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Audax Renovables SA 能源的来源
出于对环境影响的考虑，Audax Renovables SA 葡萄牙分公司为所有客户提供 100% 可再生电能，这些电能通过不会产生温室气体或污染排放的取之不尽的自然资源生产。
了解脑电图来源定位的有用性
基于EOM的审查，源本地化过程必须解决前进和反问题（图1）。1,3,5,6）远期问题是当前来源对头皮电势的期望，可以通过准确的头部模型来解决。1,3,5）脑组织的形状和传导分布强烈影响脑电图信号。因此，应使用个性化的MRI来构建确切的头部模型并实现更精确的源定位。4）反问题是指使用头皮电势测量值估算大脑中电流源的精确位置。1）解决此问题的一种方法是使用有关体积导体和发电机解剖结构的合理假设来设定局限性。已经引入了有关反问题的几个建议。1,2,4,5）尤其是作者描述了源分析模型的方法，例如偶极源定位和分布式源定位。从头皮脑电图记录的偶极子源定位可以通过计算当前偶极子的位置，方向和矩参数来估计位置源。4,7）然而，偶极子源定位需要先验假设大脑中的几个活动区域，假定有限数量的等效偶极子，并且可能会因缺失的偶极子而产生偏见。4,5）脑成像方法的最新发展导致了更复杂的选项，可以从头皮EEG信号中定位大脑来源，目前使用了几种分布式源定位方法。4,5,8）4,5）最受欢迎的分布式源模型是最低规范解决方案的修改算法，例如加权最小规范解决方案，低分辨率电磁断层扫描和局部自回旋平均值。
竞争发电来源的经济动态
近年来，竞争性发电来源的收入潜力和成本都发生了巨大变化。在这里，我们引入了平准化利润率 (LPM) 的概念，以捕捉间歇性和可调度发电技术不断变化的单位经济效益。我们将此框架应用于加利福尼亚和德克萨斯州的批发电力市场。我们的 LPM 估计表明，太阳能光伏和风能发电在 2012-2019 年间都大幅提高了其竞争地位，这主要是由于生产生命周期成本下降。在加利福尼亚州，这些收益远远超过了新出现的“蚕食”效应，这种效应是由于大量增加太阳能发电导致中午的能源价值降低。因此，这两个州的间歇性可再生能源已经接近或超过了估计 LPM 的盈亏平衡值零。我们还发现，天然气发电厂的竞争力在德克萨斯州有所改善，在加利福尼亚州则保持负 LPM 水平。对于这些工厂而言，产能利用率的下降已被“调度价格溢价”有效抵消，这反映了间歇性可再生能源市场份额的不断增长。
东欧的能源：来源，依赖和前景
•最终能源消耗的结构自1990年以来一直相对较高，尽管到现在为止，东欧使用的煤炭和原油较少，用天然气和石油产品代替它们。•使用可再生能源的使用仍然可以忽略不计。
患者来源的类器官研究计划
• 使用 2D 类器官单层研究 IBD 病理生理学不同阶段中上皮与微生物群 (B) 和 LP 细胞 (C) 的直接或间接（例如分泌介质）相互作用的影响（图 2、3 和 4）
PFAS来源调查和识别计划...
来源调查和识别工作的目的是识别和描绘促进和多氟烷基物质（PFAS）的贡献领域，即见于全氟辛烷磺酸（PFOS）和全氟辛酸酸（PFOA）（PFOA）（PFOA）（PFOA），以最佳的危害者的发展和其他适用的污染物，并为开发和实施做好了正式的采取行动。目标是满足PFA的水质值（WQV），以排出该州的水域。
社论：野生植物作为新作物的来源
农业历史可以看作是一系列关键事件，例如新石器时代的革命，农业后农业扩展到新地区，新农作物的次要家属，丝绸之路上的运动，哥伦比亚交易所，工业革命，绿色革命，甚至是最近，正在进行的基因组旋转。这些都有积极的好处，但它们也有成本，包括农业生物多样性。据估计，在地球上有300,000至500,000种较高的植物，其中大约369,000种已被鉴定或描述（Willis，2017年）。许多物种仍然是科学不知道的，而三分之一也有灭绝的风险（Pimm和Joppa，2015年）。据估计，农业前的人类社会用食物用食物的植物数量约为7,000，但只有一小部分植物王国被驯化了。我们目前对驯化植物的知识在很大程度上反映了我们对适合最近全新世环境的相对较少的活着的驯养人的经验。农作物驯化的过程是基于人类培养实践和农业环境所驱动的选择。大约有2500种经历了一定程度的驯化，而250种被认为是完全驯化的，因为它们的完整生命周期依赖于人类的培养（Meyer等人，2012; Gaut等，2018; Smy smysmýKal等，2018）。人类依靠一小部分农作物植物，例如玉米，大米，小麦，大豆和马铃薯，构成了我们大部分饮食摄入量。总的来说，约有10至50种植物物种共同提供了全球热量摄入量的约95％。