在加沙(Gaza)说,几辆车辆到达了加沙Al Rimal附近的Al Saraya地区,载有三名被拘留者,其名称是由Al Qassam宣布的。作为协议的一部分,将被拘留者移交给以色列当局。加沙的红十字队穿过Netzarim走廊,向加沙市带到了加沙城,并接到了24岁的24岁的Romi Gonen,28岁的Emily Damari和31岁的Doron Stein-Brecher将其转移到以色列方面。哈马斯的武装翼昨天表示,只要以色列在休战生效几小时后,就会观察到加沙的停火。“我们和抵抗力量宣布我们对停火协议的全部征服,同时强调所有这一切取决于敌人的承诺,” Ezzedine Al Qassam的发言人阿布·奥贝达(Abu Obeida)在视频消息中说。据法新社报道,随着停火在早晨生效,成千上万的流离失所的战利品帕利斯尼亚人出发穿越了偏离的加沙地带,返回家乡。在
摘要:本文探讨了生态创新在将可持续性与技术发展相结合方面日益增长的重要性。它探讨了“生态设计悖论”,强调了在创新初期对灵活设计的需求与评估环境影响所需的数据可用性之间的矛盾。这一悖论提出了一个挑战:由于设计仍处于不稳定状态,缺乏详细数据会影响做出可持续最佳设计决策的能力。该研究调查了创新初期需要评估的基本可持续性方面,并探讨了决策者和企业家在可持续性评估过程中的参与情况。本文采用强有力的行动研究方法,与两所法国理工学院 (FIT) 合作研究了各种生态创新诊断工具。进行了比较分析,以评估这些工具在评估可持续性的几个维度(包括环境、社会和经济方面)方面的有效性。我们的调查确定了对早期可持续性评估至关重要的关键标准,例如创新描述、系统愿景、功能性和利益相关者的参与。研究结果将为生态创新领域的政策制定者、研究人员和从业者提供指导,为他们提供全面的框架,用于评估和促进早期阶段的可持续创新。我们的研究结果显示,专家知识在生态创新诊断过程中非常重要。它们还表明,需要采用更综合的生态创新方法。
关于 Grenergy Renovables:Grenergy Renovables 是一家西班牙公司,成立于 2007 年,是一家独立的可再生能源生产商,主要生产光伏和储能产品,自 2015 年起在西班牙证券交易所上市。其业务模式涵盖所有项目阶段,从开发、建设和财务结构到工厂运营和维护。该公司在全球 11 个国家/地区拥有超过 15 GW 的太阳能,处于不同的开发阶段,业务遍及欧洲(西班牙、意大利、德国、波兰和英国)、北美(美国)和拉丁美洲(智利、秘鲁、墨西哥和哥伦比亚)市场。更多信息:
分散在悬浮液中的粘合剂颗粒可以自组装成刚性渗透的凝胶网络。凝胶无处不在,从蛋白质组装和胶体悬浮液到水泥水合物中。他们的结构和机械性能在很大程度上取决于它们通过粒子粒子相互作用和外部驾驶的形成历史,包括:排斥和吸引力强度,流动,活动和流体动力。在筛选长范围静电排斥并范德华力强的状态下,例如在盐水和浊度悬浮液中,摩擦固体接触可以在颗粒之间形成,阻碍相对滑动和滚动运动。摩擦会影响凝胶化动力学,其中网络可以在微米大小颗粒的几秒钟内形成和冻结。此外,接触老化可以转化为时间依赖性的弹性模量和产生应力。在数值侧,众所周知,强粘性悬浮液的凝胶对固体相互作用非常僵硬,这是很难的 - 它们在纳米表尺度上有所不同,而粒子是微米大小的。为了探测强粘性摩擦颗粒的极限,在实习期间,我们建议开发一种新型算法,以建模具有硬约束的布朗胶体颗粒的3D聚集,并将其转化为在动态歧管上的随机轨迹。这项工作将包括使用基于标准粒子的方法以及约束优化算法的使用。一起,我们将研究滑动和滚动摩擦如何影响凝胶化动力学,网络形成结构及其机械性能。
摘要目的:本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状,以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法:研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的,其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果:研究结果表明,人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段,在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金,这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性:本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍,考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献:本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果:本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词:人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式:Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志,4(2),109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量,其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注,尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理,有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程,改善公共资源管理,并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务,以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
1计算神经科学小组,大脑和认知中心,信息与通信技术系,庞贝·弗拉夫拉大学,巴塞罗那,加泰罗尼亚,加泰罗尼亚,加泰罗尼亚2计算机科学系,应用数学和统计系,吉罗纳大学应用数学和统计学,吉罗纳大学,吉罗纳大学,吉罗纳大学,17003年,西班牙3号,spain of Deprication of Education of Education,tecnology of Edsshioto,tecnology de Monologe,tecnologice&tecnology of Monerologic&tecnologice de Monology&tecnologice of Monyo,认知神经科学中心,巴黎 - 劳德隆 - 萨尔茨堡,萨尔茨堡,奥地利,奥地利5柏林卫生研究院Charit´e的卫生研究院洪堡大学柏林,慈善,埃普拉茨1,10117德国柏林7伯恩斯坦重点的国家依赖于学习和伯恩斯坦计算神经科学中心,10117柏林,德国8爱因斯坦神经科学中心柏林柏林,柏林,柏林,慈善德国柏林 *通讯作者:anira.escrichs@upf.edu
