抽象的碳泄漏可能会破坏国内气候政策的有效性,如果被视为重要的风险,甚至可以阻止其实施。这种关注也扩展到农业部门,现有研究表明碳泄漏风险很高。与其他部门一样,政府可以使用碳边框调整机制(CBAM)来降低这种风险。从理论上讲,CBAM可以提供有效的解决方案,以避免国内生产者的竞争力损失,从而减少碳泄漏。但是,实施这种机制的可行性仍然是一个悬而未决的问题。尽管文献提出了许多CBAM设计选择,但我们不知道CBAM的农业设计建议。为了填补这一文献差距,本文使用了混合方法来概述农业CBAM(AG-CBAM)的特征,并开发了一种可以增强其行政,技术和法律可行性的设计。我们建议AG-CBAM仅应涵盖碳定价政策,承认外国缓解措施,并使用碳价格和排放强度基准。此外,我们建议它仅涵盖导致大部分碳泄漏的产品的进口,并仅限于沿着某些生命周期阶段的排放,这些阶段沿着食物供应链和特定温室气体发射发射。最后,我们的文章讨论了该CBAM在进一步的标准下的潜在性能,包括其在降低碳泄漏,公平性和与巴黎协议一致性方面的效果。
人工智能生成的虚假信息与传统的人类生成的虚假信息有何不同?在这里,我们重点介绍了四个潜在的差异因素:规模、速度、易用性和个性化。首先,人工智能使大规模生产虚假信息活动的内容变得更加容易,这些内容可以转化为更多的虚假故事、同一故事的多种变体、不同语言的呈现、自动对话等等。其次,与手动内容生成相比,人工智能技术可以在几秒钟内生成虚假信息。前两个因素——规模和速度——对事实核查人员来说是一个挑战,因为他们将被虚假信息淹没,但仍需要大量时间来揭穿真相。第三,随着人工智能工具更广泛地渗透到社会中,它们将降低开展影响力行动的门槛。人们可以使用人工智能工具创建逼真的假图像和视频,而无需专业知识或耗时的手动编辑。这可能会使网络喷子农场变得民主化。第四,人工智能技术使得针对特定受众(或个人)及其偏好或信仰发起个性化的虚假信息活动成为可能,而无需深入了解目标的语言或文化。例如,个性化的虚假信息可能针对不同年龄、政治意识形态、宗教信仰和性格类型(例如外向或内向)的人,这可能会增加虚假信息活动的说服力。那些已经被社会边缘化或媒体素养较低的人可能特别容易受到攻击。
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1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科,遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院,雪佛兰大通,马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。 生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科,遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院,雪佛兰大通,马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。 生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu
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大分子药物是指活跃药物成分的药物是大分子,包括肽,蛋白质,抗体,多糖和核酸。尽管这些药物已被用于治疗癌,艾滋病,心血管疾病,遗传疾病和神经退行性疾病,但总体而言,大分子分子疗法仍处于起始阶段。从理论上讲,大分子药物具有巨大的潜力,可以成为个性化精密药物的最佳疗法。例如,可以通过大分子疗法给予完全相同的肿瘤抑制剂来轻松治疗由特定肿瘤抑制剂缺乏引起的癌症患者。这种应用不超出任何小分子药物的范围。大分子疗法的未来是有希望的,尽管有要克服的障碍。迄今为止,所有大分子疗法均未由原始正常人细胞产生。其中大多数是由非人类细胞系,转化鸡(鸡蛋)和永生的人类细胞系产生的,这些细胞系通过突变积极增殖。高剂量的大分子药物具有负面影响,而低剂量很难获得治疗作用。当前的大分子药物输送方法不是高效的,高剂量的成本也是一个问题。例如,治疗LAL缺乏症致死性疾病的大分子药物每年每年耗资60万美元。在另一个单词中,要让患者每年生活成本,这是一所房子的费用。人们死于不可承担性。特此,我们正在制定一种增强大分子药物影响的新策略。该策略在药物开发中被称为太阳策略,该策略应用了一个或几个增强剂,可增强大分子药物的功效,同时最大程度地减少这些外部大分子分子的剂量。值得注意的是,这样的增强剂可以是食物补充剂(活跃的食物成分/营养素),草药,令人愉悦的音乐(音乐疗法)或专门由理性药物设计设计的小分子,或者是优化的组合。在另一个单词中,一个加一个超过两个。一个加一个加1远远超过3个;至少,一个加0.5超过1-在这里,“ 0.5”指的是大分子药物的剂量减少,该剂量是出于负担能力或强烈的负副作用。通过最大程度地减少大分子药物的剂量,该策略可以挽救或延长人类的生命。
Table 1: Primary data source 13 Table 2: Secondary data sources 13 Table 3: Crisil- plantation sites 16 Table 4: Crisil- observed plantation 18 Table 5: Species-wise height and girth - Taranagar 48 Table 6: Species-wise height and girth- Sagar Island 49 Table 7: Species-wise height and girth- Kakdwip 49 Table 8: Species-wise height and girth – Perambur 50 Table 9: Species-wise身高和腰间 - bhatsai 51表10:物种高度和腰围 - ghatkopar 51表11:物种高度和腰围 - bhyander 52表12:物种高度和腰围 - 腰带53表13:生存率计算54表14:定性参数56效率56次表15:Qualties 56 Qualtiatiatiation 56级别56:careforatival 56:care 56:care care 56:carive 56:碳螯合电势 - 泰米尔纳德邦60表18:碳固执势-Maharashtra 61表19:NDVI-西孟加拉国的种植地点63表20:NDVI- NDVI-泰米尔纳德邦的种植地点63表21:NDVI -NDVI- NDVI- Maharashtra 64 Tabter 22:SDG SDG SDG SDG SDGIAGE和COVEDAGE 65
背景 为应对 COVID-19,各国实施了封锁措施,并采取了严格的社交疏离措施,例如限制家庭访客。这些措施可能会对独居老人造成影响,因为在 COVID-19 之前,他们就更有可能出现抑郁症状、感知到的压力和情绪困扰。封锁措施可能会导致这些老年人经历更大的孤立感,而长时间的社会孤立会导致慢性孤独和抑郁。社交联系是减轻社会孤立影响的有效和推荐方法。然而,封锁措施使得与家庭以外的人保持社交活动变得困难。因此,电话或视频通话和短信等通信技术成为维持社交活动的重要工具。然而,该主题的现有研究大多集中在老年人身上,而没有研究生活安排的调节作用。 项目重点 本研究旨在研究独居老年人与与他人同住的老年人相比,对通信技术的接受度和能力之间的关联,以及它们在提供情感支持和幸福感方面的作用。研究结果有助于理解通信技术与幸福感之间的关联。它还将独居老年人列为通信技术教育的重点对象。
大多数任务涉及临时搬迁到国内或国际地点,而有些任务可能远程执行。员工有两种搬迁方案可供选择。最常见的方案是延长旅行职责,要求他们在任务期间保留其永久住所,并收到每日津贴以抵消在临时地点居住和工作的费用。临时更换工作地点选项允许员工将家庭搬迁到临时工作地点。有时,任务过程可能漫长而艰巨,但对于参与者来说,其好处是值得的。
对比性语言图像预训练(剪辑),它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示,已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而,最近的研究表明,剪辑具有严重的视觉缺陷,例如几乎无法区分方向,数量,颜色,结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型(MLLM)的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性,用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中,我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法,该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva,该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说,Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示,仅具有图像(没有相应的文本)。我们证明,Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现,该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力(例如g。,3-7%↑),并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实,我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。