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更高的法定最低工资和更强大的集体谈判
有多种渠道可以通过这些渠道来加强经济的加强：低薪工人口袋里有更多的钱来消费触发更多的投资，因此可以提高总需求，经济增长，生产力，从而总体上就业。由于最低工资对工资发展具有重要的信号传导效应，因此最低工资对总需求的积极影响将通过总体上更强大的工资增长进一步加强。公共预算也将受益：最低工资的提高意味着各州在补充工资不足的情况下，通过税收抵免和工作中的福利不足。总需求的提升将有助于各州通过税收和社会保障捐款产生更多的收入。
商业现场污水系统计划审查提交和审查流程
印第安纳州卫生部 (IDOH) 商业现场污水系统提交和审查流程 注意：为帮助确保土壤科学家为您的新/更换土壤吸收场评估的区域大小足够，我们会在您聘请的印第安纳州注册土壤科学家访问现场之前，根据商业现场污水系统规则 (410 IAC 6-10.1) 提供系统所需的总体设计日流量 (DDF)。您只需完成第 2 页的步骤 2b 和 2c。我们还强烈建议您尽可能在土壤调查期间让您的现场系统承包商、设计师和当地卫生部门代表在现场。该小组可以一起评估可用区域，同时考虑所需的分离距离（见下表）、场地轮廓并确定合适的周边排水口（如适用）。必须避开汇聚流量区域（如下图所示）。一旦确定了潜在合适区域并确定了初始土壤特性，设计师/承包商就可以规划出一个大小合适的区域，土壤科学家可以在其中描述足够数量的土壤钻孔。这种方法大大降低了土壤科学家额外出行或多次修改系统设计的可能性。最小分离表
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
最低工资变化对工资和家庭收入的影响
虽然有证据表明，最低工资上调后，低收入家庭的收入略有增加，但我们的分析表明，总体而言，对家庭收入的影响相当有限。这是因为最低工资工人通常不属于低收入家庭。相反，他们分布在所有收入水平的家庭，包括高收入家庭。此外，他们的工作时间通常比高薪员工少。一个例子是，一名学生做兼职，与有高薪工作的父母住在一起。最低工资上调将导致兼职工人的小时工资大幅增加，但对整个家庭收入的贡献将微不足道。
地下污水处理系统
免责声明 本指南由明尼苏达州污染控制局制作，旨在造福广大公众和废水处理专业人员。本指南并非旨在替代专业工程咨询建议和/或废水处理专业人员的帮助，后者应解决独特的现场条件（土壤、地形等）并决定在特定情况下使用的适当处理产品。虽然本文档中描述的场景似乎可以为某些情况提供解决方案，但强烈建议本指南的用户寻求自己的顾问和废水处理专业人员的建议，他们可以评估独特情况并解决单个项目的具体问题和需求。明尼苏达州污染控制局和/或其员工对本指南文件的内容、设计或其中包含的建议不承担任何责任。本指南文件并非旨在且不能依赖其创建任何可在与明尼苏达州或明尼苏达州污染控制局的诉讼或任何行政程序中执行的实质性或程序性权利。
机器人、电脑和性别工资差距
自动化技术进步将改变劳动力市场的未来。自 20 世纪 90 年代以来，工业机器人和计算设备这两项领先的自动化技术发展迅速。1 如图 1 所示，1995 年至 2015 年间，美国的机器人存量增长了 4 倍多，计算设备的资本存量增长了 14 倍多。2 最近的研究表明，机器人（Graetz 和 Michaels，2018 年；Acemoglu 和 Restrepo，2019 年）和计算机（Krueger，1993 年；DiNardo 和 Pischke，1997 年；Autor 等，1998 年；2003 年）的增长对就业和工资产生了显著影响。文献还提出了一种更细致入微的观点来看待技术进步对
功能宏基因组筛选揭示与污水污泥和工业废水相关的新型临床相关抗生素耐药基因
越来越多的证据表明，人类活动可能导致自然环境中细菌抗菌素耐药性基因 (ARG) 的流行率增加。许多环境研究已经使用下一代测序方法对宏基因组进行测序。然而，这种方法是有限的，因为它不能识别出不同的未表征基因或展示活性。环境宏基因组中的 ARG 表征对于了解耐药性的演变和传播非常重要，因为有几个临床上重要的耐药性基因源自环境物种的例子。本研究采用功能宏基因组方法来检测污水污泥、污泥改良土壤、受季铵化合物 (QAC) 影响的芦苇床沉积物和受影响较小的长期管理草地土壤中编码对超广谱 β -内酰胺类 (ESBLs) 和卡巴培南类药物耐药性的基因。在污水污泥、污泥改良土壤和 QAC 影响土壤中检测到了 ESBL 和碳青霉烯酶基因，它们与临床上重要的 β -内酰胺酶基因具有不同程度的同源性。对侧翼区域进行了测序，以确定潜在的宿主背景和遗传背景。在革兰氏阴性菌中发现了新的 β -内酰胺酶基因，其中一个与插入序列相邻的基因是 Pme1，这表明最近发生了动员事件和/或未来存在转移的可能性。污水污泥和富含季铵化合物 (QAC) 的工业废水似乎会传播和/或选择在长期管理的草地土壤中未检测到的 ESBL 基因。这项工作证实了自然环境是新型和可动员抗性基因的储存库，可能对人类和动物健康构成威胁。
大众汽车集团大众汽车公司 /大众金融服务亚太固定收益投资者路演，首尔，2018年11月28日< / div < / div
以下演讲包含有关大众集团业务发展的前瞻性陈述和信息。这些陈述可以被说出或书写，并且可以通过诸如“期望”，“预期”，“打算”，“计划”，“信仰”，“寻求”，“估计”，“意志”或类似含义的单词等术语认可。这些陈述是基于假设，我们根据我们可用的信息做出的假设，并且我们认为在迫时是现实的。这些假设尤其与各个国家和市场经济的发展，监管框架和汽车行业的发展有关。因此，给出的估计值涉及一定程度的风险，实际发展可能与预测不同。大众集团目前面临与许多司法管辖区中有关尚待索赔和调查的额外风险和不确定性，这与某些大众集团汽车中与柴油发动机的止气发动机有关的发现有关。大众集团可能会受到这些正在进行的主张和调查的负面影响的程度。
碳捕获和沼气增强二氧化碳富集的厌氧消化剂处理污水污泥或食物废物
大气中二氧化碳（CO 2）的浓度增加，而严格的温室气体（GHG）还原靶标需要开发适用于废物和废水领域的CO 2固相技术。这项研究解决了CO 2排放的减少，并增强了与CO 2富集厌氧消化剂（ADS）相关的沼气产量。通过将CO 2在0、0.3、0.6和0.9 m的分数注射到处理食物浪费或污水污泥的批处理广告中，检查了CO 2富集的益处。每日甲烷（CH 4）的食物废物生产增加了11-16％，在第一个24小时内，污水污泥的污泥为96-138％。据估计，污水污泥的潜在CO 2减少了8-34％，食物浪费的3-11％减少。广告利用其他CO 2的能力被策划了，这可以为CO 2流的现场隔离提供潜在的解决方案，同时增强可再生能源的产生。2014 Elsevier Ltd.保留所有权利。