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容量补偿机制或纯能源市场...
2020 年 3 月 24 日 1. 简介 清洁能源一揽子计划和法规 (EU) 2019/943（相关摘录见附录 C）认为，默认的市场设计应为纯能源市场 (EOM)，任何容量补偿机制 (CRM) 都应只有在通过一系列障碍后才能引入，而且应该是暂时的和有时间限制的。本文认为，鉴于欧盟和英国越来越多地采用的具有挑战性的脱碳目标、大幅增加可再生能源的要求以及逐步淘汰或放弃零碳核电的威胁，对 EOM 的要求存在严重问题。可再生能源需要后备电源，其数量甚至很难预测一年后，更不用说在灵活电厂的整个使用寿命期间了。依赖没有私人市场愿意提供的长期合同的 EOM 将增加资本成本。由于零碳工厂的资本密集程度很高，这直接增加了脱碳的成本，而此时公众对这些成本的敌意正在日益增长。然而，在认为 EOM 不再适合用途之前，有必要对其进行审查，本文旨在提出一些反对意见。
水服务和气候变化
没有水，人类、动物或植物都无法生存。然而，气候变化威胁着全球水资源的供应和质量，这一现实对公共卫生产生了重大影响。干旱和洪水事件的发生率不断上升，WASH（水、卫生和健康）基础设施在地球各个角落的推广始终面临障碍，基础设施越来越容易受到气候灾害的影响，这些都迫使水务运营商重新调整其水资源管理方式，以最大限度地提高水资源的可用性。近八分之一的欧洲人生活在可能遭受洪水侵袭的地区，而 30% 的南欧人不得不应对长期缺水问题。4 这些现象需要立即解决：减少泄漏、可持续的基础设施管理、采用资源密集程度较低的水管理解决方案以及网络和废水再利用之间的互连。目前，运营商需要通过调整其饮用水生产系统来为未来做好准备，例如，通过规划基于地下水补给的解决方案来保证弹性供应源。
没有增长的创新？探索创新对经济增长的依赖性
十多年来，绿色增长和去增长的倡导者一直在争论经济增长在向确保全球范围内的社会福祉而又不超越地球界限的社会体系转型中的作用。鉴于这种转型需要各种创新，本文探讨了创新对经济增长的依赖程度，以及潜在的长期经济停滞或衰退可能对创新过程和系统产生何种影响。我们从不同角度使用混合方法来探讨这个问题。首先，我们基于德国社区创新调查 (CIS) 的数据，对部门层面经济增长与创新活动之间的联系进行定量分析。在这里，我们发现两个部门（石油和广告业）的增长率为负，但创新企业的比例仍然高于平均水平。随后，我们对国际制药行业进行了深入的定性案例研究，这使我们能够纳入定性评估维度。在这里，我们研究了不同的创新方法，发现资助研发活动所需的资金量和新药带来的额外健康益处差异很大。我们最终得出结论，经济增长并不是所有创新的必要条件，并反思了对创新政策的一些影响。如果在后增长时代，财政资源有限，那么转向资本密集程度较低的创新类型并集中精力解决优先的社会或生态需求的创新似乎是可行的。
泽润生物新型HPV疫苗获得世卫组织预认证
2 型新型口服脊髓灰质炎疫苗 (nOPV2) 是首个于 2020 年被列入世卫组织紧急使用清单的疫苗，并于 2023 年底获得世卫组织预认证，该疫苗的设计比前代疫苗基因更稳定，引起的变异脊髓灰质炎病例更少。nOPV2 的推广在应对脊髓灰质炎疫情方面继续取得成效，证实设计修改正在按预期发挥作用。PATH 目前正在规划未来几年，推进对其他 nOPV 的研究，包括一项新的临床研究，该研究将评估 2 型和 1 型 nOPV 之间的免疫干扰。这将有助于了解在两种脊髓灰质炎血清型都流行的环境中同时接种 nOPV2 和 nOPV1（如果后者成功通过临床试验）的可行性。此外，PATH与药品和保健产品管理局合作，在脊髓灰质炎疫苗制造商之间启动了一项合作研究，以标准化高通量测序在常规脊髓灰质炎疫苗放行测试中的使用，这是一种资源密集程度较低的方法，符合在实验室测试中取代、减少和改进动物使用的努力。
