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糖尿病的历史 - 福尔摩萨出版商
糖尿病是由血糖水平升高引起的一种不断的代谢障碍，具有丰富而复杂的历史，跨越了天堂。对糖尿病的第一个著名引用可以追溯到古埃及，该病情在公元前1500年左右的治疗文本中定义。但是，在19世纪之前，在理解和指导糖尿病方面取得了重要的进步。在1889年，两名德国医生约瑟夫·冯·梅林（Joseph von Mering）和奥斯卡·敏科夫斯基（Oskar Minkowski）提出了一个重要发现，他自称是狗中的器官肉引起了类似糖尿病的表现。这导致了器官肉作为胰岛素源的识别。在1921年，由弗雷德里克·班ing（Frederick Banting）和查尔斯（Charles）释放的胰岛素率先，这是一种对调节葡萄糖水平至关重要的节育方法。这一发现在糖尿病给药的关键点很明显，因为胰岛素注射已成为与1型糖尿病相关的事物的救生状况
陆基风电市场报告：2023 年版
注意 本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
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使用机器的森林和陆火脆弱性评估和映射
抽象的森林和土地火（FLF）严重损害了森林生态系统并降低其功能。预测容易发生火灾的地区对于有效的管理和预防至关重要。机器学习（ML）在该领域显示出潜力。到2022年，东努萨·坦加拉（East Nusa Tenggara）（NTT）在印度尼西亚的火灾发生率最高，燃烧了70,637公顷。这项研究使用七种ML方法评估了NTT的FLF漏洞：高斯天真的贝叶斯，支撑矢量机，逻辑回归，人工神经网络，随机森林，渐变升压机和极端的毕业增强机（XGB）。使用ArcGI开发了NTT 2022火灾数据和14个与火灾相关因素的地理空间数据集。使用信息增益比进行特征选择，确定了十二个关键特征：高程，斜率角，坡度，平面曲率，土地覆盖，NDVI，通往道路的距离，建筑物的距离，每年降雨，平均温度，风速，风速和相对湿度。XGB模型表现最佳，训练的AUC值为0.959，测试为0.743。由此产生的脆弱性图显示了关键的火灾因素：高程，柔和的斜坡，弯曲的地形，森林覆盖，植被不良，人类活动，遥远的消防资源，低降雨，高温，高风速和湿度低。建议包括土地管理，防火植被，政策执法，社区教育和基础设施增强。关键字：东努萨·坦格拉（East Nusa Tenggara），森林和陆地火，特征选择，机器学习，映射
福生市“春花运动”横田志愿者为美化该地区做出贡献
2024 年 5 月 15 日 作者：高级飞行员雅各布·伍德 第 374 空运联队公共事务部 5 月 3 日，横田空军基地成员和当地居民参加了福生市的志愿清洁活动，这是该市“春花运动”的一部分。 此次与福生市政厅的年度合作聚集了 100 多名美国空军、日本航空自卫队成员及其家人，共同清理城市道路沿线的碎片和垃圾。 “我们希望共同努力，保持当地环境清洁，成为好邻居，”第 374 信号中队部署负责人兼清理协调员技术士官 Eladio Arce 说道。“志愿者们分成小组，从福生门到福生站，从公园、道路和小巷里捡拾垃圾。” 参与者齐心协力收集了超过180加仑（约681升）的可燃垃圾和超过15加仑（约57升）的可回收垃圾。清理面积超过两平方英里（约合 5.2 平方公里），清理距离总计 10 英里（约合 16 公里）。 “关注基地内外的社区并采取行动非常重要，”第 374 信号中队计算机安全主管技术士官 Ernest Vann 说道。“作为同一个社区的成员，环境是生活的重要元素。我希望这项举措能够提高全社会的意识。” 参加者们带着装满垃圾的袋子聚集在福生站附近的公园，并将垃圾收集起来，结束了活动。 “（清理工作）表达了我们对该地区的兴趣，也表达了我们对日本社区接待我们的感激之情，”阿尔塞警官说。“我们必须以最大的尊重对待当地人，就像我们对待邻居一样。”
萨福克经济与就业更新
迄今为止的就业和失业指标。然而，近年来对 LFS 的回应大大减少，导致随后估计值出现波动，包括失业率和经济活动的估计值。国家统计局 (ONS) 重新加权了 LFS 并获取了更多数据，但仍建议在解释包含劳动力成分的官方数据时要谨慎，尤其是在与 2022 年 6 月之前的水平进行比较时。• 衡量英国劳动力市场的方式需要改变。市场已经发生了变化
人工智能在可持续发展中的作用：是福还是祸？
1987 年，联合国布伦特兰委员会将可持续性定义为“既满足当代人的需求，又不对子孙后代满足其自身需求的能力构成损害”。此后，随着气候变化带来的威胁日益加剧，人口迅速增长以及资源密集型技术的出现，可持续性已成为保障人类生存的最重要议题之一。与此同时，人类智慧推动的创新不断发展，催生了人工智能 (AI)，人工智能正在各个行业引发大规模的范式转变，对全球企业、经济和社会产生影响。在可持续性和人工智能的交汇处，一个重要的讨论出现了：就可持续性而言，人工智能是福还是祸？企业和政府在有效管理这两者时需要考虑哪些因素？