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T＆E在低碳燃料上的位置 欧洲橄榄油2024年：哪个国家将倡导气候？ 国家社会气候计划的关键措施 装配厂还是电池供电？ T＆E EV关税纸 T＆E的位置纸上的临近车辆法规 电池中的镍以及如何可持续保护 Eni的炼油厂仍在依靠棕榈油的炼油厂... how露租赁companies-can-become-a-key-driver- ... 对电池CF规则委员会的书面反馈 卡车制造商的隐藏碳问题 国家援助报告T＆E-运输与环境 欧洲电池的工业蓝图 云上方：2023年的欧洲航空排放 车轮上的电池 - 运输与环境 卡车重量和尺寸 - 运输与环境 一项关于欧盟亚洲电动性投资的研究
对于大多数航空和运输流量的脱碳，电气化是不可行的，欧盟应优先使用RFNBOS（非生物学起源的可再生燃料，也就是绿色氢和衍生的电子燃料）。用额外的风和太阳能产生RFNBO具有多个优点：这些解决方案更可扩展 - 同时最小化环境影响 - 以满足2050年对RFNBOS的需求激增（与生物燃料和化石燃料不同）。同时，投资RFNBOS使欧盟能够离开 - 主要进口 - 化石燃料。它基于风，电子，合成过程等欧洲工业冠军的优势。最后但并非最不重要的一点是，RFNBO的可持续性规则将兑现真正的零碳燃料的承诺，而没有许多参与蓝色氢的不确定性。这就是为什么应优先考虑欧洲和国家法规和财政支持以支持RFNBOS的供应（在运输中，航空和运输中）的原因。
云上方：2023年的欧洲航空排放
这些节省源于对参考方案的各种改进和效率，因为模型交换了其他成本更高的选项。例如：与参考方案相比，对固定电池存储的需求最多可以减少142 gwh，而备用电厂所需的能力可以减少126 GW。此外，双向充电可以更有效地整合可变可再生能源，尤其是太阳能PV作为更具成本效益的选择。到2030年，额外的PV容量可能达到121 GW，到2040年，额外的PV容量可能会增加到430 GW-几乎是欧盟今天3的总PV容量的两倍。此外，虽然欧洲仍需要大量提高其陆上风能发电能力，但
sfpnet：用于一般激光雷德点云上语义分割的稀疏焦点网络
摘要。尽管LiDAR语义分割迅速发展，但最先进的方法通常融合了源自机械旋转激光雷的基准的专门设计的诱导偏差。这可以将模型的通用性限制在其他类型的LiDAR技术中，并使超参数调整更加复杂。为了解决这些问题，我们提出了一个广义框架，以通过我们稀疏的焦点调制来代替窗户注意力来适应市场中普遍存在的各种各样的发光剂。我们的SFPNET能够阐述多层上下文，并使用栅极机制动态聚集它们。通过实现渠道信息查询，编码包含本地和全局上下文的功能。我们还引入了一种新型的大型混合溶质激光雷达语义segmentation数据集，用于机器人应用。sfpnet表现出对源自机械旋转激光雷达的常规基准测试的竞争性能，同时在从固态激光拉尔的基准上实现最新结果。此外，它在我们的新型数据集中的现有方法胜过来自混合固体激光雷达的新型数据集。代码和数据集可从https://github.com/cavendish518/sfpnet和https://www.semanticindustry.top获得。
AWS云上的基因组医学加速
对基因组学创新的投资以较低的成本改善健康成果是英国政府英国基因组战略的最前沿。NHS和基因组学提供的100,000个基因组等项目正在加速基因组学在临床护理中的使用。NHS基因组医学服务（GMS）是一家世界领先的基因组医疗服务 - 正是将基因组学洞察力融入一线临床实践，支持更公平的护理和改变公民生活的先锋。
定量策略维修用于云上的访问控制
随着云计算的日益普遍性，提供对存储在云中的信息的安全访问已成为关键问题。由于访问控制策略的复杂性，管理员可以无意间允许对私人信息的意外访问，这是基于云的服务中数据泄露的常见来源。在本文中，我们提出了一种定量符号分析方法，用于自动化政策维修，以确定过度保证政策。我们使用SMT公式编码访问控制策略的语义，并使用模型计数评估其允许性。给定政策，宽容的限制以及应允许的一组请求，我们通过减少允许性和改进来迭代修复该政策，以便在仍然允许给定的一组请求时达到限制的限制。我们通过将其应用于亚马逊AWS身份和访问管理（IAM）策略语言中的策略来证明我们的自动化政策维修技术的有效性。1
使用云上的量子计算机
E. Pelofske，A。Bärtschi和S. Eidenbenz，“实践中的量子量：用户可以从NISQ设备中期望的东西”，在IEEE Quantum Engineering的IEEE交易中，第1卷。3，pp。1-19，2022，Art No。 3102119。1-19，2022，Art No。3102119。
在 VMware 混合云上构建业务关键型应用程序
但是，在确定在虚拟机上运行的 BCA 工作负载的大小时，为该虚拟机分配当时所需的确切资源数量非常重要。这样可以以最低的开销优化性能，并通过关键生产 BCA 工作负载虚拟化节省许可费用。随后，可以无中断地添加资源，或者只需短暂重启虚拟机即可。要了解运行 BCA 工作负载的目标虚拟机需要多少资源，请使用特定于工作负载的监视工具（例如 Oracle Dictionary 动态表 [v$ 表]、Oracle AWR 报告、SQL Server 动态管理视图 [DMV] 或 Windows 性能监视器）监视服务器。