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提出将价值链发展纳入城市经济计划
近年来，人们对权力下放是如何提出以前边缘化地区的经济优先事项的赞赏。县开始寻求包容性的响应迅速可持续发展。他们这样做的主要方式之一是制定县综合发展计划（CIDP），该计划指导在五年内进行发展。CIDP详细介绍了开发优先事项，包括将推动该县经济潜力的变革性项目。县还制定了空间计划，可以帮助他们定义如何利用包括城市中心在内的县实体空间。县还增加了他们对具有独特专业知识的利益相关者的访问权限。
将社会科学融入能源辩论
尽管人们通常认为人类学家主要对能源的下层体验感兴趣，尽管许多人类学家确实有效地研究了能源消费者、工业工人和遭受能源开采成本的人的体验，但人类学家也长期研究了能源的力量。自劳拉·纳德 (Laura Nader) 对加州能源行业的研究（NADER，1981；NRC，1980）以来，人类学家也研究了能源行业和能源系统的治理。Cymene Howe（HOWE，2014）和 Dominic Boyer（BOYER，2014）研究了墨西哥特万特佩克地峡风力发电场建设背后的治理结构，强调了 Boyer 所说的“能源权力”，与福柯的生物权力理念相呼应。能源形态对治理产生了影响，正如蒂姆·米切尔 (Tim Mitchell) 所阐述的那样，它可以改变民主的性质，也可以助长独裁统治 (MITCHELL, 2011)。欧洲从煤炭到石油和天然气的转变改变了劳动力的性质。煤炭需要大量的体力和熟练劳动力将煤炭从地下开采出来，运输到地面，还需要另一批重要的劳动力将煤炭运送到发电站和家庭消费者手中，或将其运往出口。这些庞大的劳动力一旦组织起来，就拥有巨大的权力，可以迫使雇主、业主和政府考虑他们的利益。另一方面，石油需要相对较少的、个性化的劳动力来安装油井和开采设备并建造管道，但运营这种基础设施为有组织的劳动力提供了较少的机会。因此，欧洲民主国家的权力平衡从大型工会和国有化工业的煤炭时代转变为金融化投资和弱化健康和安全优先事项的石油和天然气时代。
将人工智能融入日常实践的新方法
这是已接受出版的作者手稿，已经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi：10.1002/CNCY.22424
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
通过整合宿主生态系统的相互作用和进化来对抗微生物病原体
图 2 微生物逃逸的主要途径以及针对每种途径的基于系统的治疗方法。（A）抗药性的进化：通过群体水平的遗传变化，抗药性的进化为所有微生物提供了一种治疗逃逸手段。治疗方法包括利用原位进化和新疗法的持续开发。（B）表型屏蔽：通过因表型可塑性或环境条件而发生的变化，表型屏蔽为微生物逃避治疗提供了时间、空间或两者兼而有之。治疗方法包括开发能够渗透微生物表型屏障的药物。（C）休眠：通过对微生物表型的短暂改变，微生物暂时对治疗产生抗药性。治疗方法包括多种方法来保持休眠种群规模较低或不活跃
一个集成自动对接的药物重新利用平台...
其他疾病，尤其是在大流行年中引起了人们的关注。基于结构的药物设计，整合了小分子对接，分子动力学（MD）模拟和AI，已证明其在简化新药物开发和重新升级的药物方面具有证据的重要性。非常需要使用所有FDA药物，复杂的编程，准确的药物排名方法和友好的用户界面进行复杂且完全自动化的药物筛查。Results Here we introduce a new web server, DRDOCK, D rug R epurposing DO cking with C onformation-sampling and pose re-ran K ing - refined by MD and statistical models, which integrates small molecular docking and molecular dynamic (MD) simulations for automatic drug screening of 2016 FDA-approved drugs over a user-submitted single-chained target
可持续区域能源将生物质峰值与地热基载供热相结合：康奈尔大学能源系统脱碳案例研究
许多政府和机构都在倡导更多地部署可再生能源，以降低碳足迹并减轻气候变化的影响。康奈尔大学制定了“气候行动计划”，以实现碳中和，其中从深层岩石中提取的地热（地球源热）是其中的关键组成部分。本文提出将基载地热供热与康奈尔奶牛场废弃生物质能源相结合，以满足校园的峰值供热需求。设想中的生物质峰值系统由混合厌氧消化/热液液化/生物甲烷化工艺组成，可生产可再生天然气 (RNG) 以注入和储存到天然气 (NG) 配电网中，并在供热需求高峰时使用天然气抽取量。我们表明，使用康奈尔 600 头奶牛的粪便连续生产 RNG 可满足 97% 的年度峰值供热需求（9661 MW h），每年可提供 910 10 6 升 RNG。整个 RNG 系统需要 890 万美元的资本投资，假设有优惠政策，在 30 年的项目生命周期后，可以实现 32 美元/GJ（最低 RNG 销售价格）的有效平准化热成本 (LCOH) 和 750 万美元的净现值。通过检查 RNG 注入的一系列激励价格（47 美元/MJ）并假设批发公用事业成本（NG 提取和电力进口），可以量化优惠政策。以纽约商业 NG 价格（7 美元/GJ）出售 RNG，以商业价格进口公用事业，产生的 LCOH（70 美元/GJ）超过 RNG 销售价格，凸显了碳信用额对财务盈利能力的重要性。
看到神经霉素炎谱障碍的差异：将新型策略纳入护理
最近，研究人员开始专注于AQP4-IGG阴性NMOSD。由杰基[Palace]领导的一个牛津集团最近对这种疾病患者进行了36个临床MRI参数的主要成分分析，他们发现此类别中有三个表型亚组：MS样亚组，NMOSD类似于NMOSD的亚组和低脑部病变亚组。MS样亚组具有MRI病变，通常在MS中看到，其代谢组学研究表明，该组中的肌异醇和甲酸水平明显高于NMOSD样子组。因此，这两组与病理的观点可能不同。NMOSD样子组具有与NMOSD诊断一致的特征。低脑病变亚组的特征是三个或更少的脑病变。因此，血浆NMOSD本质上可能是异质的。
在收入群体中分布在整合环境和社会政策设计
图5德国家庭环境足迹（ENVFS）人均范围（ENVFS）通过发射行业并为三个代表性收入群体生产地区：低（LI），平均水平和高（HI）。气泡大小代表了来自特定行业和地区的足迹大小。与来自同一行业和地区的平均足迹相比，颜色代表该足迹的比率。圆形面积与占地面积大小成正比。（a）通过发射行业对人均德国CF（kg co 2 e）的细分。y轴代表行业：农业和粮食生产，电力和公用事业，材料提取和商品，燃料和运输，其他服务以及直接排放。（b）通过生产区域对德国MF（kg）的崩溃。Y轴代表行业：基于植物的农业，基于动物的农业，能源供应，骨料采矿，金属采矿和其他部门。用于创建此数字的基础数据可以在支持信息S3
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。