接触基于全球行业分类标准(GICS®)的3个子工业的公司,遵循两步的方法:1。基于碳密集型活动的初始列表属于附件I的05至09、19和20号法规(EC)(EC)第1893/2006年第1893/2006号; 2。然后将清单被过滤以排除子行业,其中80%的MSCI ACWI IMI宇宙公司使用MSCI ESG研究的低碳过渡框架属于解决方案或中性类别。
截至 2022 年 12 月 31 日的阿亚拉集团及其子公司的 SEC 17-A 报告参考了 2022 年 12 月 31 日年度审计合并财务报表中的某些财务信息和披露。本 SEC 17-A 报告应与集团截至 2022 年 12 月 31 日的年度审计合并财务报表一起阅读*。本 SEC 17-A 报告还包括阿亚拉重要子公司 [阿亚拉土地公司 (ALI)、Integrated Micro-Electronics, Inc. (IMI) 和 AC Energy and Infrastructure Corporation, Inc. (AC Energy 或 ACEIC) 及其主要子公司 AC Energy Corporation (ACEN)]、联营公司 [菲律宾群岛银行 (BPI) 和合资企业 [Globe Telecom, Inc. (Globe)] 的财务和运营数据。本 SEC 17-A 应与这些投资对象的财务信息和经营亮点一起阅读,这些信息和亮点包含在其各自的 2022 年 12 月 31 日经审计的财务报表和 SEC 17-A 报告中(如适用)。** * 截至 2022 年 12 月 31 日,阿亚拉集团及其子公司的经审计合并财务报告和 SEC 17-A 报告可在母公司网站 www.ayala.com.ph 上查阅。** 截至 2022 年 12 月 31 日,集团旗下以下公司的经审计合并财务报告和 SEC 17-A 报告可在以下网站查阅:ALI www.ayalaland.com.ph、IMI www.global-imi.com、ACEIC www.acenergy.com.ph、BPI www.bpi.com.ph 和 Globe
当人们想要进行想象 (IMI) 或真实运动 (RMI) 时,脑电图 (EEG) 中会引发低频准备电位 (RP)。虽然大多数脑机接口 (BCI) 应用中面临的挑战是从给定的 EEG 试验中对不同肢体的 RP 进行分类,但本研究的目的是从整个单通道 EEG 信号中快速自动检测 RP。所提出的算法有两个阈值块,第一个阈值块基于非线性 Teager-Kaiser 能量算子 (TEO),第二个阈值块以 RP 波形的形态特性为约束。性能受到瞬变和伪影导致的突然能量变化的强烈影响。作为主要贡献,所提出的非线性凸优化算法通过提供快速阈值机制,实现将瞬变与低频分量分离。将所提出的方法应用于 Physionet RMI 数据集、BCI 竞赛 IV-1 IMI 数据集和我们自己的健康受试者左手运动数据集,可获得 76.5 ± 8.27%、83.85 ± 11.4% 和 81.1 ± 5.23% 的真阳性率 (TPR),2.4 ± 1.07、1.4 ± 0.7 和 1.6 ± 0.69 的 FPs/min 数量,以及 85.4 ± 3.83%、90 ± 3.56% 和 91.2 ± 2.04% 的准确率。我们的自动 RP 检测器的运动开始检测延迟为 -384.9 ± 296.5 毫秒。总之,所提出的方法优于使用低至单通道 EEG 的最先进的技术,使其适用于中风瘫痪患者的实时神经康复。
