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直接空气捕获：催化碳负面未来
近几十年来，史无前例的工业化，城市化和技术进步的速度导致大气二氧化碳（CO 2）水平急剧增加。随着这种不熟悉的地区的酸雨形成和其他极端天气事件， 。 在这些问题中，全球变暖被认为是对当前环境的最大威胁。 根据2015年《巴黎协定》，全球变暖的目的定于全球1.5°C以内。 参与该条约的国家采用了许多方法来解决CO 2的排放，包括提高能源效率和保护，低碳燃料，可再生能源和造林。 但是，根据联合国的说法，这些国家的总排放的变化将不到1％，而目标范围约为43％1。。 在这些问题中，全球变暖被认为是对当前环境的最大威胁。 根据2015年《巴黎协定》，全球变暖的目的定于全球1.5°C以内。 参与该条约的国家采用了许多方法来解决CO 2的排放，包括提高能源效率和保护，低碳燃料，可再生能源和造林。 但是，根据联合国的说法，这些国家的总排放的变化将不到1％，而目标范围约为43％1。。在这些问题中，全球变暖被认为是对当前环境的最大威胁。根据2015年《巴黎协定》，全球变暖的目的定于全球1.5°C以内。参与该条约的国家采用了许多方法来解决CO 2的排放，包括提高能源效率和保护，低碳燃料，可再生能源和造林。但是，根据联合国的说法，这些国家的总排放的变化将不到1％，而目标范围约为43％1。
对托儿提供者的负面和纪律处分
-Licensing Agreement 11/9/2021 5/9/2022 3-006.01 Licensee Requirements 3-006.02 Director Requirements 3-006.15C Staff-to-Child Ratio 3-006.23A Infant Care Rooms Nondisciplinary Corrective Action 10/3/2022 4/3/2023 3-002 Definitions 3-006.01 Licensee Requirements 3-006.02 Director Requirements 3-006.19 Supervision of Children 3-006.20A Prohibited Forms of Discipline Probation 7/29/2016 3/24/2017 3-006.01 Licensee Requirements 3-006.02 Director Requirements 3/24/2017 1/29/2018 3-006.04 Director Qualifications 3-006.10B Nutrition - Food Safety Train 3-006.10C Transportation Training 7/29/2016 3/24/2017 3-006.14B中心政策3/24/2017 1/29/2018 3-006.15c staff-tos-to-to-Child比率7/29/2016 3/24/2017 3-006.19 3-006.19向3- 006.20A prociper的监督3- 006.20A displine 3-- ipecipline 3-- 006.30 3-006.31A管家和维护3-007.03围栏室外游乐区
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
对生活质量的负面影响：无声糖尿病
6。Dinesh Pv。等。“卡纳塔克邦苏利亚乡村2型糖尿病患者中有关糖尿病的知识和自我保健实践：基于社区的横断面研究”。家庭医学和初级保健期刊5.4（2016）：847-852。
评估 IT 行业对环境的负面影响：呼吁可持续的解决方案
摘要。本文探讨了信息和通信技术 (ICT) 行业对环境的负面影响，并提出了减少这种影响的建议。本文强调，虽然数字和环境问题是全球公众辩论的主要话题，但它们很少被一起讨论。本文采用定性方法来评估 ICT 行业对环境的当前影响，方法是审查相关文献、分析该行业全球影响的数据，并考虑防止负面影响的措施。研究表明，虽然 ICT 可以对环境产生积极影响，但它也带来了威胁，例如设备生产过度消耗资源、向大气中排放二氧化碳、动植物群变化以及电子垃圾增加。本文最后呼吁制造商使用环保材料和制造工艺来制造回收含量高的产品，以减少 ICT 行业对环境的影响。
胰岛素抵抗的负面影响/ ... div>
