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World File Search System灰熊溪
Sand Creek 项目的溪畔/葡萄园
1.1 环境影响报告的类型和目的 溪畔/沙溪葡萄园项目环境影响报告 (EIR) 是根据 1970 年《加州环境质量法案》(CEQA)（公共研究法典 §§ 21000-21178，经修订）和《加州环境质量法案实施指南》（加州法规第 14 章，§§ 15000-15387）（CEQA 指南）编制的。安提阿市是本文评估的溪畔/沙溪葡萄园项目（拟议项目）环境审查的牵头机构，并主要负责批准该项目。根据 CEQA 指南第 15121 节的要求，本环境影响报告将 (a) 告知公共机构决策者和公众该项目的重大环境影响，(b) 确定将重大不利环境影响降至最低的可能方法，以及 (c) 描述减少环境影响的合理可行的项目替代方案。公共机构应考虑环境影响报告的信息以及可能提交给机构的其他信息。根据 CEQA 指南第 15021 节的规定，公共机构有责任在可行的情况下避免或尽量减少环境损害。公共机构有义务平衡各种公共目标，包括经济、环境和社会问题。CEQA 要求在批准任何可能对环境产生重大影响的项目之前准备环境影响报告。就 CEQA 而言，术语“项目”是指可能导致环境直接物理变化或合理可预见的间接物理变化的整个行动（CEQA 指南第 15378[a] 节）。关于拟议项目，市政府已确定拟议开发项目属于 CEQA 定义范围内的项目，有可能产生重大环境影响。牵头机构（即该项目的安提阿市）需要考虑 EIR 中的信息以及任何其他可用信息，以决定是否批准该申请。EIR 的基本要求包括讨论环境设置、环境影响、缓解措施、替代方案、增长诱导影响和累积影响。CEQA 指南确定了几种类型的 EIR，每种类型都适用于不同的项目情况。本 EIR 是根据 CEQA 指南第 15161 节编制的项目级 EIR，该分析检查特定开发项目的环境影响。项目级 EIR 主要关注项目开发将导致的环境变化，并检查项目的所有阶段，包括规划、建设和运营。1.2 已知负责和受托机构 “负责机构”是指提议实施或批准项目的公共机构，该项目的牵头机构正在准备或已经准备了 EIR 或否定声明。就 CEQA 而言，负责机构一词包括除牵头机构之外的所有加州公共机构，这些机构对项目或项目的某个方面拥有自由裁量权。
索诺玛溪海湾地区战略
致谢 项目团队 Kendall Webster，索诺玛土地信托 Julian Meisler，索诺玛土地信托 Wendy Eliot，索诺玛土地信托 Jeremy Lowe，旧金山河口研究所 Ellen Plane，旧金山河口研究所 Scott Dusterhoff，旧金山河口研究所 Sam Veloz，Point Blue 保护科学 Michelle Orr，ESA James Gregory，ESA Stephanie Bishop，ESA Renee Spenst，Ducks Unlimited Steve Carroll，Ducks Unlimited Anne Morkill，美国鱼类和野生动物管理局 Meg Marriott，美国鱼类和野生动物管理局 Melissa Amato，美国鱼类和野生动物管理局 科学顾问小组 Susan Haydon，索诺玛水务公司 Carlos Diaz，索诺玛水务公司 Larry Wyckoff，加州鱼类和野生动物部 Karen Taylor，加州鱼类和野生动物部 Jessica Davenport，旧金山湾修复局 Peter Baye Stuart Seigel，旧金山湾国家河口研究保护区 Joy Albertson，美国鱼类和野生动物管理局 John Klochak，美国鱼类和野生动物管理局Jessica Pollitz，索诺玛资源保护区 Laurel Collins，流域科学 Steve Lee，索诺玛生态中心 由旧金山湾修复局资助 美国鱼类和野生动物管理局资源遗产基金 杜比家族基金
加州扩大有益火灾使用的战略计划
加州正面临前所未有的、日益严重的森林和野火危机。数十年的防火措施，加上气候变化日益加剧的影响，使全州野火的规模和强度急剧增加。2021 年野火季带来了新的记录、影响和图像：有记录以来第一场席卷内华达山脉的野火；格林维尔和灰熊平原等城镇被毁；还有世界上最大的树木——巨型红杉——被阻燃箔包裹的照片。然而，2021 年也证明了规定火灾和其他森林管理活动的有效性，这些处理对于在卡尔多和 KNP 综合火灾期间保护柯克伍德、波洛克松树和迈耶斯社区以及红杉国家公园的巨型森林至关重要。
