此外,可持续发展团队积极与五箭的各种利益相关者接触,包括投资者、监管机构、同行和行业协会。对于投资者,我们进行全面调查,了解他们的需求和期望,确保我们的可持续发展战略符合他们的优先事项。对于监管机构,我们积极参与磋商,就将法规实施到市场实践中提供建议和反馈。对于我们的同行,我们定期会面和合作,通过交流最佳实践并共同推动有意义的长期变革,培养共享学习和创新的文化。此外,对于行业协会,我们不仅遵守而且积极推广相关章程,表明我们对行业标准的承诺。通过这些多方面的参与,我们确保五箭不仅不断进步,而且不断增强其影响力,推动行业内的积极变革。
CNTR 本质上是一种高性能核热推进 (NTP) 系统,其推进剂直接由反应堆燃料加热。CNTR 与传统 NTP 系统的主要区别在于,CNTR 不使用传统的固体燃料元件,而是使用液体燃料,液体通过离心力包含在旋转圆柱体中。CNTR 的性能目标是在使用氢推进剂时以 1800 s 的比冲提供高推力,在使用氨、甲烷或肼等被动可储存推进剂时以 900 s 的比冲提供高推力。如果实现,这样的性能将使人类 420 天的火星往返任务和其他先进的太空任务成为可能。高效使用任何挥发性物质作为推进剂的能力还可以极大地促进小行星和柯伊伯带天体等太空资源的开发。
我们于 2018 年推出了 Thrive。这是我们确保将人置于我们所做的一切的核心的方法。Thrive 今天与当时一样重要,同时认识到我们运营的世界已经发生了巨大变化。我们的企业计划是对优先考虑我们为当地人民提供的服务以及最终可用的预算的直接回应。该计划将不断发展,我们将寻求让居民和我们的合作伙伴进一步参与完善该计划。在此过程中,重申我们对盖茨黑德和您的承诺。
摘要目的:评估1,400代谢产物与结直肠癌和胃癌之间的因果关系。研究设计:孟德尔随机化研究。研究的地点和持续时间:中国Yantai University的Yanai Yuhuangding医院,于2024年7月至2024年8月。方法论:分别从加拿大的衰老纵向研究(CLSA)以及昂贵的Finngen项目中得出了全代代谢物基因组关联研究(GWAS)数据和遗传数据。根据其与全基因组显着性水平的代谢产物的关联选择合适的仪器变量,从而确保了绘制的因果下降中的高度可靠性。使用逆差异加权(IVW)进行初始分析。敏感性分析,以验证发现并评估潜在的多效性或偏见。结果:代谢物包括8,299名个体的研究。胃癌包括1,307例病例和287,137例对照;大肠癌包括6,509例和287,137例对照。研究确定了与不同程度的风险增强或缓解措施相关的69个代谢产物。胃癌是一个更集中的发现突出了两个具有显着因果关系的代谢产物,与风险增加以及保护性影响相关。灵敏度分析确定了这些发现的有效性。结论:通过阐明对结直肠癌和胃癌风险的直接因果关系的特定代谢产物,这项研究标志着理解涉及癌症发展的代谢途径的显着进步。
1964 年,《微型计算机》一书的作者克里斯托弗·埃文斯发表了一篇论文,在文中他将做梦的状态比作计算机离线。在这两种情况下,与现实环境的联系都被切断了。这本新书《夜之风景》是那篇 1964 年论文的延伸。埃文斯于 1979 年突然去世,科学记者彼得·埃文斯承担了编辑和完成这本书的任务,他遇到了将早期草稿思考到合乎逻辑的结尾的问题。这本书由两个很少交流的头脑以这种方式写成,未能达到其宏伟的目标,这也许并不奇怪。克里斯托弗·埃文斯显然想要提出一种全新的梦境理论。然而,这本书以对睡眠和梦的生理学、弗洛伊德和荣格的思想以及不太传统的梦境与超感官知觉的关系的简要介绍开始。然后,它继续描述了 20 世纪 50 年代的一项研究,在这项研究中,渴望进入吉尼斯世界纪录的人试图保持清醒 200 小时或更长时间。他们全都开始出现幻觉,脾气变得非常暴躁,最后不得不被允许入睡。从那时起,更复杂的研究表明,当我们快速眼动时,我们会做梦,如果受试者被剥夺了快速眼动睡眠,他们也会受到心理困扰。埃文斯的结论是我们需要做梦。如果是这样,为什么呢?弗洛伊德当然相信他有答案。但埃文斯认为弗洛伊德的想法只是一厢情愿的想法,并开始
摘要。我们通过进一步研究我们之前工作中的量子簇代数方法,构造了四面体方程的新解。关键要素包括连接到 A 型 Weyl 群最长元素接线图的对称蝴蝶箭筒,以及通过 q-Weyl 代数实现量子 Y 变量。该解决方案由四个量子双对数的乘积组成。通过探索坐标和动量表示及其模数双反,我们的解决方案涵盖了各种已知的三维 (3D) R 矩阵。其中包括 Kapranov–Voevodsky (1994) 利用量化坐标环获得的矩阵、从量子几何角度获得的 Bazhanov–Mangazeev–Sergeev (2010)、与量化六顶点模型相关的 Kuniba–Matsuike–Yoneyama (2023) 以及与 Fock–Goncharov 箭筒相关的 Inoue–Kuniba–Terashima (2023)。本文提出的 3D R 矩阵为这些现有解决方案提供了统一的视角,并将它们合并在量子簇代数的框架内。