GO 是通过账簿和索赔系统进行跟踪的证书,从而为能源交易和披露奠定基础。《可再生能源指令》和《能源效率指令》要求成员国承认另一个成员国颁发的 GO,除非该国“对其准确性、可靠性或真实性存在合理怀疑”(第 19.9 条)。此外,该系统应防止重复计算并能防范欺诈。因此,为所有成员国制定欧洲 GO 标准非常重要。根据修订后的《可再生能源指令》,该标准的内容适用于来自可再生能源的能源,无论是“电力;或天然气,包括氢气;或供暖或制冷”(第 19.7 条)。该标准的内容也适用于来自不可再生能源的能源。
摘要 医疗器械代表了一类广泛的产品,旨在用于预防、诊断、监测、治疗或缓解疾病或损伤。近年来,医疗器械的发展已导致越来越多的产品含有“物质”,由于其存在形式和使用部位与药品相似,通常被称为“边缘”产品。欧盟 (EU) 的监管文件在许多监管领域都考虑了基于物质的产品;在治疗学中,他们根据产品的主要作用机制将“医疗器械”与“药品”区分开来。这种区别通常不是直观的,而是基于对“药理、免疫和代谢作用机制”等基本术语的正确解释,这些术语具有重要的监管意义。本文讨论了正确解释这些术语的问题,并希望引起药理学家的兴趣,设计适当的实验范例,以严格、科学地解释由物质制成的医疗器械的正确作用机制。
课程结论论文-TCC(本科生) - 里奥格兰德大学北部联邦大学卫生科学中心,药房。natal,RN,2024。指导:Elissa Arantes Ostrosky。
[1] 投资现金流回报率衡量索尔维业务活动的现金回报。CFROI 水平的变动是显示经济价值是否增加的相关指标,尽管人们普遍认为该指标无法与行业同行进行对标或比较。该定义使用对资产重置成本的合理估计,并避免会计失真,例如减值。它计算为经常性现金流与投资资本之间的比率,其中:经常性现金流 = 基础 EBITDA + 来自联营公司和合资企业的股息 - 来自联营公司和合资企业的收益 + 经常性资本支出 + 经常性所得税;投资资本 = 商誉和固定资产的重置价值 + 净营运资本 + 联营公司和合资企业的账面价值;经常性资本支出标准化为固定资产重置价值减去商誉价值的 2%;经常性所得税标准化为(基础 EBIT - 来自联营公司和合资企业的收益)的 30%
阅读时,我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本,以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义,例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战,这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里,我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集,包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释(苏黎世认知语言处理语料库;Hollenstein 等人,2018 年)。我们计算了注视相关电位 (FRP),即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析,结果显示,在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内,左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示,单词级情绪的 FRP 差异相同,但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外,从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪(积极或消极)进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60(95% 置信区间:[0.58, 0.61])。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究,表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步,并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
摘要 我们为张量网络状态的参数族设计量子压缩算法。我们首先建立存储给定状态族中的任意状态所需的内存量的上限。该上限由合适流网络的最小割确定,并与从指定状态的参数流形到状态所体现的物理系统的信息流有关。对于给定的网络拓扑和给定的边维度,当所有边维度都是同一整数的幂时,我们的上限是严格的。当不满足此条件时,该上限在乘法因子小于 1.585 时是最佳的。然后,我们为一般状态族提供了一种压缩算法,并表明该算法对于矩阵乘积状态在多项式时间内运行。
系统性硬化症 (SSc) 是一种罕见且异质性疾病,没有相关的环境诱因或显著的致病基因。一直以来,很难找到足够多的患者来进行经典的基于人群的流行病学暴露/非暴露研究,并有足够的能力确定这些疾病的环境和遗传风险因素,而且这种情况将继续存在。发病机制的复杂性和异质性可能需要针对 SSc 的个性化/精准医疗。由于目前有几种潜在药物可用于特定患者(如果不是整个 SSc),因此 SSc 的分类似乎为更好的治疗策略奠定了基础。迄今为止,SSc 的分类基于受影响区域的范围/严重程度以及一些疾病标志物,包括自身抗体谱。然而,这种分析也应该有助于改进适当分层的临床试验的设计,以确定靶向治疗的效果和预测。基于临床前药物反应的方法,使用患者自身的成纤维细胞体外进行,可以为临床实践提供精确的疾病标记/治疗选择。因为硬皮病真皮成纤维细胞具有持续的高产表型,不仅在人体中发生,而且在细胞培养条件下也发生。因此,基于疾病标记的累积方法可确保 SSc 发病后病情进展和降级,从而通过个性化优化的药物环境重新建立更好的生活。
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果,这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期(约 8 周的教学)的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查,研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明,教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导,语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
如果极端和不可预见的情况阻止您按时完成任务,请联系学生院长办公室,并为他们提供所有必要的详细信息和文档(请参阅http://studentlife.gatech.gatech.edu/content/content/contact-us)。与我们联系,并确认您已向学生院长办公室提供了所需的文件。院长的办公室有能力比我们更好地验证这些例外情况,并在整个课程中提供了有关紧急情况如何处理的统一性。学生院长办公室将与教练一起检查您的文档和后续行动。那时,讲师将能够采取适当的行动并跟进您。
