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支持遭受多重不利影响的人的创伤知情方法
“改变未来”计划是英国政府和国家彩票社区基金共同发起的一项 6400 万英镑的计划。该计划旨在测试创新方法，以改善遭受多重不利影响的人的结果——包括无家可归、药物滥用、精神疾病、家庭虐待和接触刑事司法系统。该计划将于 2021 年至 2024 年在英格兰的 15 个地区开展。英国住房和社区发展部 (DLUHC) 任命了一个由 CFE Research 牵头的组织联盟，其中包括 Cordis Bright、Revolving Doors、谢菲尔德大学健康与相关研究学院 (ScHARR)，对“改变未来”计划进行独立评估。本报告是评估团队为“改变未来”计划制作的一系列快速证据评估 (REA) 的一部分。该报告由 Revolving Doors 与 CFE Research 于 2022 年 6 月共同撰写。有关此报告的更多信息，请联系 cfp@levellingup.gov.uk
生物群体意识差异对热带生态系统保护和恢复不利
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
加强全球应对空气污染对健康不利影响的最新路线图
11. 可持续发展目标框架内的相互联系为卫生部门应对空气污染提供了理论基础，从而有效地促进实现与健康环境（目标 3.9）、非传染性疾病（目标 3.4）和儿童死亡率（目标 3.2）以及其他目标相关的目标。例如，实现可持续发展目标中与可持续城市和社区（目标 11）、获得用于烹饪、取暖和照明的清洁家庭能源解决方案（目标 7）以及应对气候变化（目标 13）相关的目标，将减少空气污染疾病负担。这种协同作用可用于应用现有的气候减缓融资机制来实施空气质量管理方案，并利用减少空气污染的多重好处，最终带来健康效益。
气候变化加剧了环境1,4-二恶烷污染及其不利
长岛是美国在地下水和公共供水中的1,4-二恶烷污染水平最高的美国三大地区之一。由于其独特的地质位置和长岛的长岛，长岛也很容易受到气候变化的影响，这通过提高地下水水平并改变土壤和水生态系统，加剧了1,4-二恶烷的环境和健康影响。该OVPR试点申请旨在提供将气候变化与人类环境风险因素联系起来的第一个证据，从而提高公众对气候变化对人类健康的不利影响的认识。两个pis，博士。fei chen和Xinwei Mao，在环境致癌物和生物修复方面分别将重点放在1,4-二恶烷的微生物降解上。该试验应用的目的是检验1,4-二恶烷是人类致癌物的假设，气候变化改变了土壤中的微生物组活性，以代谢和清除1,4-二恶烷。初步数据表明，1,4-二氧烷可引起人类细胞中的恶性转化，并且假心电症可以代谢。为了扩展这些发现，我们将研究1,4-二恶英如何引起其在人类中的致癌性，以及气候变化是否影响假心电症的分布和活性，可能导致新的1,4-二恶烷代谢物或具有不同癌变的副产物。如果资助，将在本申请的支持期间，将作为多PI R01申请或气候变化和健康计划（CCHI，NOT-ES-22-006）的多PI R01申请或多PI合作项目提交全面建议。该项目的数据不仅将为气候变化对公共卫生的影响提供明确的证据，而且还将斯托尼·布鲁克大学（Stony Brook University）定位为将气候变化与环境健康科学联系起来的研究领导者。
2024年12月关于投资决策对可持续性因素的主要不利影响的声明
根据“ SFDR授权法规的问和答案（Q＆A）（委员会授权法规（EU）2022/1288）”，日期为2022年11月17日，考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”，欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会，授权的第25、26和27点。 （PAI 1除外），所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
基于车辆基础设施合作系统的不利天气的感知方法：评论
摘要：环境感知在自主驾驶技术中起着至关重要的作用。但是，诸如不利天气条件和传感设备的局限性等各种因素有助于低感知的准确性和有限的视野。因此，智能连接的车辆（ICV）目前只能在特定方案中实现自动驾驶。本文对当前有关图像或点云处理和合作感知的研究进行了分析，并总结了三个关键方面：数据预处理方法，多传感器数据融合方法以及车辆 - 基础结构合作感知方法。数据预处理方法总结了雪，雨和雾中点云数据和图像数据的处理。多传感器数据融合方法分析图像融合，点云融合和图像点云融合的研究。由于通信渠道资源有限，因此车辆 - 基础结构合作感知方法讨论了合作感知信息的融合和共享策略，以扩大ICV的感知范围，并实现感知信息的最佳分布。最后，根据现有研究的分析，本文提出了未来的研究方向，以在不利天气条件下进行合作感。
解决学校化学和生物污染物之间的不利协同作用——“SynAir-G”假说
