美国的二氧化碳管道基础设施的重大扩展。推动这些补贴的化石燃料行业利益相关者认为,更多的管道将支持从发电厂和乙醇加工设施到永久性地下存储地点运输更多被捕获的二氧化碳。尽管这种管道扩展可能有可能减少与某些化石燃料能源活动相关的温室气体排放,但它们也会造成不合理的新环境和健康威胁。对新的二氧化碳管道基础设施的重大投资同样促进了几十年来继续依赖化石燃料,从而减慢了向低碳可再生能源技术(例如风能和太阳能)的过渡。本文强调了联邦政府前所未有的二氧化碳管道补贴制度的潜在不利影响,并认为在越来越低成本可再生能源的时代,这种补贴并不是可判断的。然后,本文确定了能够恢复更明智的联邦二氧化碳管道政策结构的特定法定改革。
摘要 本文反映了我作为 IAAIL 主席在 ICAIL 2021 上的讲话。它旨在表达我对人工智能和法律学科现状的看法,以及可能的未来前景。在这方面,我经历了人工智能研究(尤其是人工智能和法律研究)的不同时期:从人工智能的寒冬,即对人工智能不信任的时期(整个八十年代到九十年代初),到人工智能的夏天,即当前人们对该学科非常感兴趣并抱有很高期望的时期。人工智能研究最初几十年的结果之一是“智能需要知识”。自诞生以来,网络就被证明是一种非凡的知识创造和共享工具,因此,如果人工智能的发展遵循网络的发展,也就不足为奇了。我认为,自下而上的方法(就机器/深度学习和 NLP 而言)从原始数据中提取知识,结合自上而下的方法(就法律知识表示和法律推理与论证模型而言),可能代表对语义网以及人工智能系统发展的促进。最后,我对人工智能发展的潜力提出了自己的见解,其中考虑到了技术机遇和理论限制。