本文表达的任何观点均为作者观点,而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法,但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构,开展劳动经济学研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下,IZA 运营着世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 政策文件通常代表初步工作,并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
3.1 Introduction .............................................................................................................................................. 71 3.2 Analysis of the metal support .............................................................................................................. 71 3.3 Deposition of bilayer NiO-YSZ anode by APS ............................................................................... 78 3.3.1 Preparation of NiO-YSZ mixed powder by spray drying .......................................................... 79 3.3.2 Optimization of APS deposition parameters ................................................................................. 83 3.2.3 Deposition of bilayer anode on ITM .............................................................................................. 94 3.4 Deposition of 8YSZ/GDC10 bilayer electrolyte by RMS with PEM system .......................... 99 3.4.1 Deposition of 8YSZ electrolyte layer ........................................................................................... 101 3.4.2 Deposition of GDC10 as electrolyte layer and buffer layer ......................................................................................................... 107 3.5结论...................................................................................................................................................................................................................................................................................
过去,我们发现很难与FET部门的提供者成功合作和积极地合作和工作。在审查先前的战略计划时,值得注意的是,该计划中的协作和协作工作最少。提及时,它主要是指在FET部门内的协作(例如与高等教育机构一起)和整个企业部门(爱尔兰企业,当地商会等。),而不是与可能提供类似计划的行业以外的组织(例如我们的非政府组织一样,并通过特定的队列提供服务和支持)。
随着人工智能(AI)越来越嵌入医疗保健服务中,本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统(CDSS)的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始,这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法,包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调,在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平,解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战,讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后,本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解,即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议,而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析,从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略,例如差异隐私和联合学习,同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑,这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战,这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中,同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25321172 doi:medrxiv preprint
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9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意,在估计该过程之前,我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%(其中 99% 低于 5% 的阈值),表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
我们是一个国际生物科学家,保护主义者和环保主义者组的国际群体,他们多年来一直密切关注Pangolins的困境和保留。穿衣蛋白包含哺乳动物秩序的pholidota,其中包含在非洲多种栖息地(4种)和亚洲(4种)中发现的八种活物种,这些物种提供了重要的生态系统服务,包括提供“害虫”控制和改善土壤质量(Chao等,2020年)。它们仍然是世界上最受威胁和最受欢迎的哺乳动物物种(Gaubert等,2018; Sarah Heinrich等,2016)。一个多世纪以来,有许多人可以俘虏这些动物,但是很少有成功的例子,因为它们通常死于感染(Hua等,2015; Lihua等,2015)。在2016年,濒临灭绝的中国和马来亚式穿衣的基因组(图1)进行了测序并重新进行了两个重要的发现(Choo等,2016)。首先,据我们所知,穿山甲是唯一已知缺乏IFNE(Interferon Epsilon)基因(对粘膜免疫重要)的哺乳动物,这表明它们对病原体的抗性可能会降低。此外,我们发现穿山甲的热休克蛋白(HSP)基因家族数量减少,这表明诱导免疫供应的压力敏感性比其他哺乳动物谱系更重要。这些发现可能会有助于显然为什么圈养的穿衣经常屈服于感染。必须开发和利用新技术来确保保护穿衣蛋白的种群。利用基因组驱动的生物学见解,研究人员通过使环境,食物和水尽可能地卫生在适当的养父母的情况下,成功地建立了一个俘虏的马来人穿搭人群,直至第三次生成。这些穿衣可以用作重新建立大量天然种群和增强野生穿山甲种群的遗传库存,并有助于维持遗传多样性。值得注意的是,成功重新引入被俘虏的繁殖种群已经阻止了包括阿拉伯Oryx(Oryx Leucoryx)在内的许多特殊灭绝(Ostrowski et al。,1998),黄色 - 散发的亚马逊鹦鹉(Amazona Barbadensis)(Amazona Barbadensis)(Sanz and Grajal,1998年),欧洲bison(bisone bison) Alpine Ibex(Capra Ibex Ibex)(Stüwe和Nievergelt,1991年)和胡须秃鹰(Gypaetus barbatus)(Hirzel等,2004)。但是,如果没有所有主要利益相关者(包括政府,研究人员和公众)的合作,对Pangolins的成功保护仍然可能很远(Hefteron和Gaubert,2021年)。此外,需要重大努力来减少需求
摘要:化石燃料的稀缺性及其温室气体 (GHG) 排放对环境的影响促使世界各国政府开展研究并促进使用可再生能源 (RES),例如生物质能、风能和太阳能。因此,尽管这些努力代表了解决化石燃料短缺和减少温室气体排放的潜在解决方案,但最近出现了一些关于其能源效率的质疑。事实上,评估它们的能源增益非常有用,这意味着量化和比较生产替代燃料所消耗的能源量。在此背景下,本文旨在分析关于能源回报率 (ERR) 指标(例如能源投资回报率 (EROEI))的学术文献研究趋势,其中考虑了生物质能、风能和太阳能。这可能对机构和公共组织有用,以便重新定义他们的政治愿景,以实现可持续的社会经济体系,与从化石燃料向可再生能源的过渡保持一致。结果表明,生物质似乎比同等的化石能源更昂贵、效率更低,而太阳能光伏 (PV) 和风能已经达到成熟和先进的技术水平。
i是指2025年临时结果介绍的幻灯片43,以在法定利润与非GAAP利润量度收入之间的定义和和解,净利息费用,税收,折旧,摊销,摊销,金融工具的公允价值变化(EBITDAF)。从FY24联系,不再报告EBITDAF内的障碍和报道。现在分别报告这些以更好地反映潜在的性能。1H24数字相应地重述了。ii请参阅“临时财务报表”的注释,以定义和对帐,从经营活动和非GAAP衡量运营自由现金流。营业自由现金流代表可用于偿还债务的现金,以资助分配给股东和增长资本支出。iii是指2025年临时结果呈现中的幻灯片44,以核对金融工具的公允价值变化。