摘要简介：接受手术的患者需要术前进行彻底的评估。高血糖与结果不佳有关，葡萄糖水平的稳定性是术前管理的重要因素。糖尿病提出了一个特殊的挑战，因为患者通常使用多种药物，包括血糖管理和心血管疗法。涵盖的区域：对糖尿病术前方法的公开数据和评论进行了PubMed搜索。共识的意见推动了手术患者管理糖尿病的大多数准则和建议。病理生理学通常具有不同水平的葡萄糖和手术应激的复杂性。在手术干预前建立良好的控制糖尿病应是非急性程序的标准做法。我们回顾实施术前评估的最佳实践，糖尿病侧重于糖尿病药物。专家意见：术前的管理因地区和国家而异。机构在术前评估的方法上有所不同，建立一致的方法将为监测患者预后提供一个平台。术前评估的多学科团队和预评估诊所可以增强接受手术人员的患者护理。
历史种族红线和当代收入不平等的现代模式对鸟类，栖息地和洛杉矶的人产生负面影响
摘要房主贷款公司（HOLC）是一项由1930年代发起的美国政府资助的计划，以评估抵押贷款风险。该计划产生了手绘的“安全风险”地图，旨在将投资集中（绿化区域）或有限（红线区域）的城市分级。此后，安全地图被广泛批评为固有的种族主义，并且与全国各地城市的较高种族隔离和较低的绿色设施水平相关。我们的目标是探索HOLC分级实践对鸟类，其栖息地以及可能在广泛应用安全风险图的大都市中经历它们的人们的潜在遗产影响，加利福尼亚州大洛杉矶（L.A.）（L.A.）。我们使用了地面收集，远程感知，人口普查数据以及描述性和预测性建模方法来解决我们的目标。鸟类栖息地和鸟类社区的模式与奢侈品效应现象密切相符，那里的绿色便利设施更健壮，而鸟类社区在洛杉矶最富有的地区更加多样化和丰富。我们的分析也揭示了HOLC分级实践的潜在遗产。洛杉矶的白人人口构成了绿线地区种族或族裔群体中最高百分比，与与自然栖息地特征（例如树木和灌木）相关的鸟类的丰富度相当大。相反，在红线区域中占主导地位的西班牙裔或拉丁美洲人种群与近代鸟类的丰度显着相关，这些鸟类与密集的城市条件相关。在红线和绿线区域中鸟类栖息地特征与鸟类社区之间的关联通常比洛杉矶没有经历过分级的地区更强，部分是因为红线的区域（包括洛杉矶最贫穷地点），包括最高水平的城市状况（例如，富裕的Zone of the Zone gregniest the Yesper the Yesper the Yeser gregree green of the ease green of the ears green of the ease green of green，属于绿色，这是绿色的，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方。绿色设施的水平（例如树冠层盖）。我们的结果表明，历史上的红线和现代收入不平等模式与不同的Avifaunal社区及其栖息地有关，这可能会影响洛杉矶各个生物多样性的人类经验，而整个洛杉矶红线地区和低收入居民区的人类经验并未受到诸如越来越多的鸟类范围的繁殖和养生过程，这可能会受益于越来越多的繁殖，这可能会使人类的养生和习惯性地受益。关键字：Avifauna，种族，Holc，Los Angeles，遗产效应，奢侈效应，种族，社会经济
解决机动对 SSA 准确性和及时性的负面影响
机动是轨道运行、星座维护、轨道插入、处置和完成任务的命脉。正如动力和受控飞行对于莱特兄弟“实现飞行”至关重要一样，能够在太空中机动对于航天运行也至关重要。然而，尽管机动对轨道运行有诸多好处，但机动是实现 SSA 准确性、及时性、协方差真实性和安全性的最重要驱动因素和最薄弱环节。美国政府长期免费向航天器运营商提供的轨道和会合评估产品未能充分解决已知和非合作机动。多年来，航天器运营商一直敏锐地意识到这些 SSA 能力的差距，甚至迫使一些航天器运营商自组并资助空间数据协会，作为解决这些已知机动缺陷的权宜之计。
利用技术应对 COVID-19 的负面影响以及沙特阿拉伯数字创业的相关机会
摘要 目的——本文介绍了研究技术在缓解 COVID-19 大流行造成的业务放缓方面的作用以及沙特企业和公民对技术手段的依赖增加以促进业务运营和其他日常生活习惯的主要发现，以及这种技术采用的增加对沙特数字生态系统的影响以及为数字创业创造一个诱人的环境。 设计/方法/方法——采用定性访谈方法来了解沙特管理者对 COVID-19 大流行和数字创业的看法。 研究结果——一个重要的发现是，现在沙特市场比以往任何时候都更愿意容纳更多的数字创业企业和数字化支持服务。由于大流行对沙特经济的负面影响以及与社交疏远措施相关的业务放缓，沙特企业的数字化导向和对技术解决方案的需求大幅增加。这意味着需要更加关注沙特企业如何利用知识经济和数字革命。原创性/价值——沙特公民越来越依赖技术来管理日常活动和满足他们的需求，为数字创业创造了机会，以服务和满足企业和人民对技术解决方案日益增长的需求。关键词创业、生态系统、沙特阿拉伯、技术、解决方案、数字、数字化、商业、经济、疫情、COVID-19 论文类型研究论文