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World File Search System指数
碳安全指数
牧场碳通常与强化管理的农业土地相似地概念化，因为我们需要隔离和存储更多的碳。与强化管理的农业土地不同，由于受植物群落和微生物社区动态的影响，牧场土壤不能使更多的碳隔离。这需要一个新的牧场碳范式，该范围侧重于在诸如火灾和植物社区转换之类的干扰之后（例如，年度草原和针叶树林地）保持碳安全性。为了实现这一目标，我们建议创建碳安全指数（CSI）。csi是一种无单位的可扩展值，可用于比较范围内的碳安全性，并随着时间的流逝，并结合了植物分数覆盖率，电阻和弹性以及野生概率。使用大盆地作为案例研究，我们发现CSI从1989年到2020年降低了53％的盆地。使用Sagebrush保护设计的鼠尾草生态完整性 - 大盆地中的cate-cate cate cate cate cate cate cate cate cate cate cate cate of，在1998年至2020年之间，“核心”地区的CSI在“核心”地区保持相对不变（减少了1％），而“增长机会”地区CSI地区CSI开始变化（减少13％），而“其他Rangeland降低了CSI降低” 67％。我们发现，CSI能够充当确定碳安全性何时在发生野生障碍之前几年下降的指导者，然后迅速降低了CSI。最后，我们创建了一个碳安全管理图，以帮助优先考虑潜在管理，以实现最大的碳安全性和修复位置。这些结果表明，CSI为土地所有者和土地经理提供了评估其碳在土地上的安全性并帮助他们优先考虑恢复区域的机会。由Elsevier Inc.代表范围管理协会出版。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
早期体重指数及其与...
摘要的目的/假设这项研究的目的是确定儿童早期的BMI是否受到COVID-19的大流行和遏制措施的影响，以及它是否与胰岛自动免疫的风险有关。在2018年2月至2023年5月之间的方法中，BMI和ISLET自身免疫的数据是从注册的1050个孩子中的1050个口服胰岛素试验中收集的，年龄为4.0个月至5.5岁。COVID-19大流行的开始定义为2020年3月18日，并使用严格的指数来评估遏制措施的严格度。胰岛自动免疫被定义为持久性的多个胰岛自动抗体的发展，或者开发了一个或多个胰岛自身抗体和1型糖尿病。多变量线性混合效应，线性和逻辑回归方法来评估COVID-19-19的大流行和严格指数对早期BMI测量早期测量的影响（BMI作为时间变化的变量（BMI），BMI在9个月的年龄和超级度量中的效果在9个月中评估了ISUR型号和Cox型模型的效果）自身免疫风险。结果COVID-19大流行与时间变化的BMI（β= 0.39; 95％CI 0.30，0.47）和9个月时的超重风险有关（β= 0.44; 95％CI 0.03，0.84）。During the COVID-19 pandemic, a higher stringency index was positively associated with time-varying BMI ( β = 0.02; 95% CI 0.00, 0.04 per 10 units increase), BMI at 9 months ( β = 0.13; 95% CI 0.01, 0.25) and overweight risk at 9 months ( β = 0.23; 95% CI 0.03, 0.43).较高的年龄校正BMI和9个月时的超重风险与高达5.5岁的胰岛自身免疫的风险增加有关（HR 1.16; 95％CI 1.01、1.32和HR 1.68、95％CI 1.00、2.82，分别为95％。结论/解释早期BMI在COVID-19-19大流行期间增加，并受到大流行期间限制水平的影响。控制了COVID-19大流行时，儿童早期BMI升高与儿童胰岛自身免疫的风险增加有关，患有1型糖尿病的儿童。
CAC40®治理指数
