MSCI EUR IG SRI可持续化石燃料(1-3Y)公司债券指数是由MSCI EUR IG 500定制公司债券指数构建的,旨在代表与基于特定价值的业务参与标准一致的公司的绩效,同时又具有更好的整体环境环境,社会和政府的状况,社会和政府(ESG)。该索引包括具有MSCI ESG的发行人,其BBB或更高且负面的发行人会筛选出参与危险信号争议的发行人,或者在酒精,平民枪支,赌博,赌博,核武器,有争议的武器,常规武器,核电,核电,烟草,烟草,成人娱乐,成人娱乐,基因工程,材料煤炭和福利夫人的商业活动中。此外,该指数仅包括从发行到五年和时间到重新平衡时一到三年的时间的时间。该指数以每月频率重新平衡。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
○ 受新冠疫情蔓延等影响,基本计划从2020年延长至2022年。 ○ 最近,包括日本在内的世界各国都在努力与新冠疫情共存。考虑到日本将在2023年担任G7主席国,统一修订了基本方针和基本计划,编制了基本战略。相关部门将共同努力推动这一战略的措施。 ○ 关于传染病防治,政府接受这样的观点,即每个国家作为国际社会的一员做出贡献,都将使其在国际社会和本国的传染病防治中占据优势。因此,这一基本战略将包括通过与发达国家的合作以及与发展中国家的国际合作为国际社会做出贡献的措施。因此,这一基本战略的名称将更改为“加强新兴传染病应对措施的国际合作基本战略”。 ○ 基本战略将与《全球卫生战略》、《疫苗开发及生产体制强化战略》、《流感等新型传染病国家行动计划》、《亚洲健康促进举措基本政策》、《非洲健康促进举措基本政策》等政府相关政策相协调,综合推进。
*通讯作者,电子邮件:cyprian.mieszczynski@ncbj.gov.pl摘要摘要McChasy Code的主要目标是,通过模拟在Cryselline结构和crysefters cryselline cropters cryselline cropters和collesters的过程中,在通道(RBS/c)中记录了Rutherford反向散射光谱实验实验,该光谱实验是在频道/c/c中复制了。该代码的2.0版本提供了模拟大型频道的可能性(Ca.10 8原子)基于晶体学数据或分子动态(MD)计算而创建的任意结构。在这项工作中,我们介绍了代码的当前状态以及最近对镍(Ni)单晶形成的扩展结构缺陷(边缘位错和位错环)的研究结果。描述了两种建模扩展缺陷的方法:一种使用McChasy Code(PEIERLS-NABARRO方法)开发的,另一种是通过MD(LAMMPS代码)对Ni结构进行修改和热化获得的另一种。由局部弹丸 - 通量密度分布在缺陷周围进行了定性和定量研究。1。在过去的几十年中,许多组对不同材料的辐射缺陷进行了广泛的研究。许多作者[1-4]将卢瑟福的反向散射光谱(RBS/C)技术用作分析离子植入单晶的结构特性的标准方法[1-4]。不幸的是,缺乏适当的RBS/C光谱分析和过度简化方法的工具,通常会引起误导性结果。因此,开发一个适当的工具,可以分别针对在研究晶体中形成的各种缺陷进行详细的定量分析。McChasy V.1.0是在八十年代末在国家核研究中心开发的[5,6]。该代码的第一个版本的主要原理是通过模拟He-ions在内部旅行
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
提高公众对糖尿病前和糖尿病的认识,并具有教育和疾病的早期发现2。PKM合作伙伴名称:Yayasan Kalam Kudus II Jakarta 3。提议者团队的主席A。名称和标题:Siufui Hendrawan博士,MBIOMED b。 NIK/NIDN:0311047204/10402011 c。位置/目标。:永久讲师d。研究计划:医学学士学位e。教师:医学院f。专业领域:化学和分子生物学科学g。手机/电话号码:08161970590 4。PKM团队成员a。成员人数(学生):2人b。学生和NIM的名称:Anggita Tamaro(405200120)c。学生名字和NIM:CSIA Angelina(405180124)d。学生和NIM的名称:5。合作伙伴活动的位置a。米特拉地区:杜里·科桑比(Duri Kosambi),坎加伦(Cengkareng)b。摄政/城市:西雅加达c。省:雅加达d。 PT到Mitra的距离位置:10公里6。实施方法:吸引7。输出:《国家社区服务杂志》的出版,
卫生专业人员基于广泛的诊断和治疗疾病和其他健康问题的理论和事实知识,研究,建议或提供预防,治愈,康复和促销卫生服务。他们可以对人类疾病和疾病的研究以及治疗方法进行研究,并监督其他工人。通常,在与健康相关的领域的高等教育机构进行研究的结果3 - 6年的时间里,通常会获得所需的知识和技能,从而获得一级或更高的资格。卫生专业人员包括医生,护士,助产士,物理治疗师,牙医,辅助医师等。
在关于国际废物贸易的辩论中,对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下,我们研究了扩展生产者责任(EPR)对废物蝙蝠出口(WB)的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面,WB是一种危险废物,也含有高浓度的关键原材料。因此,它们对于恢复关键资源的战略重要性,同时需要适当的环境管理。因此,对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型,在EPR实施与其他废物的趋势相结合后,WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
摘要 — 目标:构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战,这项工作正试图解决这一挑战。具体来说,本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程,并且不组合多个受试者的训练数据集,因为这会对分类性能产生不利影响,因为受试者之间的个体间差异很大。方法:使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练,每个模型仅针对一个受试者。结果:经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920(95% 置信区间:0.908,0.933)和 0.933(95% 置信区间:0.922,0.945)的分类准确率。结论:我们表明,尽管本研究使用的训练数据集有限,但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比,设计的分类器具有更高的分类性能。
硝化和反硝化生物过程用于去除废水处理中的氮,可提高出水水质,从而减少接收介质中的硝化和随后的氧气消耗;进一步将输送到沿海地区的氮降低到防止沿海水体富营养化的水平[1]。硝化是一个自养需氧过程,通过两个连续的反应将铵转化为硝酸盐:NH 4 + NO 2 – NO 3 –。在铵氧化的第一步中,铵被铵氧化细菌转化为亚硝酸盐,在第二步中,亚硝酸盐被亚硝酸盐氧化细菌转化为硝酸盐。众所周知,硝化生物的比例随着废水 C/N 比的增加而减少。反硝化是一种异养缺氧过程,通过反硝化生物体将硝酸盐转化为气态氮,反应顺序如下:NO 3 – NO 2 – NO N 2 O N 2 [2]。在废水处理中,硝化和反硝化通常分两个步骤进行,因为这两个过程的环境条件不同。废水的生物处理需要培养专门的细菌种群,这些细菌种群可通过固定化等工程技术来强化和加速。事实上,生物过滤器相对于活性污泥的主要优势在于其致密性和在废水生物处理中的效率 [3]。通常,生物膜被描述为基质包裹的微生物,它们粘附在表面和/或彼此上,产生一个动态环境,其中组成微生物细胞似乎达到体内平衡,并被最佳地组织起来以利用所有可用的营养物质。尽管有相当多的综合评论涵盖了生物膜特征和生物膜形成 [3],但它们通常不太强调生物物理原理在生物膜中的作用 [4]。在本研究中,我们根据最近的技术和理论进展重新审视膜催化生物物理模型,以及如何利用它们来强调膜介导硝化和反硝化的细节。我们研究了氮浓度在膜催化中可能造成的影响,并将注意力集中在用于确定分配常数的技术上。
