在社会计划中,迷幻的道德法律意义,美国德克萨斯州休斯敦的贝勒医学学院医学伦理与健康政策中心; b美国德克萨斯州休斯敦贝勒医学院精神病学和行为科学系; C Sattva医学,精神病学,心理治疗和咨询实践,美国佛罗里达州迈阿密; D纽约大学格罗斯曼医学院精神病学系迷幻医学中心,美国纽约,美国; E Johns Hopkins大学医学院精神病学和行为科学系迷幻和意识研究中心,美国马里兰州巴尔的摩; F美国俄亥俄州立大学社会工作学院迷幻药物研究与教育中心; G美国纽约州西奈山的伊坎医学院精神病学系迷幻心理治疗与创伤研究中心; H约翰·霍普金斯大学医学院,美国马里兰州巴尔的摩市精神病学和行为科学系;我在美国马里兰州陶森的Sheppard Pratt的Psilocybin研究与治疗卓越中心; J Unlimited Sciences,Colorado Springs,Co,USA
摘要 - 太阳事物空间对人类活动具有相当大的意义。由于1957年推出了第一个人工卫星卫星卫星卫星,因此已经获得了有关太空环境的动态条件的更多知识。随着对现代技术的依赖,无论是在太空还是在地面上,现代社会的脆弱性及其对太空天气的基础设施的脆弱性都大大增加了。为了更好地理解,预测和减少太空天气的不利影响,科学计划对太空天气的计划始终优先考虑从不同地理空间的不同位置(例如在磁场,极性尖和磁性尾巴)中对数据的测量或获取。对于地面观测,有必要以不同的纵向和纬度定位工具。对于一个国家,不可能涵盖所有这些观察点。因此,非常需要国际合作。本文回顾了我们在系统设计级别上经历的一些国际太空天气观察计划。它可能会为社区提供教训,以便将来能够实现这种合作计划。
个人简历 姓名:Wongkot Wongsapai 职位:助理教授 地址:清迈大学工程学院机械工程系,239 Suthep, Muang, Chiang Mai 50200 泰国 电话 +66-53-944-146 传真:+66-53-944-145 电子邮箱:wongkot@eng.cmu.ac.th Wongkot Wongsapai 毕业于清迈大学机械工程系,并取得 AIT 能源经济与规划高级研究证书。凭借二十多年的从业经验,他参与过来自不同组织的 120 多个能源项目,例如世界银行、IEA、giz、JICA、ERIA、泰国能源部,主要分为四类;即 (i) 工业、服务业和家庭部门的能源效率提高,包括开发该国指定工厂和建筑物的数据库系统 (ii) 沼气和生物质的可再生能源技术,(iii) 能源政策和规划,以及 (iv) 温室气体管理,特别是 NAMA NDC 和 MRV 以及该国的边际减排成本 (MAC)。自 2019 年起,他还担任能源部能源部门气候变化国家工作组。他还是泰国小规模牲畜废物管理计划的项目经理,该计划是泰国第一个清洁发展机制活动计划 (CDM-PoA)。在世界银行的支持下,养猪场产生的沼气每年最多可产生 360,000 吨二氧化碳碳信用额。他还指导了世界银行的市场准备伙伴关系 (PMR),负责制定泰国主要工业和商业部门的能源效率绩效基线和目标设定。他的专长还包括制定能源和气候变化问题的能力建设计划,他是能源领域国家气候变化技术需求评估 (TNA) 的项目经理。在学术方面,他发表了许多国际论文,包括 ISI 和 Scopus 索引的《能源政策》、《能源报告》等。他是国际能源署 (IEA) 出版物《泰国电力部门的碳定价》的合著者,该出版物于 2021 年 3 月推出。教育:1994 年工学学士(机械工程,清迈大学)。1997 年工学硕士(机械工程,清迈大学)。2005 年高级研究证书(能源经济与规划),亚洲理工学院 (AIT) 2012 年注册培训师:温室气体协议(由 WRI 和 WBCSD 颁发)
绝对,遗传学是一个无休止的迷人领域,探究了关于生命的复杂机制。这是一篇文章,探讨了遗传学的基本概念和应用:从眼睛的颜色到对疾病的易感性,遗传学在塑造我们的身份中起着必不可少的作用。遗传学是对基因的研究,在我们的DNA中编码的指示决定了所有生物体的发育,功能和遗传。基因是遗传的基本单位,载有从父母到后代传递的信息。它们是DNA的部分,其中包含建筑蛋白质的说明,即生命的基础。人类基因组包含约20,000-25,000个基因,每个基因在我们的生理学中都有特定的作用。DNA的结构类似于双螺旋,沃森和克里克在1953年首次描述了我们对遗传的理解。这种优雅的遗传结构允许在细胞分裂过程中精确复制和传播遗传信息,从而确保通过世代相传的特征的连续性和忠诚。基因的变化解释了个体之间观察到的多样性。突变,DNA序列的改变,会导致这种多样性,并且可能自发地出现或由于环境因素。虽然某些突变没有明显的作用,但其他突变可能会导致特征的变化,无论是有益还是有害的,遗传学影响了物种的适应性和进化。遗传学的研究显着提高了我们对各种疾病的理解。基因检测的进步具有遗传疾病可能是由单个基因的遗传突变(例如囊性纤维化或镰状细胞贫血)或遗传和环境因素(例如糖尿病或心脏病)组合而引起的。在这个领域中,总会有一些新的和令人兴奋的东西。