ISS ESG公司评级提供高度相关，物质和前瞻性的环境，社会和治理（ESG）数据和绩效评估。总体分析以十二点的评分为4（a+），在该公司表现出出色的性能到1（d-），在该公司表现出较差的性能或未能证明任何适当解决该主题的承诺。掌握了整个公司价值链中的GRASPS ESG风险，机会和影响，包括一个专门的基于可持续发展目标的组件，衡量了产品和服务的正面和负面影响，并整合了争议的存在和严重性以及在特定于主题和整体评估中全球规范的存在和违反全球规范的行为。绘制了拥有具有明确定义的性能期望和评分模型的700多个指标的池。有关所有行业可用的30多个ESG主题的性能数据，并基于对各种因素的深入分析：
生物多样性指数
均匀指数均匀度衡量社区中不同物种的丰富性的平等程度。物种丰富度无法区分这个社区与物种几乎同样丰富的社区。均匀度量化了多样性的这种公平性成分。已经提出了许多均匀指数，其中最多是作为丰度分布的函数。例如，一个简单的措施是：j = h' /h max where：均匀度范围从0到1，其中1代表完全均匀度。该指数和其他类似的指数允许独立视为或与丰富性和多样性指数共同考虑均匀性。均匀度的社区可以表明成熟，稳定的环境。不均匀的社区经常受到干扰，过渡环境。随着时间的推移，均匀度的变化可能会在物种身份发生变化之前很早就表明社区结构的变化。平均指数因此提供了重要的其他信息以及其他多样性指标。稀有指数大多数多样性指数对所有物种都具有同等的重量，但是稀有物种可能特别保护。稀有指数重点是评估与社区中稀有物种特别相关的生物多样性成分。一个简单的稀有性指数是样本中仅由单个个体表示的物种数量。更高的数字表示更大的稀有性。该指数提供了简单的生物学含义，但缺乏有关稀有性模式的其他信息。更复杂的指数评估比例丰度。例如，Berger-Parker指数为：d = nmax/n wery：nmax是最丰富物种中的个体数量。n是样本中个体的总数。较高的值表明最常见物种的优势更大。
DNA完整性指数作为
总体存活率较差。需要进行其他研究来鉴定CFDNA在疾病过程中的动态，以预测癌症病例的预后和肿瘤进展（6）。但是，发现CFDNA水平可能会受到其他疾病（例如炎症或感染以及其他合并症）的影响。因此，可以使用DNA完整性作为替代特定方法的测量。在这方面，通常在CFDNA中发现的节肢动物叶酸杆菌（ALU）重复系列可以用作DNA完整性指数（DII）的标记。ALU重复序列由近300 bp组成，占基因组的10％以上，代表沿基因组最重复的序列（7＆8）。血液CfDNA从坏死或凋亡细胞中释放出来。健康个体中CFDNA的主要来源是凋亡，它产生了约180 bp的短尺寸DNA片段。然而，在癌症中，肿瘤坏死会产生不等的较长的DNA片段，通常> 200 bp。因此，碎片组分析和获得DNA长度的概念可以预测CFDNA源。因此，已经提出较高浓度的更长的坏死循环DNA片段是恶性的方便参数（4）。各种研究使用了基于使用Alu115底漆来扩增短凋亡DNA片段和Alu247底漆的拟定量PCR，以扩大长死的DNA片段。他们通过将Alu长片段（247 bp）浓度除以Alu短片段浓度来计算DII。alu（115 bp）（6,9＆10）。
人工智能教育 - 人工智能指数
1 该调查于 2020 年 11 月至 2021 年 1 月分三轮在线分发给 73 所大学，共有 18 所大学完成了调查，回复率为 24.7%。这 18 所大学是——比利时：鲁汶天主教大学；加拿大：麦吉尔大学；中国：上海交通大学、清华大学；德国：慕尼黑路德维希马克西米利安大学、慕尼黑工业大学；俄罗斯：高等经济学院、莫斯科物理与技术学院；瑞士：洛桑联邦理工学院；英国：剑桥大学；美国：加州理工学院、卡内基梅隆大学（机器学习系）、哥伦比亚大学、哈佛大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、耶鲁大学。 2 请参阅此处查看提供给调查受访者的实用人工智能模型关键词列表。课程是指每周至少需要 2.5 课时（包括讲座、实验室、助教课时等）的一系列课程，总共至少需要 10 周。标题和编号相同的多门课程算作一门课程。3 对于有课程注册上限的大学，包括尝试注册入门级 AI 和 ML 课程的学生人数。