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对当地能源外部性征税
工业发展治理中存在一个基本规模问题。对于一些增长最快的美国行业，发展的负面影响主要落在地方一级，而利益往往更广泛地占国家和联邦政府。相应地，这些政府没有充分的激励措施来解决发展的局部负面外部性。但国家也越来越抢占大多数当地控制，而不是某些形式的发展。这创建了一个监管空白，其中州和联邦法规不足，地方政府缺乏使用传统的Pigouvian工具（例如法规，税收和责任）来解决地方危害的权力。没有这些鸽子的棍棒，地方政府在使用Coasean讨价还价方面也受到限制，在这种情况下，他们可能威胁要威胁法规或征税，以将行业带到餐桌上并进行私人解决方案进行谈判。在能源空间中，该差距尤为明显，在该能源空间中，石油和气体以及相关的管道，风能和太阳能具有强大的局部影响，但局部控制受到不同程度的约束。本文探讨了这种治理差距的原因，包括联邦制问题，政治经济因素以及对地方政府相对能力的看法，并提出了解决这些驱动因素的解决方案。基于这些行业的教训，它认为，分类和谈判激励措施的组合体系最好填补当地能源法中的监管空白，同时解决造成这种空白的关注点。本文使用可再生能源，石油和天然气生产，管道和天然气出口码头的领域来证明能源发展的高度局部外部性，探索可用于解决这些外部性的Pigouvian和Coasean工具，并分析国家对地方政府对这些工具的使用。
每个人都会有所作为：三位一体是由连接单个脑形态计量学，连通性和智力能力
心理能力，被索引为理解他人的信念，感觉，意图，思想和特征的能力，是人类社会认知的关键和基本组成部分。但是，考虑到智力能力的多方面性质，很少的研究重点是表征不同智力成分的个体差异。甚至更少的搜索都致力于研究杏仁核和海马的结构和功能模式的差异，这是“社会大脑”的两个重要皮层下区域与心理能力的个人间变异有关。在这里，作为填补这些空白的第一步，我们利用了主体间的代表性相似性分析（IS-RSA）来评估杏仁核和海马形态计量学（基于表面的形态统计统计，MMS），MMS，MMS），连接性（RS-FC）和心理性（RS IMPSICATION）（互动）（互动）（IM IM IM IM IMPSISTION）（IM IM IMPSICAL） （n = 24）。在IS-RSA中，我们提出了一条新型管道，即计算基于操作的表面距离（CPP-SD），以获得高维MMS数据的体面表示。在此基础上，我们发现这三种不同的方式之间存在显着的相关性（即二阶同构），这表明三位一体以脑形态计量学，连通性和智力能力的特质模式存在。值得注意的是，这些关联中出现了与区域相关的心理特异性：自我自我和自我的心理化与海马更相关，而其他自我的思想表现出与杏仁核的紧密联系。此外，通过利用二元回归分析，我们观察到了显着的相互作用，以使具有相似形态计量学的受试者成对，如果它们在RS-FC中也相似，则具有更大的智力相似性。总的来说，我们证明了可行性，并说明了使用IS-RSA研究个体差异的希望，加深了我们对个体大脑如何产生其智力能力的理解。
SOT 第 61 届年会和 ToxExpo 毒理学家
近年来，全球在推进非动物化妆品安全评估科学方面取得了重大进展。此外，禁止对化妆品和化妆品成分进行动物测试的公民倡议每年都在地域上扩展。这些进步导致受监管和监管社区需要进行全球能力建设，以对消费品进行完全无动物安全性评估。在欧盟，自 2004 年以来已禁止对化妆品进行动物测试，自 2013 年以来禁止销售经过动物测试的化妆品；尽管如此，由于其他行业或地区的测试要求，化妆品动物测试仍在继续。为了能够对化妆品和个人护理产品的安全性做出自信的决策，重要的是要根据经验建立对必要方法的信心。为了实现此目标，由非营利组织和行业合作的无动物安全性评估 (AFSA) 合作组织制定了一项深入的教育计划。