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World File Search System昂贵
反梯度变异和昂贵的组织假设解释了在Cricetid和Murid啮齿动物高海拔时的平行脑大小减少
为了更好地了解北美和非洲山相关啮齿动物的高海拔高度（海拔3000 m）的功能形态适应，我们使用Microct扫描来获取3D图像和3D形态计量方法来计算内骨体积和颅内长度。这是对北美克里西特小鼠物种的113个低海拔和高海拔种群（两种peromyscus物种，n = 53），以及两个部落的非洲沼泽啮齿动物（五种，五个物种，n = 49）和protaomyini（四种，n = 11）。我们检验了两个不同的假设，即高海拔种群如何在高海拔种群中有所不同：昂贵的组织假设，该假设预测大脑和内部的体积将减少以降低大脑增长和维持大脑的成本；以及脑海中的假设，该假设预测，将作为直接表型效应或适应可容纳大脑肿胀并从而最大程度地减少高度疾病的病理症状的适应性。在校正了颅尺寸的一般异态变化后，我们发现在北美的peromyscus小鼠和非洲层压板（Otomys）大鼠中，高地啮齿动物的核心体积比低较低的啮齿动物较小，与昂贵的组织假设一致。在前组中，peromyscus小鼠，不仅是从高海拔和低海拔的野生捕获的小鼠中获得的，而且还从那些在普通园生实验室条件下从高度或低海拔捕获的父母中获得了颅骨。我们在这些小鼠中的结果表明，脑大小对升高的反应可能具有强大的遗传基础，这反应了相反但对脑量的较弱的影响。这些结果可能表明，选择可以在高海拔高度下减少小型哺乳动物的大脑体积，但是需要进一步的实验来评估该结论的一般性和潜在机制的性质。
发明超昂贵植物：改善植物提取研究和术语的实践
抽象的有毒金属和金属，尤其是来自人为的来源，现在污染了我们地球的大量区域。植物萃取是一种验证的技术，具有减少金属/金属污染的潜力，并且在财务上可行，回收有价值的金属（“植物计算”）。朝向这些目标，在过去的二十年中，有大量出版物。尽管正在取得重要的进展，但持续不良的实践传播以及资金来源的最终流失却阻碍了这一有希望的研究领域。这包括误解的过度积蓄物种，具有极高剂量水平的水培，滥用生物浓缩因素，使用低积聚的食物或生物量农作物的植物排斥现象，“模板纸”的现象，其中X元素的元素X剂量均为元素的元素，或者对元素的多种元素进行了多种元素，或者将其变成了杂草的元素。在这里，我们强调了这些误解，希望这将有助于：（i）在植物金属积累中传播准确的定义； （ii）通过通过“模板纸”写作的实践限制不必要出版物的通货膨胀来消除糟糕的实践的传播； （iii）期刊编辑和审稿人使用其推理给作者； （iv）在将这项技术交付给现场从业者方面有助于更快的进步。
1加利福尼亚的侵略性和昂贵的气候行动预售...
