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Sabanci Renewables 的 Cutlass Solar II 与投资级交易对手完成 10 年期可再生能源信贷协议，由 Evolution 提供支持
Sabanci Renewables 的 Cutlass Solar II 与投资级交易对手达成 10 年可再生能源信用协议，由 Evolution Markets 的交易咨询服务提供支持 德克萨斯州奥斯汀（2024 年 4 月 30 日）：Sabanci Renewables（“Sabanci”）是土耳其上市公司 Sabancı Holding 的美国分公司，很高兴地宣布已为其 Cutlass Solar II 设施达成 10 年可再生能源信用协议。这个位于德克萨斯州 Fort Bend County 的 272 MWdc 项目与投资级交易对手达成了协议。Evolution Markets Inc. 是全球能源和环境市场领先的金融和交易服务提供商，在谈判期间提供咨询服务并为交易提供经纪服务。最近全面投入运营的 Cutlass Solar II 预计将在 2024 年夏季为休斯顿大都会市场提供零碳太阳能电力。Sabanci Renewables 首席执行官 Ismail Bilgin 表示：“Cutlass Solar II 是 Sabanci Renewables 在德克萨斯州的首个公用事业规模的运营太阳能项目。随着我们见证 ERCOT 市场需求的增长，我们通过收购和融资我们的第二个太阳能项目（位于德克萨斯州维多利亚县的 232 MWdc Oriana Solar），扩大了我们的可再生能源投资。我们热衷于投资德克萨斯州可再生能源市场，并以用清洁能源支持 ERCOT 的电网为荣。我们坚定不移地致力于为全国各地的家庭提供可持续可靠的能源。Evolution Markets 结构化交易董事总经理 Brian Beebe 表示：“我们很高兴为 Cutlass Solar II 和 Sabanci 提供支持，因为他们正在继续扩展其美国可再生能源平台。 Cutlass Solar II 在拥挤的休斯顿电力市场的战略定位增强了其作为德克萨斯州一流太阳能资产的吸引力。”
基于粒子群优化的高参数调整机器学习模型的大型covid-19数据分析
分析大数据，尤其是医学数据，有助于为患者提供良好的医疗保健并面临死亡的风险。COVID-19大流行对全世界的公共卫生产生了重大影响，强调了对风险预测模型的需求。机器学习（ML）技术在分析复杂的数据模式和预测疾病预后方面已显示出希望。这些技术的准确性受到更改参数的很大影响。超参数优化在证明模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，使用粒子群优化（PSO）算法有效地搜索超参数空间并通过识别可以提供最高精度的最佳超级参数来提高机器学习模型的预测能力。在本研究中使用了与COVID-19病例相关的各种临床和流行病学特征的数据集。使用各种机器学习模型，包括随机森林，决策树，支持向量机和神经网络，用于捕获数据中存在的复杂关系。为了评估模型的预测性能，采用了精度。实验发现表明，估计Covid-19风险的建议是有效的。与基线模型相比，优化的机器学习模型的性能更好，并产生了更好的结果。关键字
毛果杨体外转化的全基因组关联研究和网络分析支持多种植物激素途径和串扰的关键作用
许多植物物种和基因型对转化和再生 (TR) 的适应性存在很大差异，这对基因工程在研究和育种中的应用提出了挑战。为了帮助了解这种变异的原因，我们使用 1204 棵野生黑杨树种群进行了关联作图和网络分析。为了对愈伤组织和嫩枝 TR 进行精确和高通量的表型分析，我们开发了一种计算机视觉系统，可以交叉引用互补的红、绿、蓝 (RGB) 和荧光高光谱图像。我们使用单标记和组合变异方法进行了关联作图，然后对已发表的多组学数据集进行了上位性和整合的统计检验，以确定可能的调控中心。我们报告了 409 个与编码序列 5 kb 范围内的关联有关的候选基因，上位性测试表明其中 81 个候选基因是彼此的调节因子。与蛋白质 - 蛋白质相互作用和转录调控相关的基因本体术语被过度使用。除了长期确定对 TR 至关重要的生长素和细胞分裂素通路之外，我们的结果还强调了应激和伤害通路的重要性。这些通路内和跨通路的潜在信号调节中心包括生长调节因子 1 (GRF1)、磷脂酰肌醇 4-激酶 β 1 (PI-4K β 1) 和 OBF 结合蛋白 1 (OBP1)。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
研究糖尿病与腕管综合征之间的关联：系统评价和荟萃分析方法
