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东南亚最大储能系统正式投入使用
附件 A — 胜科 ESS 项目详情 1）远景能源管理系统和 SCADA 平台提高日常运营效率 胜科 ESS 使用远景的监控和数据采集 (SCADA) 平台，该平台提供对 ESS 的监控和控制，从站点级别到每个电池单元和辅助设备。关键性能指标、事件警报和数据分析用于实时跟踪系统的整体性能。这提高了日常运营和维护的效率。远景的能源管理系统 (EMS) 可以监控和控制 ESS 的电源。EMS 控制和监视电池输出的准确性、速度和稳定性，确保最大功率性能以满足电网的调度要求。远景的智能液体冷却技术还将与电池设计配合使用，以提高能量密度并降低 ESS 的能耗。远景数字全球执行董事丁耘先生表示：“我们很高兴与胜科工业合作，在六个月内完成新加坡最大的公用事业规模绿地储能系统项目。这支持了国家的绿色计划，也肯定了净零技术合作对于加速向净零能源转型的重要性。” 2）华为电池系统维持最佳温度以实现稳定的电力输出 胜科储能系统采用华为的分散式温控系统，可将电池的温差维持在较窄的范围内。这延长了电池的使用寿命并确保了稳定的电力输出。 电池系统中有几级主动和被动安全保护功能。这包括分布式温度、湿度和烟雾传感器，可检测危险物质并在出现不利操作条件时发出警报。 华为国际首席执行官符方勇先生表示：“华为很高兴有机会提供我们最新的创新成果，这些创新成果融合了数字和电力电子技术，通过在该地区提供先进、智能和安全的储能解决方案来推动清洁能源革命。裕廊岛的公用事业规模储能系统部署开启了新加坡绿色之旅的新篇章，我们很荣幸能够部署我们的储能系统技术。”
投入产出网络结构在美国经济中的重要性*
赫尔顿定理指出，在存在投入产出联系的情况下，行业层面冲击对总体经济的影响完全由该行业的规模决定，而不管其在网络中的位置如何。本文认为，单独的生产网络结构是影响 GDP 增长和增长波动的重要渠道。首先，我展示的证据表明，随着 1970 年至 2017 年美国经济中的行业联系变得稀疏，即更多行业依赖少数中央投入供应商进行生产，GDP 增长放缓且波动性加大。在这些经验事实的推动下，我将投入产出联系嵌入到多部门实际商业周期模型中，并对特定部门生产力冲击的宏观经济影响进行非线性表征，以强调生产网络结构的关键作用。最后，我从数据中衡量实际的部门层面生产力冲击，将其输入模型，并研究模型隐含的生产网络结构、GDP 增长和增长波动之间的关系。我们的校准模型能够解释数据中观察到的约 20% 的商业周期波动。此外，我们的结果表明，网络连接的重要性超越了行业规模。
投入产出经济中的冲击传播
* 我们要感谢 Raphael Schoenle 慷慨地为我们提供对我们的分析至关重要的估计数据，还要感谢 Oleksiy Kryvtsov、Brendan Price、Seb Graves、Erick Sager、Alireza Tahbaz-Salehi 和美联储委员会研讨会参与者的有益讨论。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美联储委员会或联邦储备系统的观点。† Shaowen Luo 是弗吉尼亚理工大学经济学系助理教授，地址为 3016 Pamplin Hall, 880 West Campus Drive, Blacksburg, VA 24060, US (电子邮件：sluo@vt.edu) ‡ Daniel Villar 是美联储委员会研究与统计部经济学家，地址为 20th & Constitution Ave. NW, Washington, DC 20551, US (电子邮件：daniel.villar@frb.gov)
2022.10.03 核电站核锅炉房投入运行
和前代潜艇一样，梭鱼级核攻击潜艇也配备有核推进装置，这使它们的航程和机动性都十分出色。它们比上一代核动力潜艇速度更快、更耐用、用途更广泛，具备部署特种部队和使用海军巡航导弹打击数百公里外的陆地目标的新功能。它们代表着技术的飞跃，使法国能够继续留在实施现代、高效国民账户体系的少数国家俱乐部中。
太空监视望远镜将于 2022 年投入运行
摘要 2020 年 3 月 5 日，太空监视望远镜 (SST) 从位于西澳大利亚埃克斯茅斯附近的新家获得了第一束光。从那时起，只要天气允许，SST 就会观察南半球的天空，收集视野范围内经过的明亮和暗淡物体的数据。这些令人难以置信的收集包括数以万计从未见过的物体。此外，SST 还发现了以前在公共太空目录中丢失的太空物体，并发现了数十个潜在危险的自然物体。SST 独特的位置，加上它能够看到暗淡物体的能力，增强了太空监视网络 (SSN) 改进探测、飞行安全、分离、会合评估和近距离操作的能力。随着进入太空的门槛降低，越来越多的参与者获得了进入太空的机会。这种趋势将导致更严重的拥堵和竞争。随着技术进步，绕地球轨道运行的物体的数量将继续增加，而物体的尺寸将减小，这需要传感器提供更高的灵敏度、分辨率和容量。 SST 已从传统的任务型作战转向搜索型作战，而该系统的独特能力能够满足探测和跟踪深空物体的要求。SST 正朝着进入太空监视网络的作战验收迈进。经过严格的测试，SST 将提供改进太空活动探测和表征的能力。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
经济洞察 - 投入产出表 - 亚太地区。...
