2003年夏天,连续和前所未有的热浪袭击了西部和中欧时,他们措手不及医院,公共卫生官员和弱势群体,估计造成70,000人死亡。6月和7月带来的热浪在法国造成3,000多人,在西班牙7,000,意大利9,000人丧生。,但这些只是八月热浪破坏的序幕。八月的事件带来了持续了两周以上的耐热温度,仅在法国就杀死了近15,000个(Robine等人。2008)。 一场政治危机加剧了停滞的死亡率,法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难(世界卫生组织2000年)。 官员几乎无法猜测,2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。 夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度,并尤其是法国的大陆,尤其是法国的死亡率显着提高,而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一(Goodell 2023; Pascal等。 2019)。 本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情,因为极端的夏天已成为一个新的规范。 关注法国,它简要审查了2003年的疾病,研究了国家对危机的反应,并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。2008)。一场政治危机加剧了停滞的死亡率,法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难(世界卫生组织2000年)。官员几乎无法猜测,2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度,并尤其是法国的大陆,尤其是法国的死亡率显着提高,而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一(Goodell 2023; Pascal等。2019)。本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情,因为极端的夏天已成为一个新的规范。关注法国,它简要审查了2003年的疾病,研究了国家对危机的反应,并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。我还认为,随着死亡率的恒定增加使多余的死亡测量值无效。法国主要公共卫生机构的一个流行病学团队提出了一种新的模型,用于跟踪与热有关的死亡,该模型记录了重叠的高温和高死亡率,而不是测量与转移基线的死亡。结果数据是在温度升高的时代,极端热量的死亡人数上升的鲜明例证。最后,本文探讨了重叠
摘要 锂过量阳离子无序岩盐 (DRX) 氧化物已显示出作为高能量密度锂离子正极的潜力。它们通常利用 O 的氧化还原来实现高容量,这会导致表面氧气损失,从而影响正极性能。在这里,我们通过比较两个原型 DRX 正极 Li 1.2 Ni 0.333 Ti 0.333 Mo 0.133 O 2 (LNTMO) 和 Li 1.2 Mn 0.6 Nb 0.2 O 2 (LMNO) 来阐明表面结构演变对其电化学性能的影响。两种正极均能实现高容量,但氧气损失会导致 LNTMO 出现显著极化,而 LMNO 受到的影响要小得多。我们表明,虽然两种材料的颗粒表面都会发生金属致密化,但产生的表面结构却截然不同。 LMNO 表面形成尖晶石相,可有效缓解氧损失并实现快速锂传输,而 LNTMO 表面形成致密的 DRX,阻碍锂传输,无法缓解氧损失。这些发现证明了 DRX 正极表面结构的重要性。
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联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术,它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练,而无需数据共享。然而,与集中式模型训练相比,FL 不可避免地会带来效率低下的问题,这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而,面对如此不稳定且不可靠的资源,现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero,这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统,可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测,FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与,从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明,在上述约束条件下,FedZero 的收敛速度明显快于现有方法,同时消耗的能量更少。此外,它对预测误差具有很强的鲁棒性,可扩展到数万个客户端。
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术,它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练,而无需数据共享。然而,与集中式模型训练相比,FL 不可避免地会带来效率低下的问题,这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而,面对如此不稳定且不可靠的资源,现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero,这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统,可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测,FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与,从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明,在上述约束条件下,FedZero 的收敛速度明显快于现有方法,同时消耗的能量更少。此外,它对预测误差具有很强的鲁棒性,可扩展到数万个客户端。
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术,它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练,而无需数据共享。然而,与集中式模型训练相比,FL 不可避免地会带来效率低下的问题,这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而,面对如此不稳定且不可靠的资源,现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero,这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统,可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测,FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与,从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明,在上述约束条件下,FedZero 的收敛速度明显快于现有方法,同时消耗的能量更少。此外,它对预测误差具有很强的鲁棒性,可扩展到数万个客户端。
1. 超额死亡率的增加与新冠疫苗的推出相吻合。2. 在当时新冠尚未传播的地方,超额死亡率也有所增加。3. 澳大利亚统计局拥有但并未披露可明确死者疫苗接种状况和接种日期的数据。 4. 医疗产品管理局不会调查所有导致死亡的不良事件报告,而是将其归类为“可能”。 5. 自疫苗推出以来,编码为“未知”(R99)的死亡人数显著增加。 6. 疫苗推出后,验尸调查和尸检的数量显著减少,这可能会揭示与非 COVID 和“未知”死亡相关的特定病理。 7. COVID-19 死亡大多被记录为“伴随”而非“来自”COVID-19 的死亡,这表明超额死亡中的非 COVID 成分远远高于报告的。 8. 报告的超额死亡中的 COVID-19 成分可能被夸大,因为 PCR 测试存在缺陷,或者建议将“COVID-19 死亡”编码为“临床相容性疾病导致的死亡,在可能或确诊的 COVID-19 病例中”。 9. 疫情爆发的头两年(2020-2021 年)预期寿命增加,标准化死亡率 (SDR) 和年龄标准化死亡率 (ASDR) 的改善,以及中位年龄的上升,表明老龄化本身并不能解释澳大利亚观察到的过高死亡率。10. 年轻人口也经历了过高死亡率,这表明
康涅狄格州教育部致力于为所有合格人员提供平等机会/平权行动政策。康涅狄格州教育部在任何就业实践、教育计划或教育活动中均不歧视任何人员,不论其种族、肤色、宗教信仰、年龄、性别、怀孕、性取向、工作场所对生殖系统、性别认同或表现的危害、婚姻状况、国籍、血统、对先前反对歧视或胁迫的报复、智力残疾、遗传信息、学习障碍、身体残疾(包括但不限于失明)、精神残疾(过去/现在的历史)、军人或退伍军人身份、家庭暴力受害者身份或州政府就业中的犯罪记录,除非存在排除上述任何受保护群体的真正职业资格。关于康涅狄格州教育部非歧视政策的问询请联系:康涅狄格州教育部律师 Louis Todisco,邮寄地址:450 Columbus Boulevard, Hartford, CT 06103-1841;电话:860-713 6594;电子邮件:louis.todisco@ct.gov。
被发现有缺陷或电力泄漏,或者发现消费者改变了仪表和相关设备的位置,或者如果消费者使用任何设备或设备,或者以危害服务线,设备,电源,电动供应收源和其他工作的方式或以任何方式使用的方式危害服务线,设备,电气供应收源和其他方式的能量
1。每次我们开车,打开灯,使用热量或交流电,烹饪,购买任何事情,做任何事情时 - 我们正在使用能量来做一些事情,使我们的生活更轻松,更舒适。我们使用能源来收集原材料,将其运送到工厂,建造设备,购买并使用它们。在早期的人类历史上,能量来自木材和个人劳动,这两个都不会将任何净CO 2添加到大气中。但是,随着工业革命的发展,我们使用了第一煤炭,并最终以越来越多的石油和天然气使用了石油和天然气。所有化石燃料都是通过从空气中的C,H,O化合物中提取CO 2来生长的地球生长后制成的,并将其捕获在表面下数百万年。高压挤出了氧原子,留下了碳和氢(化石燃料)。一旦我们燃烧它们,它们的所有碳原子最终都会随着人类产生的CO 2气体而最终散布在整个大气中,以填充所有可用的体积。