加利福尼亚的侵略性且昂贵的气候行动预示了拜登·哈里斯（Biden-Harris）的整个政府气候政策，这表明美国人为美国人的经济痛苦造成了德克萨斯州公共政策基金会首席国家公共政策基金会首席经济增长，能源政策和监管事务小组委员会的首席国家倡议官，并与2024年9月25日持续了两次审查，持续了两次审查，持续了两次，终于卷入了2020年的审查，该公司终于卷入2020年。在全球大流行之后，联邦政府花费了数万亿美元来刺激经济。由于政府施加的锁定，在两个月内失去了近2200万个工作岗位后，经济恢复了1,250万个工作岗位，其中57％的工作岗位（其中57％的工作失去了大流行的工作），九个月后，乔·拜登（Joe Biden）和卡玛拉·哈里斯（Kamala Harris）于2021年1月开业。在非农业就业达到与2020年2月达到的高峰时的水平相同的水平之前，拜登 - 哈里斯政府将再需要17个月的时间。在此期间，拜登·哈里斯政府（Biden-Harris Administration）开始了史无前例的和平时期支出狂欢，以重塑美国经济。 这笔大狂潮损害了工人阶级的美国人，丰富的特殊利益，使美国的梦想面临我们的年轻人的风险，引发了45年来最糟糕的通货膨胀，并邀请了超过1000万非法外国人进入我们的国家，他们从事了美国工人的工作。 前总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）将此套票称为“绿色新骗局”。此外，拜登·哈里斯（Biden-Harris）的行政诉讼使纳税人额外付出了2万亿美元的费用 - 未经国会批准（美国众议院预算委员会，2024年）。在此期间，拜登·哈里斯政府（Biden-Harris Administration）开始了史无前例的和平时期支出狂欢，以重塑美国经济。这笔大狂潮损害了工人阶级的美国人，丰富的特殊利益，使美国的梦想面临我们的年轻人的风险，引发了45年来最糟糕的通货膨胀，并邀请了超过1000万非法外国人进入我们的国家，他们从事了美国工人的工作。前总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）将此套票称为“绿色新骗局”。此外，拜登·哈里斯（Biden-Harris）的行政诉讼使纳税人额外付出了2万亿美元的费用 - 未经国会批准（美国众议院预算委员会，2024年）。除了联邦支出的较高水平外，拜登 - 哈里斯政府还主持了四项法律的通过，共同获得了1.6万亿美元的联邦支出，主要是基于气候倡议和基础设施，其税收抵免额约为5510亿美元。有人可能会争辩说，这种支出是必要的 - 对其进行“投资”，但可悲的事实是，并非所有联邦支出都是平等的，尤其是随着国家债务达到35万亿美元。几十年前，即使借贷，政府支出可能会以每美元的价格产生两到三美元的倍数。换句话说，1美元的联邦支出可能会使经济增长2美元。这被称为“乘数效应”。到2009年《美国复苏和再投资法》，乘数效应在0.6到1.0之间，这意味着每一美元的联邦支出可能在额外的GDP中创造60美分；换句话说，有负回报（Mackenzie，2024）。这主要是由于联邦债务的积累。由于需要利息和本金付款的巨额债务，额外的联邦支出会导致“拥挤”效应（联合经济委员会，2024年）。高债务与GDP比率也通过降低消费者的信心和增加利率来降低经济增长。结果，乘数对拜登 - harris
临床状况，付款人频繁，昂贵的医院再入院，2020年
该医疗保健成本和利用项目（HCUP）统计简介介绍了有关临床状况的全国估计，其医院再入院率，成人（18岁以上）使用2020年全国性的重新入境数据库（NRD）的成人（18岁及以上）。在2020年1月至11月之间初次住宿（索引入院）的30天内，任何原因的入院被定义为医院入院。预期付款人提出了三个重新读数指标：（1）重新入学数量最高的条件，（2）重新入院率最高的条件以及（3）平均再入院成本最高的条件。预期的付款人和状况（主要诊断）是基于指数的。针对癌症和癌症相关疗法的指数入学包括在整体再入院统计中，但在特定条件的统计数据中未报告。与其他条件相比，针对癌症和癌症相关治疗的再入院更有可能被计划和预期。由于NRD数据的样本量很大，因此在统计学上很明显。因此，在本统计摘要中讨论了大于或等于10％的差异。
杜克能源公司的北卡罗来纳碳计划将投资新的污染化石燃料，并过度依赖昂贵的投机技术。
• 杜克公司提出的天然气建设计划是该国规模最大的天然气建设计划之一，这对北卡罗来纳州的气候目标而言是危险的倒退。 3 天然气发电厂会造成碳污染，使用的燃料主要由甲烷组成，甲烷是造成全球变暖及其后果的三分之一的污染物。在 20 年的时间里，甲烷使气候变暖的速度是二氧化碳的 80 倍。 4 • 天然气在极端天气下不可靠。近年来，与天然气相关的大面积电网故障变得令人不安地普遍。 5 2022 年圣诞节前夕，杜克公司的天然气基础设施在恶劣天气下出现故障，公用事业公司被迫实施轮流停电，切断了 50 万卡罗来纳人的电力。 6 • 天然气价格昂贵。杜克公司必须在 2050 年前过渡到无碳能源，以遵守州能源期限。通过在未来十年内建设新的天然气工厂，该公司冒着让客户背负数十亿美元搁浅资产的风险——这些基础设施的成本无法长期服务于我们的社区。天然气价格也容易大幅波动：当这种情况发生时，买单的是客户，而不是公用事业公司。7 2023 年，金融公司 Lazard 估计，与电池存储相结合的公用事业规模太阳能系统在经济上与天然气工厂具有竞争力。8 可再生能源还有一个额外的好处，即不受燃料价格波动的影响，因为它们不需要燃料！
控制器 - 外围架构和昂贵的
复杂行为得到了多个大脑区域的协调支持。5大脑区域如何协调不存在的寄生？我们提出的坐标6是通过控制器 - 外围结构来实现的，其中外围设备（例如7腹视觉流）旨在向其控制器（例如8海马和前额叶皮质）提供所需的输入，同时花费最小的资源。我们9在此框架内开发了一个正式模型，以解决多个大脑10区域如何协调从几个示例图像中的快速学习。11个模型捕获了控制器中的高级活性如何以13平行于脑测量的方式影响其精度和稀疏性。特别是，在支持控制器平滑操作所需的范围内，外围编码的视觉信息14。15通过梯度下降优化的替代模型不论建筑16的约束都无法解释人类的行为或大脑反应，并且，对标准深度学习方法进行了典型的17级，是不稳定的逐审学习者。18虽然先前的工作提供了特定能力的帐户，例如感知，19个注意力和学习，但控制器 - 外围方法是迈向朝着20种关于多个教师如何协调的下一代问题迈出的一步。21
表现优于本地量子代码的价格昂贵