基金是被动管理的。投资目标:目的是使您的投资在MSCI ACWI IMI SDG 12负责任的消费和生产选择指数(INDEX)之前的费用和费用前跟踪绩效。索引描述:该指数基于MSCI ACWI IMI指数(父索引),旨在反映全球大型,中和小型资本化公司的股票绩效,这些公司与联合国可持续发展目标12(确保可持续消费和生产模式)(确保可持续的消费和生产模式)(SDG 12)(SDG 12)。为了有资格获得包容性公司,必须有资格纳入父索引,并且必须通过某些ESG筛选标准以及(i)SDG影响选择标准或(ii)SDG主题选择标准。ESG标准:ESG筛查标准将公司排除在招股说明书和/或补充中披露的违反某些ESG标准的父索引之外。ESG标准包括委员会委派法规(EU)2020/1818(PAB套餐)第12(1)(a)至(g)条规定的要求。可持续发展目标的影响选择标准确定了对可持续发展目标12.证券必须符合相关业务活动的一定收入门槛。SDG主题选择标准确定了旨在促进主要利益相关者的增长,发展和保障措施的公司,相对于其行业同行。证券是通过其免费浮动调整的市值的产物加权的,以及他们从可持续发展目标12的业务活动中的收入敞口或
在这项研究中,从局部来源分离出的9种芽孢杆菌菌株,通过小麦,5个杆菌,1个假单胞菌和1个stenotrophomonas菌株检查了从局部来源鉴定出的PGPR(促进根瘤菌生长)的特性。它是用无菌小麦种子以二元和三重寿司组合的形式处理的,该组合是由从每种细菌菌株和相等体积的每个细菌菌株中制备的生物接管剂(10 8 COB/mL)形成的。无菌玉米种子被放入盆中,并以二进制,三重和四重奏组合的形式接种生物染料后,以单个菌株和相等的体积混合。试验被设计为三个重复。在受控条件下,小麦和玉米种子的发展尝试分别持续了30和45天。与对照组相比(B. uttilis b.3.p.5 + B.枯草脂蛋白1.19 + B.枯草厂36.5)和(B. uptilis b.3.p.5 + B.单纯b.1.2.k),用于埃及(B.枯草1.19 + B.单纯B.1.2.2.2.k + B. Megaterium 42.3)和(B. Megaterium 42.3 + B.枯草厂36.5 + S. Rhizophila 118.1 + P.氯藻氯藻P-102-B)。决定。关键字:PGPR,协同作用,小麦,玉米,种子开发
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卫生技术评估(HTA)是一个多学科的过程,它评估了健康技术为决策提供信息的价值,旨在提高医疗保健系统中的公平,效率和质量(O'Rourke等,2020)。它在整个欧洲被广泛用于决定包括新药物在内的医疗技术的报销和定价。估计相对有效性,医疗保健使用和成本是评估有效性,成本效益和预算影响的关键意见,这是多个国家 /地区的HTA建议所需的。公司和HTA组织在获取和生成支持其产品的证据方面面临多个挑战。传统的HTA方法主要依赖于随机对照试验(RCT)来生成临床证据。但是,人们对整合从现实世界数据(RWD)来源中的现实世界证据(RWE)的重要性越来越多。rwe可能会对临床环境中干预措施的有效性和安全性有更全面的了解,并解决公司和HTA组织所面临的一些证据差距。但是,与监管决策相比,RWE对HTA的吸收速度很慢。欧洲药品局(EMA)建立了数据分析与现实世界审讯网络协调中心(DarwinEU®)(darwin-eu.org)(EMA,2021年)。它旨在为来自欧洲的有效和值得信赖的RWE提供疾病,人群以及药物的使用和性能的访问。这将越来越多地支持监管决策,此后通常是HTA支持报销决策(EMA,2023年)。探索在HTA中纳入RWE的当前景观和前景,这是一项题为“卫生技术评估中的实际证据”的多方利益相关者研讨会,由创新的药品计划(IMI)资助的欧洲健康数据和证据网络(Ehden)项目(Ehden)项目(Ehden.eu)(Ehden.eu)(Ehden.eu)(IMI)(2018)协作,getReac consecoration,get got got got got getreac,Ehden的目标是通过建立大型联合数据网络的标准数据网络来对欧洲的健康数据进行大规模分析(Ehden,2018年)。该项目的一部分涉及通过采用联合数据网络方法来支持欧洲对结果驱动的医疗保健系统的过渡。GetReal Institute是一个独立的,由会员领导的非培养组织,从两个IMI项目中出现,其使命是促进欧洲在监管和HTA决策中采用和实施RWE。目的是促进协作,分享经验并确定促进RWE在HTA中使用的关键策略。本文概述了研讨会讨论,突出了未来发展的关键发现,建议和领域。