伊陶碧谷溪湿地改善项目
从 Conservation Dr. 公园到 Loafers Lake 公园的湿地洪泛区连通机会 告诉我们您的想法！ 布兰普敦市与多伦多和地区保护局合作，正在改善从 Conservation Drive 公园到 Loafers Lake 公园的 Etobicoke Creek 沿岸的湿地栖息地和连通性。资金由安大略省政府湿地保护伙伴关系计划提供。 2024 年 3 月，布兰普敦市获得 250 万美元用于 Etobicoke Creek 湿地改善项目。该项目对 Loafers Lake 进行了多项改善，如布兰普敦湖泊改善战略中所述，包括改善海岸线和湿地栖息地、观景台、生物洼地和步道重新调整。将努力种植本地树种并进行分级改进以改善洪泛区湿地。优先保护、改善和恢复湿地，符合布兰普顿的自然遗产和环境管理战略 (NHEMS)，提供包括防洪、水过滤和野生动物栖息地保护在内的重要服务。
CCR报告预览苹果溪消费者信心报告
*只有在装满时才能运行衣服洗衣机和洗碗机。您每月最多可以节省1,000加仑。*仅在必要时才植物。*修复漏水的厕所和水龙头。水龙头垫圈便宜，只需几分钟即可更换。检查厕所是否泄漏，将几滴食用颜色放在水箱中等待。如果它渗入洗手间而不会冲洗，您会泄漏。修复它或用新的，更高效的型号替换它，每月最多可节省1,000加仑。*调整洒水装置，因此只有草坪被浇水。只能像土壤能吸收水一样快地施用水，并且在一天中的凉爽部分中，以减少蒸发。*教您的孩子节水有关，以确保将来的一代明智地使用水。为减少下个月的水费账单做一个家庭努力！*请访问www.epa.gov/watersense以获取更多信息。
2025 年可能影响市场的六只“灰天鹅”
然而，正是因为欧洲已经跌至谷底，且不受投资者青睐，才有可能实现强劲复苏。在“灰天鹅”情景下，特朗普政府在贸易、能源和国防方面对欧洲施压，但成功缓和了乌克兰战争，并有助于进一步平息中东战争。这引发了整个欧洲大陆的情绪转变以及全球投资者的风险认知。此外，2 月底举行的德国全国大选产生了一个新政府，授权改革“债务刹车”（限制德国债务水平的规则）并促进增长。这也许不是一场全面的凯恩斯主义革命，但德国令人惊讶地实现了占 GDP 近 2% 的财政刺激，同时还实施了供给侧增长改革。但德国只是这一转机故事的一部分。更高的增长还与整个欧洲大陆国防开支的增长有关，由于大部分生产链都是区域性的，国防开支的财政乘数特别高。这也意味着美国武器进口量增加，但除了承诺长期大规模购买美国能源外，这也有助于欧洲避免与美国发生长期贸易战。虽然价格结构可能高于之前的俄罗斯天然气供应，但它保留了许多欧洲行业的竞争力——尤其是在其他贸易国家仍受到美国贸易紧张局势影响的情况下。
使用灰水平共同出现矩阵（GLCM）方法
摘要：目的：研究的目的是定量评估微针中疗法在减少皮肤变色方面的有效性。使用灰级共同出现矩阵（GLCM）方法分析结果。材料和方法：研究了12至68岁的12名女性前臂（7×7厘米）的皮肤。使用含有12％抗坏血酸的制剂的皮肤化剂进行微针中疗。每位志愿者都接受了一系列四个微针中疗治疗。使用图像分析和处理方法对治疗的有效性进行了量化。在一系列化妆程序之前和之后，以交叉极光拍摄了一系列临床图像。然后，通过确定灰级共发生矩阵（GLCM）算法的参数来分析处理的区域：对比度和同质性。结果：在图像预处理期间，将志愿者的临床图像分为红色（R），绿色（G）和蓝色（B）通道。与手术前拍摄的照片相比，手术后拍摄的照片显示出皮肤亮度的增加。治疗后皮肤亮度的平均增加为10.6％，GLCM对比度的平均下降为10.7％，平均同质性增加了14.5％。基于分析，在RGB量表的B通道中进行的测试中观察到GLCM对比度的最大差异。随着GLCM对比的减少，术后同质性的增加为0.1，为14.5％。
3 个电子区域接口处的白点和灰点目录
鉴于激烈的全球竞争，欧洲的决策者承认电子行业面临的挑战。推出大规模投资和支持措施以推动创新，例如 ECSEL、PENTA、IPCEI，是加强这一关键经济部门的重要一步。欧洲需要为整个欧洲电子行业制定长期愿景和战略，以保持其竞争优势并促进价值创造。在这方面的一项重大贡献是修订欧盟电子战略。同时，工业和社会的数字化是一个大趋势，迫切需要电子作为硬件构建模块，与软件、通信、计算、机器人和光子学等其他领域进行补充和互动。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。