瑞士达沃斯，Christine Kühne 过敏研究与教育中心 (CK-CARE)，瑞士达沃斯 4 亚里士多德大学生物学院生态学系，希腊塞萨洛尼基 5 Bio Check Up (BCU)，意大利那不勒斯 6 INLECOM INNOVATION，希腊基菲夏 7 DIN 德国标准 EV 研究所，德国柏林 8 TEQOYA 公司，法国巴黎 9 过敏与免疫学研究中心 (CAIR)，格鲁吉亚第比利斯 10 CY.RIC 塞浦路斯研究与创新中心有限公司，塞浦路斯尼科西亚 11 奥卢大学 PEDEGO 研究单位，芬兰奥卢 12 奥卢大学医院儿科系，芬兰奥卢 13 图尔库大学医院和图尔库大学儿科和青少年医学系，芬兰图尔库 14大气过程及其影响，瑞士洛桑瑞士理工学院建筑、土木与环境工程学院，瑞士 15 帕特雷大学计算机工程与信息学系，希腊帕特雷 16 埃尔朗根大学医院分子肺病学系，德国埃尔朗根 17 化学工程科学研究所（ICEHT），希腊研究与技术基金会（FORTH），希腊帕特雷 18 欧洲过敏和呼吸道疾病患者协会联合会（EFA），比利时布鲁塞尔 19 NAAVA，芬兰赫尔辛基 20 吕勒奥理工大学，瑞典吕勒奥 21 意大利 CNR 食品科学研究所，意大利阿韦利诺 22 URT-ISA，那不勒斯费德里科二世大学生物系 CNR，意大利那不勒斯 23 柏林夏里特医学院过敏学研究所，柏林自由大学和洪堡大学的企业成员柏林大学，德国柏林 24 弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP，过敏学和免疫学，德国柏林 25 全球过敏和哮喘欧洲卓越网络-GA 2 LEN，德国柏林 26 法国蒙彼利埃大学德布雷斯特流行病学和公共卫生研究所和蒙彼利埃大学医院 INSERM 过敏和呼吸道疾病系
关于个人简历结构效度、标准相关效度和不利影响。
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AI 8，纪律处分和不利行动，2016 年 12 月 16 日
第 3 节：基于不当行为的纪律处分和不利行动 ...................................................................................... 7 3.1. 一般规定。 ...................................................................................................................... 7 a. 非正式纪律处分。 ............................................................................................................ 7 b. 正式纪律处分。 ............................................................................................................ 7 c. 替代纪律处分。 ............................................................................................................ 7 3.2. 诉前调查。 ............................................................................................................. 7 3.3. 书面谴责。 ............................................................................................................. 8 3.4. 停职、免职和降级或降薪。 ............................................................................................. 8 3.5. 正在试用或试用期的个人的离职。 ................................................................................ 10 3.6. 无限期停职。 ............................................................................................................. 11 a. 一般规定。 ................................................................................................................ 11 b. 要求. ................................................................................................................ 11 3.7.
基于机器学习的预测未计划的重新入学，这是由于主要不利
MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选，并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类：成本敏感的学习•交叉验证：5倍分层的交叉验证•阈值：Youden的J统计量•分类性能指标：平衡精度； F2分数；接收器操作曲线（AUROC）下方； Precision-Recall曲线（AUPRC）下的区域