赞比亚经济中的农产品加工产业
农产品加工行业在赞比亚的大多数发展政策文件中都被列为优先行业。农产品加工行业在赞比亚经济中的战略重要性归因于该行业对经济结构转型、多样化和包容性增长的潜力。在本章中，我们强调了农产品加工行业在赞比亚经济中的重要性，并表明该行业不仅是独立以来制造业最大的组成部分，而且具有为该国创造急需的就业机会做出贡献的巨大潜力。我们在本章中表明，农产品加工行业（特别是纺织、服装和皮革以及木材和木制品）是劳动密集程度最高的行业，平均每投资 100 万克瓦查需要 18 名工人，而非农产品加工制造业只需要 9 名工人。我们还利用贸易数据表明，赞比亚在许多农产品加工产品方面都表现出比较优势，包括动物饲料、精油、谷物和面粉、豆饼、非酒精饮料、糖和糖果，以及木材和木制品、织物、合成纤维、鞋类和烟草制品方面的巨大未开发潜力（潜在比较优势）。鉴于此，我们在本章中指出，农产品加工为赞比亚进入庞大且不断扩大的区域市场提供了巨大潜力。但要发挥这一潜力，该国必须解决一些长期存在的挑战，这些挑战导致当地农产品加工企业在区域层面的竞争力下降。关键词：农产品加工业、赞比亚、区域市场、包容性增长、农业、加工食品。JEL 代码：O18、F15、R11、O10、O13
聚合物质量平衡核算方法评估研讨会报告
随着人们对塑料废物对环境和人类健康的影响有了更好的了解，许多品牌已承诺制定雄心勃勃的再生材料含量目标，旨在支持循环经济并减少塑料废物。美国几个州也提出或实施了再生材料含量规定（例如 [4]、[5]、[6] 和 [7]）。回收塑料的主要途径是机械回收。事实上，对机械回收的优质原料的需求日益增加，并且有机会扩大这条途径，因为它比许多替代方案的资源密集程度更低。然而，现有的机械回收基础设施在回收所有类型的塑料废物方面的能力有限，也无法提供满足某些品牌目标、功能要求和一系列预期强制要求的行业要求所需的再生材料的质量和数量，例如食品包装、医疗级应用和透明材料（例如汽车前照灯镜片）。因此，化学回收（将聚合物还原为其原始单体形式或其他小分子前体，以重新引入供应链）具有很大的吸引力，尤其是对于仍然对机械回收方法构成挑战的聚合物产品而言。由于化学回收的性质，特别是化学回收的碳原子和有机分子与原始原料相同，因此在过程中无法追踪或测量，因此提出了一种工具，即质量平衡 (MB) 核算，用于跟踪、追踪和认证循环聚合物，并且在某些情况下已经应用。虽然 MB 认证标准在其他商品领域有着悠久的历史，但直到最近才在聚合物领域得到考虑，部分原因是最近的技术进步和扩大化学回收规模的激励措施。
太阳能多功能农业的发展
农业是印度的骨干。帕迪和小麦是农业的新领域之一，那里的科学家和生产者仍然没有太多参与。该领域存在问题，例如如何最大化，如何提高生产率以及如何降低成本。印度使用两种类型的农业设备，手动方法（传统方法）和机械类型。机械化是指在能源和工作之间使用混合设备。这种混合设备通常会将运动（例如旋转，线性）传输到线性或提供许多机械优势，例如增加或降低速度或增益。农业机器是用于农业或其他农业活动的机器。机械化的农业是使用农业机械来机械化农业工作，从而大大提高了农业工人的生产率。在现代，电动机械取代了许多以前手工或从事的动物（例如牛，马和mu子）完成的农业任务。在农业历史上，有许多使用工具（例如hoe和犁）的例子。但是自工业革命以来，机械的持续整合使农业的劳动密集程度降低了。自动化的最大优势是节省劳动力。但是，它还节省了能源和材料，并提高了质量，准确性和精度。吃种子，施用农药和收割作物是耕作的重要步骤。通用农业机器的设计将帮助农村地区和小型农场的印度农民。这降低了喂养种子的成本，喷洒农药和切割田地，并有助于提高印度农民的经济水平。
学习走路：通过...
摘要 - 在性能和能量限制下的腿部机器人运动的在线学习仍然是一个挑战。的方法，例如随机梯度，深度增强学习（RL），已经针对双子，四倍和六脚架进行了探索。这些技术在计算密集程度上，因此很难在边缘计算平台上实施。这些方法在能源消耗和吞吐量方面也是不足的，因为它们依赖复杂的传感器和数据预处理。另一方面，神经形态范围（例如尖峰神经网络（SNN））在边缘智能上的低功率计算中变得越来越有利。snn表现出具有突触的仿生峰值时间依赖性可塑性（STDP）的强化学习机制的能力。但是，尚未探索训练腿部机器人以中央模式发生器（CPG）在SNN框架中生成的同步步态模式行走。这种方法可以将SNN的效率与基于CPG的系统的同步运动相结合 - 提供了移动机器人技术中端到端学习的突破性绩效。在本文中，我们提出了一种基于增强的随机学习技术，用于培训刺激CPG的六型固醇机器人，该机器人学会了在没有先验知识的情况下使用生物风格的三脚架步态行走。整个系统是在具有集成传感器的轻质Raspberry Pi平台上实现的。我们的方法在有限的边缘计算资源中为在线学习打开了新的机会。
L2G：重新利用语言模型来执行基因组学任务
预训练语言模型已经改变了自然语言处理 (NLP) 领域，它们的成功激发了基因组学领域开发特定领域基础模型 (FM) 的努力。然而，从头开始创建高质量的基因组 FM 需要大量资源，需要强大的计算能力和高质量的预训练数据。大型语言模型 (LLM) 在 NLP 中的成功很大程度上是由工业规模的努力推动的，这些努力利用了庞大、多样化的语料库和海量计算基础设施。在这项工作中，我们旨在绕过从头开始创建基因组 FM 的数据和计算瓶颈，而是建议将现有的 LLM 重新用于基因组学任务。受最近观察到的“跨模态转移”现象的启发——在自然语言上预训练的转换器可以推广到其他模态——我们引入了 L2G，它使用神经架构搜索 (NAS) 和一种新颖的三阶段训练程序将预训练的 LLM 架构调整为基因组学。值得注意的是，无需对 DNA 序列数据进行大量预训练，L2G 在多个基因组学基准测试中超过一半的任务上都比经过微调的基因组 FM 和任务特定模型表现优异。在增强子活性预测任务中，L2G 进一步展示了其识别重要转录因子基序的能力。我们的工作不仅突出了语言模型在基因组学等域外任务中的通用性和有效性，还为基因组研究中更高效、资源密集程度更低的方法开辟了新途径。
利用太阳能从生物质中生产氢气
随着全球能源转型不仅转向降低能源生产的碳强度，而且还采用新技术，可再生能源和氢能的潜在组合已成为可能同时满足这两个目标的有力竞争者。能源转型对实现可持续的低碳能源系统至关重要的一个方面是考虑所谓的“利基”技术 [1] 及其突破和成为主流的能力，与成熟技术竞争市场份额 [2]（见表 1）。尽管氢能在许多市场中仍可以说是一项“利基”技术 [3]，但它已经被公认为未来低碳能源系统的潜在存储和能源生产媒介 [4、5]。据估计，未来五年全球氢能需求每年将增长 4% 至 5% [6]。到 2050 年，根据 2 C 情景，预计氢气的年需求量将增加到 6.5 亿吨，或约 78 EJ，与目前的排放水平相比，每年可减少 60 亿吨二氧化碳 (tCO2)，前提是大多数氢气由可再生能源生产[7]。与此同时，目前氢气的生产仍然主要来自化石燃料（即通过蒸汽甲烷重整和煤气化）和通过使用各种电力输入以及碱性水、固体氧化物或质子交换膜电解方法[7]。因此，氢气生产在 2015 年产生了 5 亿吨二氧化碳，在 2019 年产生了 8.3 亿吨二氧化碳[8]。为了满足这一不断增长的需求并减少排放，需要采用碳密集程度较低的氢气生产方法。这项研究提出了一种利用生物质和太阳能生产氢气的新型工艺，这两项技术本身都已经比较成熟，但以一种独特的“利基”组合，作为低碳能源生产的建议。