对大多数食物的几种物种的关注是世界粮食供应气候变化和主要新植物疾病爆发的脆弱性的关键要素。作物野生亲戚（CWRS）仍然是作物改善的遗传多样性的最大储藏物，并已用于主要的基因疾病和耐药性，以及非生物胁迫的耐受性（Vavilov等，1992; Hajjar and Hodgkin，Hodgkin，2007; Warschefsky et al。等人，2018年； Coyne等，2020）。但是，来自各个植物科和属的大量植物物种具有有利的特征，但到目前为止尚未被驯化。由于我们一直在获得有关驯化过程的基因组和生物学背景的知识，因此我们可以应用更有效的选择来驯化更多的野生物种。由于许多野生分类单元在当地适应了特定的栖息地并包含了重要的遗传多样性，因此随着我们面对气候变化，这可能会产生新颖的农作物，并帮助我们实现更环保的可持续农业。并非所有有关新教育的候选者都是CWR，尽管许多人甚至最多的人都会是CWR，因为相关农作物物种的形式/功能提供了一个有用的模板来指导CWR的新杂志。另一方面，用于渗入作物物种的所有有用基因的野生源都是
评估信息来源的可靠性和信誉
可靠性和信誉是两个相互关联但不同的概念。可靠性是指提供的信息的一致性和可靠性。可靠的来源会随着时间的推移一致地提供准确，最新和可验证的信息。另一方面，信誉与来源的可信度和权威有关。可靠的来源是基于专业知识，声誉和透明度等因素，被认为是值得信赖的。交叉引用多个来源是信息评估的基本原则。而不是依靠单个来源，而是从多个独立来源寻求佐证。不同来源之间的一致性提高了信息的可靠性，并降低了偏见或错误信息的风险。对回声室保持警惕，在没有批判性检查的情况下，在封闭的网络中循环信息。各种观点和矛盾的观点可以丰富您的理解，并帮助您得出更明智的结论[2]。
人工智能和竞争优势的变化来源
人工智能（AI）使机器能够执行以前仅与人类思想相关的认知功能（Rai，Constantinides和Sarker，2019年）。管理学者认为AI改变了竞争优势的来源（Daugherty＆Wilson，2018年，第214页； Davenport＆Kirby，2016年，第204页），但就这种变化的发生方式提供了对比的观点。有人假设AI替代了人类的认知能力（Balasubramanian，Ye和＆Xu，2021年），例如，当机器取代了股票投资中的银行家（Noonan，2017年），代替人才招聘的管理人员（Noonan，2017年）（Chamorro-Premuzic，Polli，Polli，Polli和Dattner，2019年），并受到治疗的治疗。其他人认为，当银行家，经理和医生与机器合作进行公平投资（Marraion，2017年），人才招聘（Hook，2017年）和医疗治疗（Topol，2019年）时，AI的补充而不是替代人类的认知能力（Murray，Rhymer和Sirmon，2021），2021年）。基于资源的视图（RBV）描述了资源与竞争优势相关联的理论机制（Barney，1991）。它将人类的认知能力描述为重要的优势来源，因为这些功能是异质分布，供应量有限且难以模仿的。因此，当管理者将它们用于战略决策和解决问题时，这种功能会导致绩效差异（Helfat＆Peteraf，2015； Kunc＆Morecroft，2010）。RBV对AI采用如何影响决策的竞争优势的预测尚无定论。因此，AI有可能替代当AI替代人类的认知能力时，RBV期望这些能力提供给侵蚀的优势（Peteraf＆Bergen，2003年）。这是因为作为一种技术资源，AI的边际繁殖成本接近零，几乎没有模仿障碍（Brynjolfsson＆McAfee，2014年，第31页）。Conversely, if AI complements humans' cognitive capabilities, the RBV expects it to generate advantages (Argyres & Zenger, 2012), because, as a widely applicable technology, AI enables the creation of unique bundles of previously unrelated resources — such as physicians' expertise and AI's machine prediction (Agrawal, Gans, & Goldfarb, 2018, p. 108).这些不确定的预测来自AI的独特特征。与先前的技术相反，AI使机器能够自主学习和行动（Balasubramanian等，2021），这反过来允许这些机器在决策和解决问题中与人类相互作用（Murray等，2021年）。