XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System吊坠降
dole英国减少碳降亚计划
Musa育种公司合作伙伴关系新品种雨林联盟伙伴关系贡献标准发展全球G.A.P.Partnership Contribution to standard development Origin Green Partnership Improving the sustainability of food Sedex Partnership Improving worker conditions Leaf Multi Stakeholder Initiative Improving sustainability on UK farms WRAP Multi Stakeholder Initiative Improving food waste management Global Food Safety Initiative (GFSI) Multi Stakeholder Initiative Promoting food safety Alliance for Water Stewardship (AWS) Multi Stakeholder Initiative Improving water governance Centre for生产安全（CPS）多利益相关者计划促进英国园艺多利益相关者计划改善水治理BRC Mondra联盟多利益相关者计划衡量供应链3数据欧洲新鲜农产品协会（FreshFel）
马来西亚旨在将碳强度降低到GDP
吉隆坡：政府设定了一个雄心勃勃的目标，以将国家对国内生产总值（GDP）的碳强度降低到2030年，高达45％。这符合到2050年达到零排放的全球目标，在该目标上，气候变化意识在全球范围内正在上升，如对可持续解决方案的需求所示。该部的重点是社会意识在集体行动对环境的深远影响方面的重要性。“尽管马来西亚对全球温室气体（GHG）排放的贡献仅为0.69％，但政府仍致力于减少国家碳排放。
英国减少碳降亚计划（CRP）
能源效率计划：我们的设施团队利用了几种Oracle工具和外部资源来评估我们的办公楼，以确定提高效率的机会。这包括但不限于基于数据驱动的决策安装建筑物自动化，智能控制的利用以及升级的环境条件（HVAC）。Oracle Cloud通过利用我们的绿色数据中心利用最先进的冷却和能源效率技术来减少其环境足迹。我们还优先开发高性能的硬件，该硬件消耗较少的能源，同时有效地处理更高的工作量，从而使我们的运营和客户受益。节能硬件解决方案将在我们的设施中实施，以最大程度地减少能源的使用并减少环境影响。
英国减少碳降亚计划2024
Workday致力于到2050年之前实现净零排放。在2022年，我们宣布，我们已经开发了整个价值链中基于科学的排放量，这些链与1.5°C途径保持一致。我们在工作日的可持续性旅程与过渡到零碳未来的过渡一致。我们已经实现了净零排放（跨越办公室，数据中心，公共云以及商务旅行），已经达到了100％可再生电力目标，并为我们的整个客户社区提供了碳中性云。此外，我们将继续与供应商合作，设定自己的基于科学的目标。当我们在气候政策上分享工作日的职位时，我们致力于为员工，客户和更大的全球社区创造更美好的未来，并在解决气候变化方面发挥积极和协作的作用。我们的承诺不会动摇。我们很高兴继续扩大我们的承诺，与其他利益相关者建立合作，并在全球范围内推动政策对话以解决气候变化。
对XBB.1.5的免疫力降低了二价mRNA助推器
基因复制是进化新颖性的来源。DNA甲基化可能通过其与基因表达的关联在重复基因的演化中起作用。虽然在少数个单个物种中对这种关系的研究程度有所不同，但这些结果在广泛的系统发育规模上具有不同的重复历史或人群中的种类，但尚不清楚。我们将比较表观基因组学方法应用于整个系统发育中的43种被子植物物种和928个拟南芥的种群，研究了DNA甲基化与旁系同源物进化的缔合。Genic DNA甲基化与重复类型，重复，序列进化和基因表达的年龄有差异化。整个基因组重复物通常用于仅CG基因体甲基化或未甲基化基因，而单基因的重复通常富含非CG甲基化或未甲基化基因。非CG甲基化，特别是最近的单基因重复项的特征。核心的被子植物基因家族分为那些优先保留旁系同源物和“抗复制”的家族的核心基因家族，这些家族在重复后会汇聚为单例。耐重复的家庭仍然具有寄生态副本，对于核心被子植物基因而言，富含非CG甲基化的核心基因。非CG甲基化的旁系同源物具有较高的序列演化速率，较高的存在频率 - 缺乏变化和更有限的表达。这表明非CG甲基化沉默对于在重复后保持剂量可能很重要，并且是分馏的前体。我们的结果表明，基因甲基化标记寄生虫基因之间的进化轨迹和命运不同，并且在复制后保持剂量。
基于时间的纵向微生物组研究降维
引言鉴于微生物群落的高度动态和复杂性，识别和预测其时间依赖性模式对于理解其结构和功能至关重要。纵向微生物组样本的收集为捕捉微生物群落的动态及其与宿主表型的关联提供了独特的机会。然而，纵向微生物组数据的性质带来了一些分析挑战。首先，微生物组数据是高维的，降维是指导分析和解释的关键。其次，宿主内变异的模式可能随时间而改变，并因宿主而异，这使得提取微生物特征的稳健时间模式具有挑战性 1 。第三，由于纵向研究固有的实际限制（例如，错过患者随访或样本采集不一致），多个宿主经常缺少时间样本，这会导致跨宿主的时间采样不规则 2–5 。
高度安全解决方案 - Beaver 技术服务 (BTS)
PRO 系列吊艇架有各种高度和偏移范围，适合多种密闭空间、防坠落和救援应用。许多 PRO 系列吊艇架都能够在便携式或固定式底座上旋转 360 度，让您轻松无压力地进出工作环境。PRO 系列吊艇架是各种工作环境中应用的理想设备。PRO 系列吊艇架采用模块化结构，因此单个组件非常轻便，易于运输和组装。所有 PRO 系列吊艇架均采用“BTS-Klick”无销技术调节，消除了锁定销丢失或损坏的可能性。
博士职位“人工智能支持气候模型降尺度
卡尔斯鲁厄理工学院 (IMK-IFU) 加米施-帕滕基兴分校“区域气候与水文学”部门 (https://climhydro.imk-ifu.kit.edu/english/index.php) 正在寻找一位合格、富有创造力和积极主动性的博士研究员，该研究员应具有大气气候建模、机器学习和高性能计算以及数据分析方面的经验。成功候选人将参与亥姆霍兹地球与环境研究领域 (https://www.helmholtz.de/en/research/earth-and-environment/) 内新资助的研究项目，该项目由七个不同的亥姆霍兹中心合作开展，旨在加深对气候变化如何影响极端天气事件发生以及这些事件如何影响大气、水文和生物过程的认识。作为该研究项目的一部分，博士候选人将专注于基于事件的全球气候模拟动态降尺度，以进一步分析预测气候条件下的未来极端事件，并开发基于 AI（人工智能）的降尺度方法。