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World File Search System变革性
生物多样性与权益项目的变革性变化
喀麦隆DJA-TRIDOM•具有保护区的高生物多样性森林景观：DJA生物圈储备，与本地族裔群体一起增加•增加农业鱼类可可，木材，非木星森林产品（NTFP），油棕（Nation，National Palm bit of Palm bit bifiations for in National and Exportiation）•饲养，范围内，以及DED，DJ，以及DJ的范围，DJ，以及DJ的范围，以及Grictation offrict，dj offeration and dj a， baka
无私的供应链：变革性的飞跃向重生社会生态系统
[wid]，2022）危机。这些相互联系的危机一直在破坏全球供应链：极端天气事件中断了对现代经济学依赖的资源的访问，而它们造成的痛苦使我们暂停了集体，以反思供应链管理纪律所做的事情。Pagell和Shevchenko（2014）召集了可持续供应链管理的研究状态，该研究的重点是供应链的设计，协调和管理，“最低期望真正可持续的供应链的最低期望是维持环保性可行性，同时对社会或环境系统不受伤害，也没有损害。他们得出的一个重大结论是，研究提供了“有限的洞察力，即如何解决一个经济上可行的供应链，在微型妈妈中，这种供应链不会造成任何伤害，甚至可能对社会和环境系统产生积极或再生的影响。”需要超越最小的危害逻辑，朝着社会生态系统更加重要的供应链，考虑到加速的气候，生物多样性和不平等危机。A decade after Pagell and Shevchenko ' s ( 2014 ) article, research has examined important themes such as sustain- able sourcing (e.g., Wohlgezogen et al., 2021 ), circular supply chains (e.g., Dhanorkar et al., 2019 ; Lee & Tongarlak, 2017 ), and social and environmental upgrading in global supply chains (e.g., Castaldi et Al。，2023年； Gereffi＆Lee，2016年；生态学家研究了再生系统，但它们的框架是当地景观生态学的。强调再生思维和做的价值，但再生供应连锁店需要更多，呼吁管理人员认识，整体并有目的地为当地社区和自然生态系统做出贡献，以便其组织可以开始重建自然和社会资本（Konietzko等人，2023年；Muñoz＆Branzei，2021年）。再生供应链的独特方面是，它通过涉及创建和分发产品或服务的经济和物理交易来连接否则将与其他景观联系起来。建筑物的再生供应链需要多样化的供应链成员与各种地理位置（包括“全球北方”和“全球南部”环境），多个级别（本地和全球）以及跨时间和长期（短期和长期）（短期和长期）（例如，202; bansal et a a n of a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n a n af，all and and and a a g and and and and and and and（包括“全球”和全球的多个），; ev。不幸的是，我们仍然对再生供应链的设计，协调和治理一无所知。本文旨在邀请和激发有关组织方式的知识建设，以帮助社会生态系统繁荣发展，并促进公平的，有效的经济交流。
俄勒冈州的变革性社会和情感学习框架和标准
致谢 3 简介 4 目的 5 受众 6 俄勒冈州向变革性 SEL 的转变 7 俄勒冈州变革性 SEL 框架 8 俄勒冈州变革性 SEL 框架组成部分 10 第一部分：指导原则 11 文化响应 11 社区响应 11 基于优势 12 创伤知情 12 以神经科学和学习科学为基础 12 第二部分：学习与成长的条件 14 培养真诚的伙伴关系 15 采取公平的政策 15 创造蓬勃发展的学习环境 15 第三部分：成人变革性 SEL 17 优先考虑成人 SEL 和福祉 17 嵌入变革性 SEL 标准与实践 17 在教育者准备计划中构建俄勒冈州变革性 SEL 标准 18 第四部分：学生变革性 SEL 19 综合方法 20 发展和文化响应式 21 课程与评估的作用 21 俄勒冈州变革性社会与情感学习标准 23 标准、实践和成长指标 24 标准 1：自我意识与身份认同 25 标准 2：自我管理和自主性 26 标准 3：社会意识与归属感 27 标准 4：人际关系技巧与协作解决问题 28 标准 5：负责任的决策与好奇心 29 附录 30 变革性 SEL 标准词汇表 30 参考文献 32
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
使用家庭高级...
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩（MSA）病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失，神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B，清除剂，例如PD01A，PD03A，LU AF82422，TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4，泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀，AAV2 - GDNF和KM819的化合物，可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元，α-突触核蛋白夹杂物，活化的星形胶质细胞和小胶质细胞，免疫 - 反应性T细胞，IM成对的线粒体，Pro - 炎性细胞因子，肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含（GCIS）（GCIS）。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
Trans-AI/DS：变革性、跨学科和转化人工智能与数据科学
摘要 经过人工智能70年和数据科学50年的跌宕起伏，人工智能/数据科学进入了新时代。新一代人工智能/数据科学建立在科学、技术和工程的一致性和宇宙学的基础上。特别是，它协同人工智能和数据科学，启发了Trans-AI/DS（即Trans-AI、Trans-DS及其混合）的思维、愿景、范式、方法和实践。Trans-AI/DS在思维、范式、方法、技术、工程和实践方面具有变革性（或转型性）、跨学科和转化性人工智能/数据科学的特点。本文，我们讨论了这些重要的范式转变和方向。 Trans-AI/DS 鼓励超越传统人工智能、数据驱动、基于模型、统计、浅层和深度学习假设、方法和发展的宏观和跳出框框的思维。他们从人类、自然、社会及其创造物固有的智能和复杂性的本质出发，追求基础性和原创性的 AI/DS 思维、理论和实践。
TSX.V: SPMC | FSE: 6J00 变革性黄金和铜...
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荷兰农业式过渡途径的变革性业务模型
新的商业模式什么时候导致过渡？大多数商业模式都可以看作是公平的，是当前制度的一部分。对于荷兰农业和园艺，主要模型由成本价格效率驱动的业务组成，这些商店为国际市场生产出优质的商品。社会和环境影响被视为先决条件，而不是产品价值的一部分。In recent years, however, more and more scholarly attention is directed towards the development of new business models (Jonker, 2014), sus- tainable business models (Schaltegger, Hansen, & Lüdeke-Freund, 2016), suffi- ciency-driven business models (Bocken & Short, 2016), et cetera – in short: busi- ness models that might contribute to transition rather than regime optimalisa- tion。这一发展的概念上有什么影响？
生成式人工智能对合成数据生成的变革性影响
合成数据本质上是人工生成的与真实数据相似的数据，由真实数据中存在的相同关系和趋势组成。这些数据可能是文本数据、数字数据、图像、视频甚至声音。随着最新的 GenAI 的热潮，人们很容易忽略合成数据绝不是一个新概念。自 20 世纪 60 年代以来，合成数据就以不太成熟的结构存在。它被用于解决诸如在电脑游戏中生成数据或在科学建模中模拟星系和原子等宏观和微观现象等问题。2 在 1993 年的一篇被认为是合成数据正式诞生的论文中，Rubin 推广了其在保密方面的用途，在这种情况下是为了弥补美国人口普查中缺失的调查回复，3 但许多较新的技术在 21 世纪初蓬勃发展。