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映射印度的能源政策2022
作者要感谢国际可持续发展研究所（IISD），ICF印度，海外发展研究所和能源，环境与水理事会（CEEW）之间的先前合作，以建立构成本出版物的补贴数据库。在此更新中，合着者Prateek Aggarwal，Tarun Mehta和Danwant Narayanaswamy（以前是CEEW）和Balasubramanian Viswanathan and Anjali Viswamohanananan Anjali Viswamohananan Anjali Viswamohananan Aggarwal和Anjali Viswamohananan Anjali Viswamohananan，由合着者Prateek Aggarwal，Tarun Mehta和Anjali Viswamohanan Anjali viswamohanan Anjalanan Aggarwam和IISD的丹文特·纳拉亚纳斯瓦米（Danwant Narayanaswamy）编写了大多数新数据和先前对能源补贴数据的修订。此外，有关补贴的章节主要由CEEW的Prateek Aggarwal和Tarun Mehta起草，而公共部门企业的部分主要由Balasubramanian Viswanathan从IISD起草，由IISD在AzizaDossybayeva，Vilma Beqa，Vilma Beqa和Timuraushirvirvient的Aziza Dossybayeva的支持下得到了IISD的支持。关于公共财政的新部分主要由IISD的Anjali Viswamohanan和Swasti Raizada起草。此外，塔拉·拉恩（Tara Laan）和伊斯特（IISD）的悉达多·戈尔（Siddharth Goel）以及独立顾问阿迪亚·潘特（Aditya Pant）起草了有关能源收入和外部性的一章。他们要感谢Prayas Energy Group的论文能源过渡：对税收政策和能源的基本重新思考：印度的税收和过渡，这为如何构建我们自己的分析提供了指导，并向作者，Ashwin Gambhir和Ashok Sreenivas的专家投入提供了有关印度各种税收措施的问题。来自IISD的Christopher Beaton和CEEW的Karthik Ganesan提供了有关分析方法，轮廓和结论以及整体编辑评论的指导。
识别QHSW1的精细映射，这是...
mung bean是一种重要的经济作物，被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物，被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中，一百种种子重量（HSW）对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线（RIL）人群，这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的，以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座（QTL）。我们识别了HSW的5个QTL，每个QTL都解释了2.46 - 26.15％的表型差异。其中，QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射，解释了表型变化的16.65-26.15％。精细的映射和基于地图的克隆程序，以及重组的后代测试，有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
空间人胸细胞图映射
Nadav Yayon 1.2 ^，Veronika R. 1 ^ 1 ^，Lena Boehme 3 ^，很快1，Brianna 3 Wachter 4，Rebecca T. Tuck 1，Emma Dann 1， 9，Vitalii 7骨骼1，维护材料10，David Crossland 10，Martia Bostics 4，8 French Palace 4，Elena Prigmore 1，Roger A. Barker 11，小小，11岁， Marioni 2:14 *，Tom Tagon 3:13 *，Sarah A. Teichmann 1.15 *
用睡眠宏映射神经发育
睡眠持续时间和时机以及相应的脑电图活动反映了大脑的变化，这些变化支持认知和行为成熟，并可能为跟踪典型和非典型神经发育提供实际标记。为了建立和评估一个基于睡眠的大脑成熟度定量指标，我们使用了整夜的多聚会学数据，最初来自两个大型国家睡眠研究资源样本，跨越了儿童和青春期（总n = 4,013，年龄为2.5至17.5岁） （NCH）睡眠数据库，一个儿科睡眠诊所队列。在没有神经发育障碍的儿童（NDD）中，源自脑电图（EEG）的睡眠指标（EEG）在整个数据集中始终显示出与年龄相关的强大变化。在非比型眼运动（NREM）睡眠期间，纺锤体和缓慢的振荡进一步表现出特征性的发育模式，其发生率，时间耦合和形态。基于NCH中的这些指标，我们构建了一个模型来预测个人的年代年龄。模型以高精度执行（在持有的NCH样品中r = 0.93，在第二个独立复制样本中r = 0.85 - 小儿腺苷酸切除术试验（PATS））。总体而言，我们的结果表明睡眠体系结构为表征大脑成熟的敏感窗口提供了敏感的窗口，这表明了可扩展的，客观的基于睡眠的生物标志物来测量神经发育。基于EEG的年龄预测反映了临床上有意义的神经发育差异；例如，NDD儿童在预测的年龄中显示出更大的变异性，与年龄相匹配的非NDD儿童相比，患有唐氏综合症或智障儿童的大脑年龄预测（分别比其年代年龄少2.1和0.8岁）明显年轻。
伪映射和离子插入材料
