虽然世界上许多国家都在推进他们过渡到更可持续的经济体的努力,但重要的是要意识到这些过渡过程可以引起的目标冲突。在本文中,我们专注于土地使用,尤其是森林间隙,以提供其他部门过渡的空间。我们在瑞士的经验案例研究的关键问题是:1)在多大程度上清理森林以促进其他部门的维持能力过渡,以及2)中部高原上对森林地区的压力是否高于该国其他地区。我们建立了一个基于现有文献的概念框架,使我们能够确定三个可持续经济过渡概念之间的重叠和差异(即绿色,生物和循环经济),并将框架应用于我们的森林清理数据。我们的分析是对瑞士国家森林清除数据库的首次经验评估。在本文中,我们在2001年至2017年中包括了瑞士所有森林清除的记录。分析表明,总体而言,数据库中的清除量的14.5%归因于我们框架定义的可持续经济类别。“运输”,“能源和线路”以及“废物处理和回收固定”是具有最可持续经济相关的三个清除类别。随着时间的流逝,我们确定了朝着高原和阿尔卑斯山中更多绿色经济相关的间隙原因的趋势。随着时间的推移,无法确定清除区域方面的趋势。与我们的第二个问题有关,数据分析表明,高原的压力(以绝对清除率区域(确定性和临时)为绝对清除率区域(确定性和临时)以及相对于地区森林区域的清除面积高于其他地区。我们的结果应该使对森林清理的未来讨论更加细微,尤其是考虑到对可持续经济过渡的区域贡献。
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
本文提出了一个技术经济优化模型,用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性,这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟,并进行了全面的敏感性分析,以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明,虽然目前对于某些住宅客户群来说,将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值,但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响,投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加,到 2050 年,光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异,最具吸引力的投资(即投资回收期最短的投资)大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外,投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
结果:总体而言,239名患者接受了移植。其中包括第1季度的96个,Q2中的56个,Q3中的25个,第4季度为34和Q5中的28。患者特征随着时间的流逝而变化:最近的患者年龄较大,并且由于酪氨酸激酶的治疗,从诊断到移植的间隔更长。然而,早期相对于晚期疾病阶段中接受移植的患者的比例差异很小。移植技术也发生了变化。患者因年龄较高而少的频率较少,并且通常患有骨髓移植物。但是,所选的干细胞供体的类型没有区别。在单变量的分析中,五种
考虑到发达国家老龄人口比例的增加(又称银色海啸),基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程,延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似,长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支,它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士,如果诊所拥有相关产品和服务,例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等,我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年,瑞士的预期寿命在欧洲排名第一(超过83.8岁)。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇,因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
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实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
● 领导跨学科临床神经科学小组的人类受试者研究设计和分析。 ● 使用计算机化自适应测试和最佳实验设计设计优化的患者健康结果(例如认知、心理健康)数字评估。 ● 开发新颖的贝叶斯模型来联合分析多种数据流,包括行为、问卷和传感器时间序列数据。 ● 与 NIH 研究计划的其他成员合作并提供统计咨询。 ● 监督和指导多名研究助理。
我们提出了一个二维硬核环路模型,是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调,我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比,在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子,并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。