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工作优惠：博士后职位 - 巴黎
肥胖，超重和2型糖尿病（T2D）是主要的公共卫生问题。脂肪组织将多余的能量作为脂肪存储，并充当内分泌器官，释放影响代谢，食欲和胰岛素敏感性的激素和炎性分子。我们的研究专门关注与肥胖/糖尿病有关的G蛋白偶联受体（GPCR）的功能。GPCR具有重大的治疗兴趣，因为它们很容易被药物瞄准。我们正在寻求一名有动力且才华横溢的博士后研究人员加入一个资助的项目，旨在使用蜂窝和体内实验（PI：Julie Dam博士），旨在揭示GPCR在肥胖和糖尿病中的作用。
爱尔兰体育巴黎自行车评论
以爱尔兰体育高性能战略（2021-2032）的七大支柱为指导框架，从获得高性能计划资金的国家体育管理机构 (NGB) 那里获得了反馈、见解和意见。此外，爱尔兰奥林匹克联合会、爱尔兰残奥会、北爱尔兰体育、北爱尔兰体育学院和该部等主要利益相关者以及爱尔兰体育学院的同事也为审查过程做出了巨大贡献。在此基础上，Portas Consulting 对该系统在整个巴黎周期的表现进行了全面而有力的审查，同时确定了一系列 20 项建议，以确保爱尔兰高性能体育继续保持上升轨迹。
空中客车服务更新 - 巴黎航展
法航工业公司荷航工程与维护部门与空客合作开展虚拟发动机启动维护培训 空客和 AFI KLM E&M 已达成技术和商业合作伙伴关系，共同开发和管理基于 PC 的虚拟发动机启动 A320 维护培训解决方案。它适用于所有 A320 发动机类型，将使用高清沉浸式 3D 模拟，并基于真实的操作场景和在役飞机维护程序。该解决方案将为在模拟器上进行的培训课程提供灵活的替代解决方案，方便在培训中心、外地站或客户基地安排课程和本地化。借助新解决方案，需要接受培训和获得发动机启动测试资格的技术人员和机械师将能够在沉浸式 3D 环境中可视化 A320 驾驶舱并执行模拟启动测试操作。该软件允许监控三个 PC 站：一个供教员控制学员的训练进度，另一个供每个学员（机长和军官）使用，每个学员都配备 3D 耳机。AFI KLM E&M 和空中客车将在 2019 年底前开始在自己的维护培训中心使用该软件，随后在合作伙伴的网络中使用。照片
阿丽亚娜 5 - ENSTA 巴黎
第 2 章。性能和发射任务 2.1。简介 2.2。性能定义 2.3。典型任务概况 2.4。一般性能数据 2.4.1。地球同步转移轨道任务 2.4.2。SSO 和极圆轨道 2.4.3。椭圆轨道任务 2.4.4。地球逃逸任务 2.4.5。 国际空间站轨道 2.5。注入精度 2.6。任务持续时间 2.7。发射窗口 2.7.1。定义 2.7.2。发射窗口定义过程 2.7.3。GTO 双发射的发射窗口 2.7.4。GTO 单发射的发射窗口 2.7.5。非 GTO 发射的发射窗口 2.7.6。发射推迟 2.7.7。升空前发动机关闭 2.8。飞行过程中的航天器定位 2.9。分离条件 2.9.1。定位性能 2.9.2。分离模式和指向精度 2.9.2.1。三轴稳定模式 2.9.2.2。旋转稳定模式 2.9.3。分离线速度和避免碰撞风险 2.9.4。多分离能力
符合巴黎协定的行业基准
SIAMESE（带能源系统模拟器的简化综合评估模型）是一种复杂度较低的 IAM，它考虑到经济增长和能源消耗之间的复杂相互作用，在国家或州一级提供成本最优的排放路径（Sferra 等人，2018b）。在缩小给定模型（例如 IEA/ETP 2017）的能源部门结果的同时，SIAMESE 考虑了一套符合“中间路线”社会经济故事情节的连贯假设，例如（Dellink、Chateau、Lanzi 和 Magné，2017；Fricko、Havlik、Rogelj、Klimont 和 Gusti，2017）。该故事情节依赖于国家（或州）一级技术发展和 GDP 增长的历史趋势的延续。同时，在分配一个国家或地区需要为《巴黎协定》的长期目标做出多少全球减排贡献时，SIAMESE 具有成本优化的视角。在国家层面使用 IAM 基准面临着将区域结果（在 IPCC 1.5 数据库中报告为 R5ASIA、R5OECD+EU、R5MAF、R5LAM 和 R5REF）分配到国家层面的挑战。SIAMESE 整合了各种国家数据来源来完成这项任务。它使用报告的各个情景的国家预测，包括预测时间范围内的人口和 GDP 发展情况以及分析基准年的当前能源使用情况。当前可用的 IAM 路径使用 2010 年作为基准年，SIAMESE 使用来自 2015 年的最新数据，因此整合了原始 IAM 模型路径中未包含的国家的国家发展情况。 SIAMESE 方法可应用于整体经济（例如缩减总体一次能源消耗和排放），或适用于单个行业（例如运输、电力等）。SIAMESE 将原始 IAM 路径（例如，在此情景下从 2010 年开始的 OECD 地区路径）和特定国家观察到的能源消耗和排放数据作为输入。基于 SIAMESE 模拟，我们计算出特定国家符合《巴黎协定》的能源预测。降尺度的局限性体现在驱动情景中，在这种情况下，该情景在多个领域表现薄弱，包括工业脱碳、交通电气化以及可再生氢作为能源载体的成本。因此，我们将 SIAMESE 模拟用于多种情景和 IAM 模型，以纳入所有可能的兼容路径。可以使用排放因子处理每种情景中产生的燃料组合，以得出符合《巴黎协定》的预算、排放强度和其他相关指标。不确定性评估
实现日本的巴黎协议目标
总体而言，过去 30 年来，日本的排放量以年均 0.1% 的增长率小幅增长。⁸ 全球经济衰退导致排放量从 2008 年到 2011 年稳步下降。然而，2011 年福岛第一核电站发生悲惨事故后，全国各地的核电站关闭，煤炭、天然气和石油发电取代核电站，排放量大幅增长。结果，以化石燃料为基础的火力发电从 2010 年日本总发电量的 65% 增加到 2012 年的 89%。⁹ 2016 年，日本排放了 1,305 百万吨二氧化碳当量，成为继中国、美国、印度和俄罗斯之后世界第五大排放国。10
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