随着17和18世纪的蒸汽发动机的进化，人类能源消耗的首次变化以及1700年代中期的托马斯·纽康（Thomas Newcomen）和詹姆斯·瓦特（James Watt）的突破引起了现代蒸汽机的突破。在不到一个世纪的时间里，煤炭用于供暖，为蒸汽机供电和发电。随着低成本汽车和电力传播，我们社会的能量需要增殖，每10年增加一倍。第二次世界大战后，直到1973年的大石油危机，阿拉伯产生石油的国家建立了石油禁运的巨大石油危机，就雇用了不可持续的能源失控[1，2]。这一事件首次强调了世界继续对化石燃料的依赖。此外，对化石燃料的不受控制的剥削大大增加了温室气体排放和气候变化问题。实际上，化石燃料的消费使大量二氧化碳和其他温室气体暴露于全球变暖，即全球平均温度的升高。人类活动的后果已被引起全球变暖，该变暖在2017年高于工业前水平高约1°C，每十年增加0.2°C [3，4]。出于这个原因，《巴黎协定》（于2016年11月4日生效）旨在使全球平均温度升高低于工业前水平低于2°C，并追求将其限制为1.5°C [5，6]。尽管如此，迫切需要从化石燃料的全球能源过渡。1）。但是，由于其间歇性的性质与大规模储能配对，因此无法完全利用可再生能源。在这种情况下，储能系统（ESS）对于克服一代和对电能的需求之间的不匹配至关重要[6]（图在2018年，欧洲的主要能源消耗为6.35亿吨石油当量（MTOE），分布在一系列不同的能源上，可再生能源贡献了超过三分之一（34.2％）的
SDG - Scopus 的可持续发展目标关键词映射
扶贫、社会护理服务、能源贫困、小额信贷机构、小额信贷机构、福利改革、贫困率、贫困率、社会脆弱性指数、食品银行、健康和社会护理服务、收入贫困、收入不平等、贫困线、减轻贫困、小额信贷、城市贫困、扶贫、小额信贷机构 (mfis)、极端贫困、小额信贷、金融包容性、贫困和不平等、社会投资、反贫困、残疾人政策、食品银行、养老金改革、财富分配、福利就业、金融机构、社会安全网、社会保护、贫困指标、贫困风险、财富不平等、贫困衡量标准、公共养老金、工作福利、减贫、工资不平等、减轻贫困、社会安全、贫困指标、有针对性的扶贫、不平等和贫困、收入不平等、收入分配、福利计划、多维贫困、在职贫困人口、失业保险、年龄不平等、养老金计划、收入不平等、消除贫困、贫困风险、就业保险、福利计划、养老金计划、收入再分配、福利改革、贫困措施、收入分配不平等、贫困与社会排斥、贫富差距、经济赋权、儿童贫困、贫困指数、社会保障制度、减贫、贫困家庭临时援助、养老金改革、收入差距、社会福利政策、福利领取者、小额信贷、福利领取者、贫困测量、工作福利、收入分配、贫困线、私人养老金、有利于穷人的增长、反贫困、减贫战略、社会安全网、农村贫困、金融排斥、分配不平等、公共养老金、贫困水平、与贫困作斗争、相对贫困、贫困陷阱、收入平等、福利政策、家庭政策、收入差距、小额信贷行业、贫困线以下、公共养老金制度、家庭贫困、机会平等、票价政策、健康保险政策、小额信贷、无保险、福利计划、社会保障制度、贫困水平、土地再分配、固定缴款养老金、联邦贫困水平、福利制度、减贫战略、社会福利计划、土地归还、福利计划、贫困发生率、社会脆弱性指数 (svi)、贫困动态、绝对贫困、小额信贷计划、小额信贷，退休金、倾倒、安全网、循环
大型语言模型的技术映射
在当今快速发展的业务格局中，深入了解组织使用的技术堆栈对于建立合作伙伴关系，发现市场开放并为战略选择提供信息至关重要。但是，常规的技术映射通常会取决于关键字搜索，与纯粹的规模和可用数据的多种数据进行斗争，通常无法捕获新生的技术。为了克服这些障碍，我们提出了恒星（语义技术和检索系统），这是一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）和句子 - 句子来确定在非结构化内容，构建全面的公司概况中，并根据其运营的重要性对相关的技术进行列表。通过将实体提取与经过思考链提示和采用语义排名相结合，Stars提供了一种映射公司技术组合的精确方法。实验结果表明，恒星显着提高了检索准确性，为跨行业技术映射提供了多功能且高性能的解决方案。
跨学科深度神经活动映射
摘要 — 目的。在本文中，我们考虑跨受试者解码问题，其中从给定受试者（目的地）的前额叶皮层收集的神经活动数据用于从不同受试者（源）的神经活动解码运动意图。方法。我们将神经活动映射问题置于概率框架中，其中我们采用深度生成模型。我们提出的算法使用深度条件变分自动编码器将源受试者的神经活动的表示推断到进行神经解码的目标受试者的适当特征空间中。结果。我们在实验数据集上验证了我们的方法，其中两只猕猴对八个目标位置之一进行记忆引导的视觉扫视。结果显示，与特定受试者的解码相比，跨受试者解码的峰值提高了 8%。结论。我们证明，使用一个受试者的神经活动信号训练的神经解码器可用于以高可靠性稳健地解码不同受试者的运动意图。尽管神经活动信号具有非平稳性，且记录条件因人而异，但我们仍能实现这一目标。意义。本文报告的研究结果是朝着开发跨学科脑机系统迈出的重要一步，该系统可以很好地推广到整个人群。
脑磁图视觉映射
自 20 世纪 90 年代末以来，视觉诱发场 (VEF) 已在临床实践中得到可靠应用。这是定制枕叶皮质手术切除术的标准临床工具。1 2011 年，美国临床脑磁图学会 (ACMEGS) 发布了临床实践指南 (CPG)，详细介绍了自发性脑活动分析、使用诱发场进行术前功能性脑映射、脑磁图 (MEG) 报告以及 MEG 人员的资质。 2 – 5 最近，ACMEGS 发表了第二份立场声明，详细说明了 MEG 作为一种非侵入性诊断工具在术前映射功能皮质中的价值，并支持“在对准备手术的可手术病变患者进行术前评估时，MEG 可常规临床用于获取有关功能皮质（体感、运动、视觉、听觉和语言）的非侵入性定位或侧向信息。” 6 尽管映射功能皮质的“黄金标准”是通过直接皮质刺激，但 MEG 作为一种非侵入性诊断工具已证实其在识别这些区域方面的有效性。1 – 3,6 本文将重点介绍 MEG 在定位功能视觉皮层中的实用性。本文将首先概述 VEF 在临床实践中的当前临床作用。然后，将回顾 2011 年 ACMEGS CPG 发布后的最新研究和临床发展。最后，