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等容与等压绝热压缩空气储能的比较分析
摘要：绝热压缩空气储能 (ACAES) 被认为是一种有前途的、电网规模的中长期储能技术。在 ACAES 中，空气存储可能是等容（恒定体积）或等压（恒定压力）。等容存储，其中内部压力在系统充电和放电时在上限和下限之间循环，在机械上更简单，但它会导致不良的热力学后果，从而损害 ACAES 的整体性能。等压存储可能是一种有价值的替代方案：存储量会发生变化，以抵消当空气质量进入或离开高压存储时可能发生的压力和温度变化。在本文中，我们基于预期的 ACAES 和现有的 CAES 系统特征开发了一个热力学模型，以比较等容和等压存储的效果。重要的是，通过使用二阶多项式拟合等熵压缩机效率，包括由于滑动存储压力导致的非设计压缩机性能。对于我们建模的系统，等压系统往返效率 (RTE) 达到 61.5%。即使不考虑压缩机非设计性能下降，等容系统也能达到 57.8%。这一事实与因节流和混合不同温度下储存的热量而产生的固有损失有关。在我们的基准情景中，等熵压缩机效率在 55% 到 85% 之间变化，等容系统 RTE 比等压系统低约 10%。这些结果表明，CAES 的等压储存值得进一步开发。我们建议后续工作研究能量流以及等压储存机制的可扩展性挑战。
“社会认可”的概念分析：关于人工智能伦理
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类，促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此，我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分，并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域，可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。
神经元内包容性疾病呈现语音震颤
神经元内核内纳入疾病（NIID）是一种遗传性神经退行性疾病，是由GGC重复膨胀Notch2NCL基因引起的，并由嗜酸性粒细胞激素盐内夹杂物中心，在神经元中可见，皮肤细胞，细胞，细胞和骨骼肌肉细胞。1,2大脑磁共振成像（MRI）显示了扩散加权成像（DWI）上皮质质体连接处的特征性超强度区域。基于初始症状和主要症状，将受NIID影响的受试者分类为痴呆症主导者或肢体弱点 - 显性表型。2然而，在遗传性基本震颤-6（ETM6）中也报道了Notch2NCl基因的异常GGC重复扩展。3 ETM6的特征是上肢的成人动力学和/或姿势震动
与海变斗争
虽然对海洋二氧化碳去除（MCDR）的研究扩大了速度，但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望，重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈，我们重点介绍了四个主题紧张关系，这些主题紧张局势使他们的思维定向，但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的：（1）“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性； （2）通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要； （3）MCDR作为一种废物管理形式的框架，反过来又将产生新的（目前知之甚少）的环境污染物形式； （4）对包容性治理的承诺，在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能，但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
超越边界：对机器人技术的接受与抵制
例如，当非残疾人士利用机器人技术来增强他们的身体或智力能力并更好地在社会中生活时，他们可能不会感到自己被物化。但是，考虑到机器人技术所带来的超能力是外界赋予的机械能力或者物质能力，因此也可以理解为人是自愿物化的。 当我们考虑这种情况时，人类是否会抵制无休止地卷入对物质能力的竞争以及人类价值重心向物质能力转移的趋势？如果跨性别者或新人类的存在成为永久特征，那么基于精英统治或经济实力的社会差距是否会扩大？相反，如果建立一个基于社会共识的体系，让任何人都可以成为超人类，获得一定的身体和智力能力，甚至鼓励这种做法，是否会带来一个更加平等和包容的社会，社会差距是否会消失？当这一切发生时，成为一个符合自己性格的超人类，是否会成为一种可以被轻易接受和适应的事情，就像在虚拟空间中为自己的角色收集配饰的感觉一样？
基因组编辑的食物和社会接受的现状
i-1讲座的摘要I-2的问题和答案的摘要I-3问题摘要II公共研讨会“食品安全与社会”记录II-1“基因组编辑的农作物” II-2回答无法在场地参考材料后词
负责任的人工智能代理的社会接受度
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线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
