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Allbirds产品碳足迹方法
●当我们努力使我们的材料和制造假设尽可能针对供应链，在某些情况下（由于缺乏数据），我们使用了全球行业平均值。●当我们使用一系列数据源时，范围和方法中可能存在差异。我们会尽力确保来自不同来源的价值是可比的，尽管有时我们无法确认。在这些情况下，我们选择保守的假设来代表最高可能的碳足迹。●收集用于产品使用的数据是具有挑战性的，因为根据消费者的行为，可以在整个产品的生活中发生各种各样的动作。，我们对产品一生中的洗涤和干循环数量进行了保守假设，我们正在努力更好地衡量和影响客户如何照顾Allbirds产品。●我们的模型当前仅测量全球变暖潜力，CO 2 E，但我们正在努力合并其他指标（例如水，废物）。
福祉经济政策之间的权衡与冲突
您正在开展一个会议来规划权衡和矛盾。您决定要调查住房和住房政策领域。首先，您需要定义跨领域目标（本指南中的第 1 步）。考虑到这一点，您定义您正在研究“住房政策如何支持建设幸福经济”。在此基础上，您可以评估政策目标和工具之间的相互作用，以确定它们预期贡献之间的权衡和矛盾。
fermat的最后一个定理在希尔伯特算术中得到了证明。 iii。
摘要。本文的前两个部分（相应地，https：//philpapers.org/rec/rec/penflt-2和https://philpapers.org/rec/rec/rec/penflt-3）表明，在希尔伯特（Hilbert）的范围内，对Fermat的最后一个概念的解释表明，在Hilthment的范围内，对Fermat的最后一段迹象表明，在范围内，这一迹象表明了一段范围的含义，并且在一个范围内都可以在一个范围内进行。 Kochen-第二部分中的Specker定理。相同的解释也可以用于基于格里森定理的证明FLT，并且与第二部分相似。（概率）衡量希尔伯特空间子空间的概念，尤其是其独特性的概念可以与部分代数或不可妥协的概念联系起来，或者将其解释为希尔伯特·阿里斯（Hilbert Arithmetic）两个双重分支的关系。对最后一个关系的调查允许FLT和Gleason定理在某种意义上等同于两个双对应物，而前者则可以从后者中推断出来，并且在与Gödel不完整相关的额外条件下，副副主义是对算术算术理论的额外条件。Qubit Hilbert Space本身可以通过FLT和Gleason定理的统一来解释。在广义上，通过希尔伯特算术在数字理论中的这种基本结果的证明可以推广到有关“量子数理论”的想法。它能够通过对希尔伯特算术的Peano算术的来源进行数学研究，通过调解“非标准双眼”及其两个双重分支，将其固有地与信息理论联系起来。然后，在更广泛的背景下，也可以重新实现无限分析及其在物理学上的革命性应用，例如，作为对时间量的方式（分别在物理学中被认为的时间派生过程中的时间衍生物）的探索，以便出现。最后，结果承认，仅由于其双重和愿意的对应物，对任何层次结构的产生或改变自身的变化方式。关键字：完整性，格里森定理，Fermat的最后一个定理，Hilbert Arithmetic，Idempotency and Eranchary，Kochen and Specker Therorem，Nonistard Biftion，Peano Arithmetic，Quantum Information
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
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