腕管综合征（CTS）是中位神经压缩引起的最常见的局灶性单肌病，全球患病率为2.7-5.8％[1-6]。这种综合征影响了成年人口的7％至16％，是病假和工作障碍的主要原因[7]。可能引起该综合征的某些疾病包括代谢性疾病，胶原蛋白血管疾病，肥胖，肾衰竭，避孕药使用和内分泌疾病，例如甲状腺功能减退症[1，2，4，8]。此外，糖尿病，创伤，重手动和重复性工作，肿瘤，淀粉样变性和结节病都被确定为CTS的潜在危险因素[1，4，9]。CT的症状包括麻木，尤其是在夜间，神经疼痛以及手腕中位神经的局部压缩的神经性疼痛[10]。虽然这种综合征的感觉症状通常局限于手指，但它们可以延伸到手腕，前臂，甚至整个手。cts在45至64岁之间和男性中的年龄更为普遍（10％对1％）[2，8]。糖尿病是一种慢性多系统疾病，其特征是由于胰岛素的产生不足或使用而导致高血和尿液葡萄糖水平[11，12]。2019年，所有糖尿病（4.63亿）成年人中有79％居住在发展中国家，到2045年，这一数字预计将增长到84％（7亿）[13-15]。糖尿病的估计患病率在全球6.4％，到2030年预测的PREV率为7.7％[14]。糖尿病是全球残疾的主要原因之一。据报道， CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。CTS发生在多达15％的糖尿病患者中。由于人口增长，衰老和生活方式的变化，其前期的增长[4，12，16]。报告表明，糖尿病患者患CTS的寿命风险约为85％，尽管先前的研究对糖尿病与CTS之间的关联产生了矛盾的结果[17-20]。近年来，全世界已经进行了许多研究，以调查糖尿病和CTS之间的关系，其中很大一部分表明糖尿病会增加患有CTS的风险[3，5，21-21-26]。然而，还有一些研究表明，糖尿病与CTS的发生之间没有关联[17，27 - 34]。例如，Wiberg等。（2022）调查了英国以上40万人的糖尿病与CTS之间的关联。他们报告的糖尿病与CT之间关联的比值比为2.31（95％CI：2.17–2.46）[35]。然而，在一项与Low等人相关的研究中。研究了美国糖尿病与CT之间的关联，观察到调整后的比值比等于0.84（95％CI：0.65–1.09; p = 0.20）[36]。由于确定糖尿病是否增加CTS风险的不一致，系统的审查和荟萃分析研究是得出明确结论并回答科学问题的最佳方法之一。本研究旨在使用该领域进行的研究结果，通过系统的审查和荟萃分析方法来研究糖尿病和CT之间的关联。
Curriculum Vitae di Pierpaolo Palestri
Pierpaolo Palestri è nato nel 1973. Nel 1998 ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica (con lode) presso l'Università di Bologna, Italia, con una tesi sulla ionizzazione per impatto nei transistor bipolari. Dal 1998 al 2000 ha ricevuto un assegno di ricerca dall'Università degli Studi di Udine, Italia, dove ha lavorato alla simulazione e ottimizzazione di transistor bipolari e all'analisi dei fenomeni di elettroni caldi in dispositivi MOS e memorie non volatili. Dal luglio 2000 all'ottobre 2001 è stato Post- Doctoral Member of Technical Staff presso i Bell Labs (Lucent Technology, Murray Hill, New Jersey), lavorando alla simulazione e caratterizzazione sperimentale di bipolari al silicio-germanio. Nel novembre 2001 è diventato Ricercatore Universitario presso l'Università degli Studi di Udine, dove ha poi concluso il Dottorato di Ricerca nel 2003. Dal novembre 2005 ad ottobre 2023 è stato Professore Associato di Elettronica presso l'Università degli Studi di Udine. Nel novembre 2023 ha preso servizio come professore Ordinario di Elettronica presso l'Università degli studi di Modena e Reggio Emilia.