要在没有新动物试验数据的情况下对消费品或成分进行自信的风险评估，需要采用新颖的评估方法，以及整合多种类型的计算机模拟和体外数据。本继续教育课程将提供必要工具的入门知识，包括了解监管环境、风险评估问题的制定、估计消费者暴露、填补数据空白的计算机模拟和体外方法以及估计体外出发点——此外，还将提供一个案例，展示如何将所有这些要素结合成基于 AFSA 合作组织开发的模块的有据可查的评估。每位合作伙伴代表都将进行一位具备相关专业知识的演讲，并制定一系列学习目标以激发观众参与；演讲结束后、公开讨论前，将通过 Slido 就所展示的材料进行一个简短的众包测验。公开讨论/圆桌会议将包括一到两位具有监管经验的参与者。
量子机器学习的发展
考古证据表明人类已经学会了计数大约 50,000 年（Eves ( 1983 )）。自公元前 300 年使用算盘等早期计数工具以来，计算机经历了漫长的道路，然而，重大突破发生在 20 世纪 50 年代，半导体工业的发展导致了晶体管的发明 Shockley 等人（ 1956 ）。这彻底改变了计算行业，并成为标准计算机和其他数字设备的基石，人类最终进入了数字时代。然而，晶体管行业很快就意识到一个基本问题，即密集集成电路（IC）中的晶体管数量可以增加多少，这个问题首次由戈登·摩尔（Gordon Moore） ( 1964 ) 提出。虽然现代计算机依赖于冯·诺依曼体系结构的原理，具有独特的内存和利用输入和输出的中央处理器 (CPU)（冯·诺依曼 (1993)），但计算过程的一些关键特征可以用图灵机 Turing (1969) 来描述。图灵机是一种抽象机器，由一条无限长的磁带组成，磁带一开始是空白的。在任何时间步骤，机器的头部都可以在每个方格处移动，读取其符号，编辑现有符号，并根据当前状态停止或移动到下一个方格。尽管图灵机很简单，但它是一种通用计算机，可以模拟任何给定的算法，无论它有多复杂。此外，图灵机还通过扩展的丘奇-图灵论题捕捉了计算复杂性的概念，即任何合理的计算模型都可以用图灵机在多项式时间内模拟（如下所述，这一论题被认为会被量子计算机驳斥）。然而，如果机器在物理上实现，其速度对于现实世界的问题来说太慢了。这些限制在运行时间方面达到图灵机的上限能力，以及增加集成电路单元中晶体管数量的问题，使得寻找新颖而有效的计算范式成为必然。
三维有限元小型猪模型用于评估脑对爆炸暴露的生物力学反应
尽管经过多年研究，爆炸引起的冲击波与头部相互作用是否会对人脑造成损伤仍是未知数。填补这一空白的一种方法是使用动物模型建立“缩放定律”，将观察到的动物脑损伤投射到人类身上。这需要实验室实验和动物头部的高精度数学模型，以建立实验观察到的爆炸引起的脑损伤与模型预测的生物力学反应之间的相关性。为此，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以开发和验证小型猪头部的三维 (3-D) 高精度有限元 (FE) 模型。首先，我们对哥廷根小型猪进行了实验室实验，以获得脑血管网络的几何形状，并表征脑组织和血管材料在爆炸暴露典型的高应变率下的响应特性。接下来，我们利用详细的脑血管信息以及物种特异性脑组织和血管材料特性，开发了小型猪头部的 3-D 高精度 FE 模型。然后，为了验证模型预测结果，我们进行了实验室冲击波管实验，即将哥廷根小型猪置于实验室冲击波管中 210 kPa 的爆炸过压下，并比较两个位置的脑压。我们观察到模型预测的压力与实验测量值之间有很好的一致性，最大压力的差异小于 6%。最后，为了评估脑血管网络对生物力学预测的影响，我们进行了模拟，比较了有和没有血管的 FE 模型的结果。如预期的那样，加入血管可以减轻脑部压力，但不会影响脑压的预测。然而，我们观察到，在模型中加入脑血管后，血管与脑组织界面附近区域的应变分布发生了高达 100% 的变化，这表明血管不仅会降低应变，还会导致剧烈的重新分布。这项工作将有助于建立观察到的脑损伤与预测的生物力学反应之间的相关性
