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Niti Ayog 农业部门能源数据管理问题小组报告。
农业部门需要能源，因为能源是生产的重要投入。农业直接使用能源作为燃料或电力来操作机械和设备，在灌溉中使用燃料来运行拖拉机和其他机械，以及在农场照明，并间接用于农场生产的肥料和化学品。现代农业需要现代能源——两者紧密相连。对于许多发展中国家和欠发达国家来说，农业是经济发展的主导部门。生产力的提高和农业生产系统的现代化是全球减贫的主要驱动力，而能源在实现这一目标方面发挥着关键作用。对现代和可持续农业生产和加工系统的能源投入是从自给农业转向粮食安全的关键因素。能源服务通过提供灌溉（水泵）或农业机械等方式巧妙地支持生产过程。
航空业中的性别问题：对女性的态度...
U U n n i i v v e e r r s s i i t t y y o o f f P rr e e t t o o rr i i a a e e t t d d – – W W i i l l s s o o n n , , J J ( ( 2 2 0 0 0 0 5 5 ) )
软组织内无线毫动物的永久磁铁驱动导航
创建无线磨刀机器人在人体的软组织内导航以进行医疗应用是一个挑战，因为船上推进和小规模的供电能力有限。在这里，我们提出了大约100个永久磁铁阵列的基于远程驱动的Millirobot系统，该系统使Cyly-Drical Magnity Millirobot能够通过连续渗透在软组织中导航。通过在软组织内部7 t/m的速度上创建一个强烈的磁力陷阱，即使没有主动控制，机器人也会吸引到阵列的中心。通过将阵列与运动阶段和荧光镜面X射线成像系统相结合，磁性机器人在离体猪脑中遵循具有极端弯曲的次数弯曲精度的复杂路径。该系统可以使未来的无线医疗机器人可以提供药物；进行活检，热疗和烧伤；并在身体组织中用小切口刺激神经元。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
和成熟的脑组织
摘要 通过使用针对肝脏（连接蛋白 26 和 32）和心脏（连接蛋白 43）间隙连接蛋白的抗体，我们已将免疫反应性定位到成年啮齿动物脑部冷冻切片中的特定细胞类型。在少突胶质细胞和一些神经元中发现了连接蛋白 32 反应性，而对连接蛋白 26 和 43 的反应性则定位到软脑膜细胞、室管膜细胞和松果体。星形胶质细胞中也发生了对连接蛋白 43 抗体的免疫反应。此外，在胚胎和出生后脑组织成熟过程中，间隙连接蛋白的表达存在差异。连接蛋白 43 和 26 在胚胎脑部的神经上皮中占主导地位，而连接蛋白 32 几乎不存在。出生后 3 至 6 周，连接蛋白 26 在很大程度上从未成熟的脑部中消失；这一时间过程与连接蛋白 32 表达的增加相对应。连接蛋白 43 的表达在整个胚胎和出生后发育过程中保持较高水平。这些发现表明，大脑中的缝隙连接表达是多种多样的，特定细胞类型表达不同的连接蛋白；这种细胞特异性分布可能意味着这些细胞间通道在不同位置和发育阶段的功能存在差异。
281024 -Banco Davivienda发行生物多样性债券
Banco Davivienda总裁JavierSuárezEspargoza在签署协议期间说：“在Davivienda，我们支持并鼓励客户采用农业实践，以促进造林，促进生物学替代品，用于农作物的养殖，对本地物种的保护以及基于自然的解决方案的保护效果。 凭借第一个生物多样性债券，Davivienda将通过可持续的认证为项目提供资金，在生物多样性方面，限制土地使用变化，保护敏感的生态系统并保护野生动植物。 此外，作为我们对该地区和国家目标的承诺的一部分，与环境和可持续发展部结盟，我们将旨在分配至少10％的这些资源来在太平洋地区的红树林恢复并增强当地社区的发展。”JavierSuárezEspargoza在签署协议期间说：“在Davivienda，我们支持并鼓励客户采用农业实践，以促进造林，促进生物学替代品，用于农作物的养殖，对本地物种的保护以及基于自然的解决方案的保护效果。凭借第一个生物多样性债券，Davivienda将通过可持续的认证为项目提供资金，在生物多样性方面，限制土地使用变化，保护敏感的生态系统并保护野生动植物。此外，作为我们对该地区和国家目标的承诺的一部分，与环境和可持续发展部结盟，我们将旨在分配至少10％的这些资源来在太平洋地区的红树林恢复并增强当地社区的发展。”
11。可再生能源项目的关键可持续性问题。pptx
•建筑合同 - 管理设施建设的各种要素，包括设备的供应和组装（例如涡轮机或光伏面板），以及建造包括民用和电气工程的工厂的平衡。如上所述，从EPC合同中可以使用多种合同方法（根据该合同，承包商有义务向开发人员提供完整的设施，他们只需要“转动钥匙来开始操作设施”）到分裂的合同结构（供应和构建设施的供应，设计和构建，所有这些设施的供应和构建均由单独的党派进行，或者没有项目经理。选择合同方法的选择将取决于许多因素，包括可用时间，贷方要求，承包商的身份以及承包商是否愿意“包裹”或保证设施组件的性能（例如面板，涡轮机）。EPC合同比其他可能的方法的主要优势是，它规定了单一的责任。这将在下面更详细地讨论。根据我们的经验，大多数公用事业规模可再生能源项目都使用EPC合同。
表皮生长因子增强的新型转化生长因子：从非肿瘤组织中分离
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型，这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织（包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑）中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似，具体如下：它们可通过酸/乙醇提取，并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽，需要二硫键才能起作用，并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长，而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化，结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同，但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样，它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析，然后进行高压液相色谱分析，总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时，最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织（包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌）中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽（称为转化生长因子 (TGF)）。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽，称为肉瘤生长因子 (SGF)，是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽，它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化，这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义：(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失；(ii) 单层细胞过度生长；(iii) 细胞形状改变，导致指示细胞呈现肿瘤表型；(iv) 获得锚定独立性，从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落，并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性（5-7）。