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通过丰富、可负担、清洁能源（AACE）法案...
《丰富、可负担的清洁能源法案》（AACE）HB 398/SB 316 将有助于增加马里兰州的能源产量，同时保持电费负担得起并有利于环境。如果不采取行动，马里兰州将无法实现其清洁能源目标，纳税人将面临电力成本上涨。我们可以拥有丰富、可负担的清洁能源和稳定的电网。为了实现我们州的气候和清洁能源目标，马里兰州需要支持增加清洁能源和电池存储部署。清洁能源将有助于通过减少臭氧和颗粒物污染来维持和改善马里兰州人的健康。它将帮助我们减少包括天然气甲烷在内的气候污染，并将支持家庭和交通电气化。马里兰州的目标是过渡到清洁可再生能源，同时确保可靠的电网和居民可负担的电费。虽然该州已经取得了进展，但尚未按计划实现其目标，需要采取进一步行动。需求正在增长。在未来 10 年内，马里兰州预计人工智能等新兴行业的能源需求将大幅增长。虽然大胆的能源效率战略可以抑制需求，但所有情景都假设需求会在一定程度上增长。可再生能源正在增长，但速度还不够快。马里兰州已制定目标，到 2030 年通过可再生能源组合标准 (RPS) 实现 50% 的电力来自可再生能源，到 2035 年实现 100% 的电力来自可再生能源。根据美国能源信息署的数据，2022 年可再生能源仅占马里兰州总电力消耗的 12%，而核能占马里兰州能源发电量的 39%。马里兰州可以有所作为！马里兰州是 PJM 互联网络 (PJM) 的一部分，这是一个共享电网，负责批准连接到马里兰州、其他 12 个州和哥伦比亚特区的输电系统的新型电力能源。它对可再生能源的审批流程管理不善，延缓了新一代发电的发展。虽然马里兰州没有区域电网运营商那样的控制权，但马里兰州可以采取许多措施来加速可再生能源和储能的发展，定位项目以更好地满足电网需求，并降低费率。通过 AACE 法案，我们有机会以清洁能源满足日益增长的需求，同时保护和创造支持家庭的当地就业机会，在全州范围内促进健康和财富，并将劳工标准和供应商多样性纳入所有项目。
通过计算机丰富 7e 学习循环的效果 - ...
虽然计算机动画有可能帮助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一说法的研究却很少。这项研究调查了与计算机动画相结合的 7E 教学模式如何影响学生对食物制作和植物生长的概念理解和误解。实验组学习了 7E 学习周期模型 [7E LCM] 和带有计算机动画的 7E LCM [CA]，而对照组学习了传统教学方法。使用两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。方差分析显示，在食物制作和生长之前植物概念理解 [FMGPCU 之前] 和误解之前测试分数 [MC 之前] 方面，不同组或性别之间没有显著差异。然而，FMGPCU 后和 MC 后平均分数存在显著差异，带有 CA 的 7E LCM 在提高概念理解和减少误解方面表现出更好的效果。 MANOVA 显示，男女学生在 FMGPCU 和 MC 后的结果之间没有统计学上的显著差异。结论是，与其他教学方法相比，带有 CA 的 7E LCM 可以更有效地增强学生的概念理解并最大限度地减少误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
大脑基因策展的丰富资源
目的：在神经发育障碍研究中，临床确定的变异不足。我们建立了脑基因注册中心（BGR），以使用参与者表型在推定的脑基因中临床上鉴定的变体。在这里，我们报告了第一个179名BGR注册者中的179种遗传变异，并分析了进入时对Clinvar的新颖比例，而在其他疾病数据库中缺乏的比例。方法：从10个学术上的机构中，有179名具有179个变体的人被录取到BGR中。变体在Clinvar中的先前存在和在其他6个遗传数据库中的存在交叉引用。结果：在76个基因中的179种变异中，有76个（42.5％）是新颖的，而分析的所有数据库中都没有62种变体，而没有62种（34.6％）。在Clinvar中存在的103种变体中，有37个（35.9％）是不确定的（不确定意义的变体的Clinvar骨料分类或分类不确定的分类）。对于5种变体，骨架分类与BGR站点提供的分类的解释不一致。结论：不共享新颖或不确定的临床变异的显着比例，限制了新的基因疾病关系的证据基础。与表型配对的临床遗传测试结果的注册有可能提高人们对基因与神经发育障碍之间关系的了解。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