修补生殖基因和无融合生殖
摘要：马铃薯是世界上最重要的非谷类作物，然而，马铃薯的遗传增益传统上一直受到作物生物学的延迟，主要是自交四倍体品种的遗传杂合性和生殖系统的复杂性。新型定点基因改造技术为设计气候智能型品种提供了机会，但它们也为马铃薯育种带来了新的可能性（和挑战）。由于马铃薯品种表现出显著的生殖多样性，并且它们的胚珠倾向于发展出类似无融合生殖的表型，因此对马铃薯生殖基因进行修改正在开辟马铃薯育种的新领域。开发二倍体品种而不是四倍体品种已被提议作为填补遗传增益空白的替代方法，这是通过使用基因编辑的自交亲和基因型和自交系来利用杂交种子技术来实现的。类似地，调节二倍体或四倍体马铃薯中未减数配子的形成和合成无融合生殖可能有助于加强向二倍体杂交作物的过渡或增强基因渗入方案并固定四倍体品种中高度杂合的基因型。无论如何，诱导无融合生殖样表型将缩短开发新品种的时间和成本，因为这样可以通过真种子进行多代繁殖。在这篇评论中，我们总结了目前关于马铃薯生殖表型和潜在基因的知识，讨论了利用马铃薯的自然变异性调节种子形成过程中的生殖步骤的优缺点，并考虑了合成无融合生殖的策略。然而，在我们能够完全调节生殖表型之前，我们需要了解这种多样性的遗传基础。最后，我们设想基因库在这一努力中发挥积极、核心的作用，通过对正确基因型的基因库种质和新引进品种进行表型分析，为科学家和育种者提供可靠的数据和资源，以开发创新，利用市场机会。
SBI店员Pre 2024-25基于内存的纸22-FEB-2025- ...
指示（1-5）：在以下段落中有空白，每个空白都用字母表示。对于每个空白，给出了五个选项。从适合空白的选项中选择最合适的单词。美国是塑造国内和全球事务的几个有影响力的组织的所在地。最重要的是美联储，该储备会规范该国的货币政策，以确保经济____________（a）。另一个关键机构是证券交易委员会（SEC），负责监督金融市场的____________（b）和保护投资者。国土安全部（DHS）在保护国家免受各种威胁（包括网络攻击和恐怖主义）的威胁中起着至关重要的作用，确保了国家____________（C）。此外，像环境保护署（EPA）这样的组织通过执行____________（d）法规来解决气候变化和污染等问题。最后，国家航空航天管理局（NASA）继续领导太空探索和科学发现方面的进步，这在技术领域的____________（E）赢得了贡献。Q1。 以下哪个单词最适合空白（a）？ （a）冷漠（b）敌意（c）湍流（d）脆弱性（e）稳定性Q2。 以下哪个单词最适合空白（b）？ （a）破坏（b）法规（c）逃避（d）失真（e）疏忽Q3。 以下哪个单词最适合空白（c）？ 以下哪个单词最适合空白（d）？Q1。以下哪个单词最适合空白（a）？（a）冷漠（b）敌意（c）湍流（d）脆弱性（e）稳定性Q2。以下哪个单词最适合空白（b）？（a）破坏（b）法规（c）逃避（d）失真（e）疏忽Q3。以下哪个单词最适合空白（c）？以下哪个单词最适合空白（d）？（a）暴露（b）空缺（c）安全性（d）焦虑（e）犹豫不决Q4。（a）自愿（b）lax（c）无关（d）环境（e）任意
人工智能在医疗保健领域的潜力
人工智能还需要几年时间才能在广泛的医疗系统领域取代人类。在本文中，我们将描述人工智能在改变护理各个方面所提供的潜力，以及在护理领域快速实施人工智能的一些障碍 4-5 。人工智能在医学中的应用首次出现于 1976 年，当时人们使用计算机公式来确定急性腹痛的原因。1 从那时起，人们就开始计划将人工智能应用于医学的各个方面。这些应用包括协助检测疾病，例如医学中的皮肤癌或眼科中的糖尿病视网膜病变2 ；以及改进的病理分类，例如在放射学中对扫描进行分类或在心脏病学中描述心电图特征2 ；预测疾病模式和医学专业，一个主要的例子是在 COVID19 大流行期间开发的基于 ML 的算法。3 然而，尽管护理行业对 AI 技术进行了重大投资，但 AI 解决方案的采用及其在护理中的实施仍处于起步阶段。2,3 护理面临的一些最紧迫的当前挑战是支出减少、医学博士短缺和倦怠，以及向慢性病管理的转变。由于劳动力似乎严重紧张，据预测，AI，特别是深度学习，可能是填补这一空白的关键。4 如果 AI 系统得到更广泛采用，它不仅可以减少工作量，还可以提高患者护理的质量。问题仍然存在：如果 AI 在护理中的这种机会确实存在，为什么它们仍然未被开发，以及是什么阻碍了它们的实施。在本文中，我们回顾并描述了迄今为止文献中强调的 AI 在护理中使用的优势和挑战。计算最近在护理中发挥了重要作用 6-7。AI 技术在护理中非常有效。关于这个问题还有一场激烈的讨论，那就是“人工智能最终会取代医生吗？”然而，看起来似乎并非如此
商业模式主题和产品市场策略作为全渠道零售的价值驱动力：一系列命题
摘要：我们重点分析电子商务背景下商业模式的当前研究，得出相关的研究空白和一系列命题。进行了文献综述，并据此制定了理论框架。在指出文献中的差距后，提出了一系列研究建议。这些建议应基于通过分析和解释从真实案例中收集的数据进行测试。该理论的应用视角是 Amit 和 Zotts 的商业模式框架 (2001) 和商业模式主题 (BMT)“NICE”(新颖性、锁定性、互补性和效率) (2001)。分析围绕商业模式主题在数字商业模式中创造价值和获取价值的解释和可行性展开（电子商务领域目前普遍的研究空白）。结果表明，未来的方向应该研究代表研究空白的不同 BMT 组合（命题 1 至 3）。到目前为止尚未考虑的其他背景（非数字业务）也代表了研究空白（命题 4）。此外，进一步综合文献可能导致考虑将“产品市场策略”（Amit 和 Zott，2008）作为一种新理论来应用和测试数字业务中的价值创造和获取（命题 5 和 6），同样从进化的角度。我们询问这种组合如何影响希望在全渠道环境中进行数字化转型的公司的绩效。在本研究中，这些公司如何创造新价值以及如何保持新价值至关重要。我们试图解释这些价值驱动因素如何跨时间发挥作用，即使在不同的环境条件下也是如此。这意味着围绕商业模式参考文献的现有学术框架将取得进步。能够确定哪些 BMT 和产品市场策略 (PMS) 组合尚未经过测试将对公司有利。它可以为从传统 BM 转向数字 BM 的零售公司提供适当的信息。此外，它将能够成功运行并随着时间的推移保持稳定。
经常询问的问题
SFRN应用程序 - 常规问：如何创建项目应用程序？a：一旦您的中心创建了一个应用程序，中心主任将在第三方人员部分中添加Project PIS并创建链接的项目应用程序。项目应用程序将出现在ProPosalCentral项目的Project Pi仪表板中。问：中心申请是否需要研究保证？A：否问：可以在申请中提交公司或机构的支持信吗？A：是的。您需要将公司添加到第三方人事部门，作为“其他专业”角色。这将需要Biosketch和一封支持信。如果这是公司的信，则可以在所需的字段中提交空白的BioSketch。问：是否应该从项目机构或中心机构中选择项目申请的机构人员？A：从您自己的机构中输入机构人员。问：如果中心主任也是培训主管或PI项目，他们是否需要为每个职位付出最低要求的努力？A：是的。中心主任必须表现出最低20％的努力；培训主管最低限度的努力； PIS PIS PIS 10％的努力。责任是相互排斥的。所要求的PI薪金董事和项目薪金必须与致力于中心的百分比成正比。AHA除了在SFRN一般信息页面或最新的RFA上指出的预算内指出的上限外，没有提起工资上限。Q. A. Q.Q.A.Q.Q.如果已经通过AHA网络资助了机构，他们可以申请额外的网络资金吗？是的，没有当前的限制，但是AHA会审查重叠。一个人只能是一个活跃SFRN奖的中心主任。如果我们没有每种类型的项目之一（基本/临床/人群），我们的应用程序是否会被下级或不利？A.科学分类必须遵循最新RFA中规定的任务。