(联合导师:Siva Shankar S 教授,印度特伦甘纳邦 CSE- AI 系和 MLKG Reddy 工程技术学院副教授;Prasun Chakrabarti 教授,印度拉贾斯坦邦乌代布尔 Sir Padampat Singhania 大学研究与出版局局长兼院长(国际事务))K Gurnadha Gupta 博士:使用数据分析实现基于深度学习的云安全优化技术。J Seetha 博士:使用数据分析和人工智能预测传染病。Vishal Goyal 博士:基于人工智能的大数据分析,用于智慧城市应用中的智能系统。Kamal Sharma 博士:针对基于可再生能源的智能电网的优化深度学习加密数据分析框架。S Sajithra Varun 博士:人工智能在癌症检测和诊断中的作用。S Sreenath Kashyap 博士:基于人工蚁狮优化的随机森林,用于准确检测植物疾病。 J. Somasekar 博士:基于协同过滤的推荐系统的机器学习技术。Muralidhar K 博士:通过智能选择移动云提高 MANET 中移动节点的计算能力。B. Umamaheswararao 博士:在信息物理系统中使用机器学习进行大数据分析。Sivanagireddy Kalli 博士:一种基于优化的机器学习框架,用于使用 CT 和 X 射线图像自动检测 COVID-19。V Daya Sagar Ketaraju 博士:用于检测脑肿瘤的深度学习和医学图像分析方法。Radhika R 博士:使用 RNN 的农作物产量预测模型,用于农业的可持续发展。D. Nagaraju 博士:使用医疗保健数据进行人类活动识别的深度学习模型。T. Sunil Kumar Reddy 博士:用于物联网资源管理的自适应调度算法。R. Raja Kumar 博士:使用深度学习策略研究、调查、风险分析、预测和开发糖尿病视网膜病变的框架。 M Purushotham Reddy 博士:使用深度学习技术进行银屑病皮肤图像分析。联合导师:Pravin Ramdas Kshirsagar 教授,数据科学系主任,Tulsiramji Gaikwad Patil 工程技术学院,印度马哈拉施特拉邦那格浦尔;Prasun Chakrabarti 教授。K Vijayan 博士:一种优化的基于机器学习的路由协议,用于支持物联网的无线传感器网络。(已完成,2024 年 7 月 12 日)Subba Rao Polamuri 博士:探索深度学习和 GAN 模型以利用股票价格预测。Amrit Ghosh 博士:移动 IPv6 调查。Ankit Kumar 博士:通过使用 AR、VR、触觉和 3D 模拟增强学习,彻底改变医学教育。Venkat P. Patil 博士:用于医疗保健应用的基于混合人工智能的技术。 Shrikant V. Sonekar 博士:设计和开发一种使用人工智能在临时无线网络中检测入侵的算法方法。Vaishnaw Gorakhnath Kale 博士:使用人工智能进行癌症分析和诊断。
在不同的现象学探究中选择 ---------- 42 定性传统 描述性现象学与解释性现象学 ----------------------- 44 数据收集和分析的过程 ----------------------------------- 45
至关重要的是,与年轻人一起工作的工作人员必须了解压力反应,尤其要注意的是,在压力反应期间表现出的行为不是年轻人的选择,而是一种帮助他们避免压力源的学习应对机制。积极的压力反应是可以训练的,对基于认知行为疗法的方法的研究表明,在许多情况下可以快速实现这一点,尽管年轻人需要采取多方面的方法来实现这一点。
1. 不良童年经历 (ACE) (cdc.gov) 2. 弹性 TN 3. TEIS (tn.gov) 4. PACEs 连接资源中心主页 - PACEs 连接资源中心 - PACEs 连接的 LibGuides 5. ACE 基础知识 | ACEs Aware – 采取行动。拯救生命。\ 6. 大脑是如何构建的:大脑发育的核心故事 - YouTube 7. 哈佛大学儿童发展中心 - YouTube 8. 主页 – 关于 ACE、PCE 和创伤反应的研究 – Pinetree 研究所的 LibGuides 9. Tufts HOPE – 积极体验带来的健康结果 10. 您有哪些 ACE 和 PCE?| PACEsConnection 11. 什么是 ACE?它们与毒性压力有何关系? (harvard.edu) 12. ACES 培训 DCS TN.gov
图 1:调查前 12 个月和 5 年内,按国家和目标群体划分的总体因各种理由而受到歧视的发生率(%) �� ...图 4:调查前 5 年内遭受歧视的原因,按目标群体划分(%) ����������������������������������������������� 42 图 5:调查前 12 个月内遭受歧视的原因数量(%) ������������������������������������������������������� 43 图 6:调查前 12 个月内遭受歧视的频率(%) ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 44 图 7:调查前 12 个月和 5 年内种族歧视的普遍性,按目标群体和国家划分(%) �� ...图 10:受访者在过去 12 个月和 5 年内感到遭受种族歧视的地区数量