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World File Search System概述
减少碳计划 - 概述
Medspace解决方案致力于减少我们的碳足迹，并成为医疗保健技术领域可持续发展的领导者。该减少碳计划为实现我们雄心勃勃的目标提供了路线图，并为所有人带来了可持续的未来。我们将继续与利益相关者互动，监控我们的进度并适应我们的策略，以确保我们达到目标。
2024-10-29 ETWG的技术概述
$1B+ in venture capital from top investors including: T. Rowe Price, GE Vernova, Breakthrough Energy Ventures (BEV), TPG's Climate Rise Fund, Coatue Management, GIC, NGP Energy Technology Partners III, ArcelorMittal, Temasek, Energy Impact Partners, Prelude Ventures, MIT's The Engine, Capricorn Investment Group, Eni Next, Macquarie Capital, Canada Pension Plan Investment Board, and other长期，面向影响的投资者
植物-微生物相互作用：简要概述
摘要 植物与微生物之间的相互作用显著影响着植物的行为、生长和进化。许多微生物物种，如细菌、真菌、病毒和古菌，它们在植物的根际、叶际和内际定殖，参与了这些复杂的关联。根据微生物的特性和功能以及它们对植物的影响，这些相互作用可能是有利的，也可能是有害的。植物与微生物之间的积极关系对于营养吸收、抗逆性和抗病性至关重要。植物相关微生物可以通过多种方法提高营养的利用率，包括固氮、磷酸盐溶解和铁动员。它们还可以产生促进植物生长发育的植物激素。此外，某些有益微生物可作为生物防治剂，抑制病原体生长并保护植物免受疾病侵害。复杂的分子信号网络，如植物和微生物之间的化学信号流，经常促进这些相互作用。另一方面，某些微生物会感染植物，导致严重的产量损失。植物可能通过伤口、环境中的孔洞或直接的植物组织渗透而感染病原体。它们会产生化学物质和酶，干扰植物的防御能力并损害其免疫系统。病原体还会阻碍营养物质的摄入并干扰正常的生理功能，从而损害植物的健康。为了实现可持续农业和生态系统的正常运作，必须了解植物-微生物相互作用的微妙之处。利用有利的相互作用可以创造创新技术，包括生物肥料、生物防治剂和生物修复。这些策略有可能减轻农业对环境的影响，同时增加作物产量并减少化学投入。植物-微生物相互作用的研究已经因下一代测序技术、组学技术和生物信息学的进步而发生了改变
solvay概述投资者
●Solvay是一个巨大的技术飞跃的“首选合作伙伴”：到2030年之前开发下一代电池，在整个价值链全球的主要参与者中，欧洲电池联盟在全球的整个价值链中，对我们的电池应用程序开发中心（韩国）和Bollate（意大利）（意大利）（意大利）（意大利）
表格能源技术与安全概述
Form 已从众多具有积极脱碳目标的客户那里获得了巨大的商业吸引力。Form 的首个商业项目将与公用事业合作伙伴 Great River Energy 一起在明尼苏达州部署，此次试点示范之后，将在 2025 年和 2026 年推出一系列其他商业项目，其中包括与 Xcel Energy 合作的两次部署、与 Dominion Energy 合作的一次部署和与 Georgia Power 合作的一次部署。Form 还获得了加利福尼亚州和纽约州的示范项目资金，预计分别于 2025 年和 2026 年投入运营。Form 还被美国能源部选中，在缅因州部署一个 85 MW/8500 MWh 多日储能系统，这是迄今为止全球宣布的按能源容量计算的最大的储能项目。
人工智能药物研发、生物标志物开发和先进研发格局概述
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局，包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解，并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析，旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情，并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来，我们引入了大量更新，重点介绍了快速发展的行业动态，以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体，并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单，以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节，并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外，该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。
语义信息理论概述
与当前的通信理论不同，该理论将信息量视为消息统计稀缺性的度量，概述了语义信息理论，其中给定语言系统中句子所携带的信息概念被视为与该句子的内容同义，以某种方式规范化，语义信息量的概念通过该内容的各种度量来阐明，所有度量均基于涵盖内容的逻辑概率函数。绝对度量和相对度量是有区别的，因此 D 函数适用于仅与演绎推理相关的环境，而 I 函数适用于归纳推理足够的环境。在研究的两种主要信息量类型中，一种是 cont，对于内容排他性的句子是加性的，另一种是 inf，对于归纳独立的句子是加性的。后者在形式上类似于传统的信息度量函数。研究了各种信息量估计函数，从而得到了当前传播理论中概念和定理的广义语义相关性。初步定义了语义噪声的概念，以及语言系统概念框架的效率和冗余性。建议语义信息是一个比其传播对应概念更容易应用于心理学和其他研究的概念。
