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我的名字叫伊丽莎白·瑞兹纳（Elizabeth Ryznar）博士，我正在作证，以支持蒙哥马利县（Montgomery County）带您自己的手提袋账单，鉴于我作为医生的能力。它是
我的名字叫伊丽莎白·瑞兹纳（Elizabeth Ryznar）博士，我正在作证，以支持蒙哥马利县（Montgomery County）带您自己的手提袋账单，鉴于我作为医生的能力。据估计，人类在世界各地每秒使用160,000个塑料袋，而美国人每年使用365个一次性袋。不幸的是，这些塑料袋由化石燃料和化学品制成。它们不可生物降解或可回收。这些塑料袋最终以垃圾或水道中的垃圾填埋场作为污染。在那里，它们分解为称为微塑料和纳米塑料的微小片段。微塑料和纳米塑料非常小，以至于它们很容易分散在我们的空气，水和土地上，从而促进了广泛的环境污染。一次在环境中，它们通过我们呼吸的空气，我们吃的食物以及我们喝的水最终进入我们的体内。研究已经检测到大多数测试的人体器官，包括大脑，心脏，肺，肠，睾丸和胎盘。他们甚至在胎粪中发现，这是婴儿出生后的第一个粪便。研究表明，微塑料具有负面影响。这些健康影响来自塑料的两个组成部分：来自化石燃料和化学添加剂的聚合物构建块。最近的动物研究表明，微塑性聚合物在其最终发生的每个组织中引起炎症，破坏肠道中的微生物组，并导致与痴呆一致的大脑中蛋白质折叠的异常蛋白质折叠。此外，在过去的一年中，领先的癌症组织和医生被称为微塑料和相关化学物质，是成年人中癌症升高的驱动因素。数十年的动物和人类研究已将与塑料相关的化学物质确定为内分泌干扰物，将它们与肥胖，2型糖尿病，早产，精子计数减少，女性早期青春期以及神经发育条件（如ADHD，自闭症，自闭症和IQ丧失）相关。任何有助于减轻塑料的环境负担的法案都是我们选民健康的净胜利。但是，为了确保该法案的最大有效性，需要关闭漏洞，并且需要设计一种支持低收入购物者的替代方法。谢谢。Elizabeth Ryznar MD MSc Elizabeth.Ryznar.MD@gmail.com https://www.linkedin.com/in/elizabeth-ryznar-0958aa13/ Twitter/X: @RyznarMD Author: Neuropsychiatric Implications of Plastics Pollution in Psychiatric Times
业务流程外包（BPO）服务
ZMK & Co. 是一家专业服务公司，专门从事审计、鉴证、税务和业务流程外包 (BPO)。我们成立于 2008 年，在巴基斯坦特许会计师协会 (ICAP) 注册，是 GMN International 的成员，GMN International 是一个全球性的独立会计和咨询公司网络。这种隶属关系使我们能够将本地专业知识与全球洞察力相结合，提供满足客户不断变化的需求的解决方案。我们与各个行业的企业密切合作，提供实用、高效的服务，支持他们的运营和战略目标。我们的方法基于对行业要求的深刻理解和对保持专业标准的承诺。
德勤智能财务机器人AI FinBot
德勤品牌于 1917 年进入中国市场，在上海开设办事处。如今，德勤中国为中国本土、跨国和成长型企业客户提供全面的审计及鉴证、咨询、财务咨询、风险咨询和税务服务。德勤中国还为中国会计准则、税收制度和专业技能的发展做出了巨大贡献，并将继续做出贡献。如需了解德勤如何在中国发挥重大影响，请访问我们的社交媒体平台 www2.deloitte.com/cn/en/social-media。
心力衰竭患者心脏重新同步治疗的心脏心脏的个性化3D机电模型
到2030年达到11％。尽管通过优化疗法和预防作用取得了重大改善，但该疾病的死亡率仍然很高，占卫生部门总支出的1-2％。在近年来可用的各种新疗法中，心脏重新同步疗法（CRT）似乎是一种非常原始的技术，用于通过特定区域的直接心肌刺激来纠正这些失败心脏的某些机械异常。从CRT的起点开始，对异步的鉴定是基于临床医生在标准心电图（ECG）上测得的电室（QRS）激活的持续时间。但是，更高级的评估模型使得更好地了解
2019 年支付服务法案（2019 年第 2 号法案）
熟悉 PSR 4 中规定的基本资本要求，并清楚说明其将如何持续满足要求，如下表 3 所示。鉴于此义务，申请人必须确保其维持超过基本资本要求的足够资本缓冲，同时考虑到其运营的规模和范围以及盈利和亏损的可能性。一般而言，实体的基本资本应能够覆盖申请人至少 6 至 12 个月的运营费用。申请人还应建立有效的监控流程，以确保其能够始终满足基本资本要求，例如建立定期报告或高于最低要求的特定资本缓冲。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .