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1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和安德斯
1。计划计划：1.1计划愿景：阿巴拉契亚社区资本（“ ACC”）建立了阿巴拉契亚绿色银行，能源社区和服务不足的农村（美国农村绿色银行或“ GBRA”），领导该国在低收入农村社区的绿色过渡，受到化石燃料工业降低影响的低收入农村社区。ACC将使用CCIA奖，以确保煤炭，能源，服务不足的农村和部落社区获得资金和技术援助，以开发和资助清洁能源项目。由于ACC的基于地点的战略，这些低收入的社区（“ Lidac”）将建立清洁能源经济体，支持成千上万的家庭，企业和社区机构。清洁能源项目将创造数千个优质的就业机会，同时减少碳排放量并改善全国硬性能源社区的空气质量。ACC设想，许多在农村社区中具有深厚专业知识的组织将参与支持这项工作，许多此类组织协助制定了GBRA的愿景。应该指出的是，在本提案中所描述的任何组织都不命名为子招，合作伙伴或供应商。与参与服务提供商有关的所有活动以实现该奖项的公共目的，将严格遵循EPA的竞争性采购指南。1在签署此命令时，拜登总统说：“我们永远不会忘记挖煤并建造国家的男人和女人。这就是为什么由阿巴拉契亚社区资本领导的投资对于阐明经济竞争环境至关重要的原因。”GBRA的重点与拜登政府的行政命令14008“应对国内外的气候危机”，以与煤炭，石油和天然气以及动力植物社区合作，以创造良好的工会工作，刺激经济振兴，补救环境降级和支持能源工作者。我们将与他们做正确的事，并确保他们有机会继续在自己的社区中建立国家并为此获得良好的报酬。”我们认为，这一提议可以实现这一诺言1.1.1社区贷方网络战略：通过其GBRA计划，ACC在公正的能源过渡的最前沿为社区贷方网络服务，影响人们，地区和经济体历史上以采矿，收获，生产和分配的煤炭和其他化石燃料燃料能源为主导。农村社区，包括阿巴拉契亚州，是本申请的重点，是这种过渡的中心，并有望领导开发新的能源并进行投资以减少温室气体。盖尔·曼钦（Gayle Manchin）表示：“当煤炭影响社区成功时，该国其他地区变得更加强大。
森林砍伐对马达加斯加菲律宾沿海社区的影响，
摘要：拟议的研究论文探讨了4个LMIC的沿海社区中森林砍伐的关键问题。这些LMIC包括菲律宾，马达加斯加，索马里和印度尼西亚。根据以下标准选择了这些国家：红树林在其生态系统中的突出，农业和住房在森林中的扩展以及它们在创造二氧化碳排放方面的突出。森林砍伐对这些社区之间的气候变化和生物多样性产生了重大影响，从而导致生物多样性丧失，生态系统的破坏和人畜共患溢出；强调和探索气候变化与森林砍伐之间的相互联系。此外，本研究还提供了政策建议，潜在的解决方案和适应性措施，包括可持续的生活和增加政府参与。
人文学科研究生研讨会
在克里特岛东部的米诺曼镇古尼亚附近的Sphoungaras和Pacheia Ammos的墓地提供了一种镜头，可以通过这些镜头来检查青铜时代Aegean的技术和文化转型。在这些墓地上发现了大约400个pithoi，这些大型罐子中的一个子集（传统上用于存储）表现出与家用pithoi明显不同的形态特征。我的研究将这些pithoi作为专门建造的葬礼船只调查，并探讨了在晚期原始和新普拉特时期（公元前1800 - 1470年）中了解Minoan Mortuary传统和社会组织的影响。本演讲将解决一个关键问题：形态学和上下文证据如何将目的建造的Pithoi与重复使用的家庭容器区分开来，这揭示了有关Minoan技术和社会动态的何种揭示？基于克里斯塔基斯（Christakis）（2005）的基础标准，我认为这些埋葬的罐子反映了对变化的太平间意识形态和大批量埋葬的要求的细微反应。使用现场报告和比较分析，我将将这些Pithoi连接到附近的古尔尼亚镇，以了解潜在的社会文化转变，这可能需要更多的个人主义埋葬方法。这项研究还将这些pithoi置于更广泛的Minoan埋葬实践中，将它们与其他地区和埋葬装置进行了比较，以确定专门建造的葬礼设备的现实。通过检查其使用，形态和埋葬环境的时代，这项研究阐明了这些专业人工制品的备受争议的存在和功能。通过检查这些文物，陈述阐明了物质文化是理解爱琴海青铜时代技术适应，社区需求和身份构建之间动态的一种媒介。
1/6/25, 12:20 PM 研究人员询问 Starlink 是否会对北方社区造成风险。一家加拿大公司不同意 | CBC 新闻
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NIH 数据科学资助机会
鼓励探索性/开发性研究应用，旨在研究创新移动医疗 (mHealth) 干预措施或工具的开发、验证、可行性和有效性，这些干预措施或工具特别适合利用新技术、平台、系统和/或分析的中低收入国家 (LMIC)。• 预算：R21 阶段每年直接成本 12.5 万美元，R21 阶段直接成本 20 万美元
语言技术就像人们重要的一样：居中语言技术发展中的社区
在过去的十年中，言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用，语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣（和炒作）的焦点。结果，研究人员长期以来以某种形式知道的技术，例如自动语音识别（ASR），语音综合（TTS）和（大型）语言模型（LLMS）在新颖的社会环境中被解释（和开发）。上下文中的这些变化，而不是（仅）技术本身，提出了许多埃斯特，技术和法律问题，例如：
