作为特别军事法庭的军事法官根据上诉人的申诉并依照认罪协议,判定上诉人犯有一项非法持有甲基苯丙胺的罪行、一项在不同场合非法使用甲基苯丙胺的罪行、一项非法使用第四类管制药品安必恩的罪行,均违反了《统一军事司法法典》(UCMJ)第 112a 条,10 USC § 912a;以及一项未遵守合法一般规定,在不同场合违反处方指示使用曲马多,违反了《统一军事司法法典》第 92 条,10 USC § 892。4军事法官判处上诉人监禁 80 天,没收每月 1,000.00 美元的薪水,为期 3 个月,并降级为 E-1。 5 召集机关未对调查结果或判决采取任何行动。
在2025年1月1日之前,国会将需要通过新的农业账单或延长2018年的ver sion。i提出了四个关键问题,应被要求告知有关此类联邦决策的论述,重点是农作物保险及其对Cli Mate变更的更广泛影响:1)计划级别的决策在多大程度上增加了作物保险的采用并帮助稳定农场收入?2)该计划如何减少对气候变化的前适应的可能的兴奋感?3)该计划下的亚种规定保险的访问如何影响农民的生产决策和气候弹性?4)我们可以改善该计划的设计以促进气候弹性,这如何为我们对广泛设计用于气候变化的Insurance Pro grams的思想提供信息?
简介:自阿波罗时代以来,被尘埃污染被确定为卢纳尔和更常见的无空体的重要风险,探索误差([1] - [2])。对于未来月球的下一个任务,漫游者产生的尘埃动员和 /或机器人活动需要谨慎。它可能起源于地平线发光([3] - [4])。在这两种情况下,在粘附或尘埃的粘附性中发挥作用的机制均由静电力控制。这些力是由在灰尘和覆盖材料表面存储的电荷引起的。电荷载体是由月球等离子体环境产生的,阴影和阳光表面之间存在显着差异,并且也通过Triboelectric效应。缓解技术应受益于对这些过程的更好地说明。
我们还进行了影响和依赖评估,以扩大我们保护生物多样性的努力。我们的环境影响的很大一部分与我们的上游操作有关(范围2和3)。其中包括土地使用 - 用于建造基础设施的材料(尤其是田径卧铺的木材)和我们购买的运输设备的生产,但也与与电力发电的水消耗相关的水文影响,以及在我们的价值链中使用的GHG Emisions。我们范围1活动的负面影响涉及土地使用,栖息地破碎(1)和破坏以及引入入侵外星物种。,但我们也产生了积极的影响,因为我们的铁路边缘/右路是动植物的生态走廊和避风港。
基于历史数据的决策支持算法将使人们的推荐受到过去不平等影响。详细的历史健康数据包含识别人口因素,例如种族,1个社会经济地位或宗教的模式。这些因素与社会劣势有关,因此与不平等的健康结果间接相关。在此类数据上训练的机器学习或统计模型将能够识别这些模式,并将不平等的结果与这些缺陷组相关联,即使没有明确记录数据中的人口统计信息。1 2如果间接关联后来影响决策支持算法,则有可能在不知不觉中造成进一步的缺点并加剧社会不平等。2当算法的行为不透明,嵌入“黑匣子”并用来影响健康,教育,就业或正义领域的决策时,社会不平等的加强是最高风险的。3
对人类最突出的威胁之一是全球变暖。当前的全球二氧化碳(CO 2)从化石燃料使用中的散发物保持过多,并且光合作用CO 2同化的自然能力继续被淘汰。1 - 5因此,CO 2利用的前景不仅有助于实现更可耐受的大气CO 2水平,而且还将提供足够大的碳源,以替代化石碳源。在此寻求访问CO 2作为碳源的追求中,至关重要的是,我们从自然中获得灵感。在过去的十年中,合成生物学的ELD进行了积极的发展,其尖端技术旨在将生物催化的CO 2排放量转化为高增值化学产品,例如甲酸(HCOOH)。6,7甲酸可以进一步转化为高价值化学物质。8,9
摘要。基于清晰收获,现场制备,播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而,清除切割后对温室气体(GHG)排放的理解仍然有限,特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中,我们报告了二氧化碳(CO 2),甲烷(CH 4)和一氧化二氮(N 2 O)的基于涡流的(基于EC的)净排放,该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明,在年度上,该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额(23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1,22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1,取决于EC间隙填充方法;总计82.0%),而n 2 o的作用(5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1,4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6%)也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源(0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1,0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4%)。开发了一个统计模型,以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度,土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机(UAV)光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型,表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中,而表面则以活树,死木,垃圾,垃圾,暴露的泥炭为主导,是N 2 O发射的主要贡献者。
Time Topic 08:00 - 09:30 Chapter Symposium: Pediatric Infectious Disease 08:00 - 08:20 Scarlet Fever: Is the Colour Changing 08:20 - 08:40 AMS,A decade Of Efforts-Looking Back & The Way Forward 08:40 - 09:30 Panel Discussion: Interesting cases in PID 09:30 - 10:45 Guest Lectures 09:30 - 09:55 The Cough ConunDrum: Choosing the Right Medication 09:55 - 10:20 Gaps In GINA Guidelines 10:20 - 10:45 Indigenous CPAP in Respiratory Distress 10:45 - 11:30 Panel Discussion Rational Antibiotic Strategies for Respiratory Infections 11:30- 12:30 PM ORATION (Hall 1 & 2) Dr SHANTILAL SETH CIAP ORATION 12:30-1:30 PM Debates 12:30 - 12:50 Prevention of Food Allergy: Early Introduction vs Late Introduction 12:50 - 1:10 Competency-Based Medical Education: Weighing the Pros and Cons 1:10 - 1:30 TCV Vaccine: Single Dose vs Two Doses 1:30 - 2:20 PM Young & Impactful Super 5 (Pediatric Emergencies) 1:30 - 1:40 Severe Acute Asthma 1:40 - 1:50 Neonatal Convulsions 1:50 - 2:00 Hepatic Encephalopathy 2:00 - 2:10 Paracetamol Poisoning 2:10 - 2:20 Iron Overdose 2:20 -3:10 PM PLENARY 1 Equity In Health Care: "Right of Every Child " 3:10- 4:00 PM Panel Discussion From Symptoms to Solutions: Navigating Acute Encephalitis SynDrome 4:00 - 5:00 PM CELEBRITY SESSION 1 CELEBRITY TALK 05:00 PM General Body Meeting
摘要:基于人工智能艺术领域创意实践的快速发展,我们发现并响应了开发框架来分析这一新兴领域的关键维度(包括社会/政治)的迫切需求。本文对杰克·埃尔维斯的《Zizi Show》进行了全面的案例研究,该节目是爱丁堡大学爱丁堡未来研究所新现实与体验式人工智能项目的一部分。基于这一案例研究分析,我们建议将不同的项目特征分为四类(社会文化和制度方面;技术和媒体;经验和情感;观众和影响),作为启发式模型的基础。每个类别中收集的陈述/描述符可用于捕捉创意和设计策略,这些策略可以从文化和技术角度引导设计过程,实现项目的交叉检查和评估,并发现创意过程中的盲点。