停车场的消防安全
图22：英格兰的全火和停车场大火（2010-2020）。 39图23：挪威在车辆能源分类的火灾中涉及的车辆数量（2016-2023）。 40图24：标准化比较图显示了在相似的时间段内，澳大利亚和英格兰之间的全火的比例化妆差异。 41图25：2010 - 2020年之间的英格兰的停车场火灾数据。 41图26：左：澳大利亚的新轻型车辆销售。 右：在澳大利亚购买的新轻型车辆的平均车辆质量（GVM）。 1979 - 2013年的数据。 从[128]复制。 43图28：典型的汽油或柴油动力的内燃机车辆（ICEV）。 ©替代燃料数据中心。 46图29：典型的电池电动汽车（BEV）布局。 ©替代燃料数据中心。 46图22：英格兰的全火和停车场大火（2010-2020）。39图23：挪威在车辆能源分类的火灾中涉及的车辆数量（2016-2023）。40图24：标准化比较图显示了在相似的时间段内，澳大利亚和英格兰之间的全火的比例化妆差异。41图25：2010 - 2020年之间的英格兰的停车场火灾数据。41图26：左：澳大利亚的新轻型车辆销售。右：在澳大利亚购买的新轻型车辆的平均车辆质量（GVM）。1979 - 2013年的数据。从[128]复制。43图28：典型的汽油或柴油动力的内燃机车辆（ICEV）。©替代燃料数据中心。46图29：典型的电池电动汽车（BEV）布局。©替代燃料数据中心。46
多付款
如果您不再领取社会保障福利，我们可能会从您的每月 SSI 付款中追回社会保障福利的超额付款；或者，如果您不再领取 SSI 付款，我们可能会从您的每月社会保障福利中追回 SSI 超额付款。如果您不再领取福利，您应该执行以下操作之一：• 访问 www.pay.gov 并搜索“社会保障”，通过信用卡、借记卡或银行账户付款。• 使用您银行的在线账单支付功能，向“社会保障管理局”付款。• 在 30 天内向我们寄送全额超额付款的支票。• 联系我们制定每月分期偿还金额的计划。如果您没有领取福利或拖欠还款协议，我们可以从您的联邦所得税退款或您的工资（如果您在工作）中追回超额付款。请注意，我们还会将拖欠情况报告给信用机构。此外，我们可以从未来的社会保障福利或 SSI 付款中追回超额付款。
计算机视觉支持的 GWAS 识别出大量毛果杨植物再生的候选调控因子
植物再生是植物繁殖的一个重要方面，也是转基因植物生产的关键步骤。然而，不同基因型和物种的再生能力差异很大，其分子基础在很大程度上是未知的。全基因组关联研究 (GWAS) 等关联作图方法早已证明能够帮助揭示植物性状变异的遗传基础；然而，这些方法的性能取决于表型分析的准确性和规模。为了对模型树杨树的植物愈伤组织和芽再生进行大规模 GWAS，我们开发了一个涉及语义分割的表型组学工作流程，以量化再生植物组织随时间的改变。我们发现得到的统计数据高度非正态分布，因此采用了变换或排列以避免违反 GWAS 中使用的线性模型的假设。我们报告了超过200个统计学上支持的数量性状基因位点（QTL），其中基因包含或接近顶级QTL，包括细胞粘附、应激信号和激素信号通路的调控因子，以及其他多种功能。我们的研究结果鼓励植物再生过程中激素信号转导模型除了通常考虑的生长素和细胞分裂素途径外，还应考虑应激相关信号（例如涉及茉莉酸和水杨酸）的关键作用。我们鉴定的假定调控基因和生物学过程为理解植物再生的生物学复杂性提供了新的见解，并可能成为改善顽固基因型和物种再生和转化的新方法。