量子低密度平价检查（LDPC）代码是降低构建可扩展量子电路成本的有前途的途径。但是，尚不清楚如何在实践中实施这些代码。Bravyi等人的开创性结果。[物理。修订版Lett。 104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。 在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。 尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。 此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。 作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。 在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。 我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。Lett。104，050503（2010）]表明，通过局部相互作用限制其尺寸K和距离d，实施的量子LDPC代码遵守限制。在这里，我们解决了需要多少个长距离交互的互补问题，以实现使用参数k和d的量子LDPC代码。尤其是在2D中，我们表明具有距离d的量子LDPC代码，d n n 1 =2Þε需要ωðn 1 = 2 =2ÞεÞ长度的相互作用。此外，满足距离dnα的k n的代码需要〜ωðnÞ长度〜Ωðnα =2Þ的相互作用。作为这些结果的应用，我们考虑了一个称为堆叠式体系结构的模型，该模型以前被认为是实现量子LDPC代码的潜在方法。在此模型中，尽管大多数相互作用都是局部的，但其中一些可以很长。我们证明，有限的远程连接性意味着距离和代码维度上的定量界限。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
日本昂贵的氨煤混烧策略
图 5：杰拉的碧南燃煤发电厂................................................................ 5 图 6：致力于氨混燃技术的国家和主要公司。 6 图 7：2024 年平准化电力成本比较.............................................................. 8 图 8：2030 年平准化电力成本比较.............................................................. 8 图 9：2050 年平准化电力成本比较.............................................................. 8 图 10：不同技术的平准化电力成本比较............................................................. 10 图 11：发电和生产绿色 NH3 产生的排放量......................................................... 11 图 12：发电和生产蓝色 NH3 产生的排放量......................................................... 11 图 13：发电和生产灰色 NH3 产生的排放量......................................................... 11 图 14：2030 年的边际减排成本......................................................................... 12 图 15：2050 年的边际减排成本......................................................................... 12 图 16：绝非玩笑：CO 2 与 N 2 O 的全球变暖潜能值......................................................................................................... 12 图 17：一氧化二氮图 18：2013 年中国氨气相关火灾 .............................................................. 13 图 19：日本历史氨气需求量 .............................................................. 15 图 20：日本当前氨气需求规模及 2030 年、2050 年目标 ............................................................................................................. 16 图 21：全球理论累计氨气供应量（由开发商提出的清洁制氢项目折算而来） 16 图 22：日本氨气生产成本展望 ............................................................. 17 图 23：LCOE 比较（20% 氨气混烧） ............................................................. 19 图 24：LCOE 比较（50% 氨气混烧） ............................................................. 19 图 25：LCOE 比较（100% 氨气燃烧） ............................................................. 19 图 26：燃煤电厂升级改造影响燃烧含 20% 氨的混合物 ................................................................................................................ 20
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署