摘要。多刺龙虾,Panulirus homarus,是水产养殖中具有重要经济价值的一种物种。这项研究研究了生长相关(生长激素/GH和甲壳类高血糖激素/CHH)和免疫系统相关(凝集素和苯酚氧化酶作为无活跃的促酶/蛋白酶/propo)基因的表达模式。了解这些模式对于提高水产养殖的生产力至关重要。基因表达在NAUPLISOMA阶段(0.003±0.0002 CHH,0.0084±0.0002 GH,0.003±0.001凝集素,0.0033±0.0009 Propo),在5 cm种子龙虾中最高(1.25±0.11 CHH,2.14 l. 0.14±0.533,0.14±0.533±0.14±0.8±,0.11 chH,0.14±0.14±0.8±, 1.62±0.24 propo)。这些发现表明,在定时免疫刺激施用方面的潜在应用以增强免疫力,以及制定与饲料补充剂,疾病管理和影响CHH和GH表达的环境因素有关的策略。这项研究提供了对homarus假单胞菌的生长和免疫发展的关键见解,为改善水产养殖实践铺平了道路。关键词:生产力,水产养殖,Nauplisoma,环境,发展。简介。多刺龙虾Panulirus homarus广泛分布在整个印度太平洋地区,在东非和印度尼西亚,人口密集(Berry 1974; Pollock 1993)。这是一种具有重要经济价值的物种,尤其是在越南和印度尼西亚,在那里进行了广泛的培养(Jones 2010)。P. homarus的水产养殖依赖于自然发生的大型后pueruli的收集,然后将其升至海洋笼中可销售的大小(Do Huu&Jones 2014)。然而,当前的文化实践是次优的,诸如营养不良和人满为患的问题导致了养殖种群的健康问题和严重死亡(Behringer等人,2012年)。甲壳类高血糖激素(CHH)在甲壳类动物的生命周期中起着至关重要的作用,从而显着影响其生长。它参与了碳水化合物的代谢,并抑制摩擦,生殖活性和渗透调节过程(Fanjul-Moles 2006; Lacombe等,1999)。chh诱导血淋巴中的高血糖和高脂血症,提供必要的葡萄糖和脂质,以满足龙虾器官和组织的能量需求(Kummer&Keller 1993)。
1个线粒体研究小组,转化和临床研究研究所,纽卡斯尔医学科学学院,纽卡斯尔,纽卡斯尔,英国泰恩河2号,2 2号应用科学系,诺森比亚大学健康与生命科学系,纽卡斯尔,纽卡斯尔,泰恩河畔泰恩河畔泰恩河,英国泰恩河畔泰恩河畔泰恩河畔泰恩河畔泰恩河,33110,美国华盛顿州。神经科学,约翰·范·盖斯特脑维修中心,剑桥大学,剑桥,英国5号5号功能蛋白质组学中心,医学院,高斯大学,60590德国法兰克福60590年,德国6号法兰克福大学6个心血管生理学研究所Anichstr。35,A-6020 Innsbruck,奥地利,奥地利Innsbruck 8线粒体研究小组,Biosciences Institute,医学科学学院,纽卡斯尔大学,纽卡斯尔,英国纽卡斯尔9德国心血管研究中心(DZHK),德国伙伴莱茵疗法学院,医学院10次,伙伴莱茵疗法,莫雷克斯·布鲁斯·弗兰克·布鲁克斯特·莫尔科克尔·布劳斯特·布劳克斯·布劳斯特·洛瓦克斯·洛瓦斯特·弗兰克。 63110,美国11号华盛顿大学医学院,圣路易斯,密苏里州圣路易斯,美国63110
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例(见参议院章程 54 和 55) 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容(包括文本、图像、视频和计算机代码)的技术,然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括:可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni,可以生成编码和编程的 Github Co-pilot,以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。(Pasick,2023 年)参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能(参议院:2024 年 5 月 10 日)。教学大纲说明样本:[非详尽列表] 禁止使用示例 1:在本课程中,使用任何生成式 AI 系统(包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具,因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为,可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 2:在本课程中,生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业(例如写作过程、创作过程、图像创建过程)的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 3:本课程不允许使用生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等);因此,在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则,因为该作业并不完全是你自己的,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 4:除非讲师明确说明,否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为,可能受到《条例 31:学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1:学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能,只要承认并引用了生成式人工智能的使用,并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和