2.13 假设开采对附加值影响最大的行业.....................................................................................................43 3.1 2019 年至 2020 年亚太地区部分经济体产出和国内需求变化.........................................................................................................49 3.2 亚太地区部分经济体自给率最高的行业.........................................................................................................50 3.3 亚太地区部分经济体的贸易导向.........................................................................................................................52 3.4 亚太地区部分经济体按行业划分的出口导向率.........................................................................................................53 3.5 亚太地区部分经济体按行业划分的进口导向率.........................................................................................................54 3.6 亚太地区部分经济体的贸易开放度.........................................................................................................................57 3.7 东亚部分经济体的贸易开放度.........................................................................................................................58 3.8 南亚和中亚部分经济体的贸易开放度...................................................................................................59 3.9 东南亚和太平洋部分经济体的贸易开放度....................................................................................60 3.10 亚洲及太平洋部分经济体的国内和国外投入份额.........................................................................................61 3.11 2020 年亚洲及太平洋部分经济体后向泄漏的部门分布....................................................................63 3.12 2020 年亚洲及太平洋部分经济体按部门划分的进口泄漏.........................................................................65 3.13 2020 年亚洲及太平洋部分经济体的区域内和区域间影响.........................................................................67 3.14 亚洲及太平洋各次区域总出口构成.............................................................................................70 3.15 全球价值链参与率及新冠疫情对经济增长的冲击.............................................................................72 3.16 前向和后向全球价值链3.17 按子区域划分的后向和前向全球价值链参与率......................................................................................74 3.18 初级产业的后向和前向全球价值链参与率......................................................................................................77 3.19 低技术制造业的后向和前向全球价值链参与率.........................................................................................................................78 3.20 中高科技制造业的后向和前向全球价值链参与率.....................................................................................................................80 3.21 商业服务业的后向和前向全球价值链参与率.....................................................................................................................80....................81 3.22 个人与公共服务中后向与前向全球价值链参与率.....................................83 3.23 2020 年马来西亚经济部门的显示性比较优势指数.........................................................85 3.24 2020 年部分行业传统与新显示性比较优势.........................................................86 3.25 2020 年亚太地区部分经济体各部门上游性指数.........................................................89 3.26 2000 年和 2020 年亚太地区部分经济体上游性指数变化....................................90 3.27 部分经济体在全球电气价值链中的定位.........................................................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产长度.........................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................... 2020 年................................................................................................................ 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况..................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响......................................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响..................................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响..................................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响..................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响..................................................................................................... 121 5.1 核心数字经济在 GDP 中的占比和构成，2019 年............................................................................................. 130 5.2 亚洲和亚太地区部分经济体核心数字经济的规模.............................................................................................太平洋地区................................................................................................................................................131 5.3 2014—2016 年各国际组织核心数字经济估算比较................................................................................................................................132.............................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产年限.....................................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................................... 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况......................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响....................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响.................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响.................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响.................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响.................................................................................... 121经济体................................................................................................................................................................121 5.1 2019 年核心数字经济占 GDP 的比重和构成........................................................................130 5.2 亚太地区部分经济体核心数字经济规模................................................................................................131 5.3 2014-2016 年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................132.............................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产年限.....................................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................................... 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况......................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响....................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响.................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响.................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响.................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响.................................................................................... 121经济体................................................................................................................................................................121 5.1 2019 年核心数字经济占 GDP 的比重和构成........................................................................130 5.2 亚太地区部分经济体核心数字经济规模................................................................................................131 5.3 2014-2016 年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................1323 2014—2016年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................................................................1323 2014—2016年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................................................................132
F35：投入大量资金但安全性较低 - 绿色和平组织
F-35核轰炸机：有两个方面的风险 在俄罗斯侵略乌克兰战争的印象下，联邦总理奥拉夫·肖尔茨于2022年2月27日宣布为联邦国防军提供前所未有的投资金额——没有任何议会或社会辩论事后很明显，这一匆忙的决定并没有给德国带来更多的安全。一方面，这笔钱应该专门用于军事装备。过去，这通常会导致升级而不是放松。我们需要这笔钱来采取能够创造真正安全的措施，例如气候保护、教育、国际理解和加强国内和平预防。另一方面，仓促和缺乏民主辩论会导致非理性和不经济的决定，最终以纳税人的利益为代价。最生动的例子就是计划采购35架F-35战斗轰炸机。德国目前在比切尔1号军事基地有46架战斗轰炸机，用于运输和投掷美国原子弹。这些将被更现代的飞机取代。 2020年，当时的基民盟和社民党大联盟宣布购买F/A-18战斗机用于“核共享”和电子战。 2022年2月27日，肖尔茨在演讲中突然宣布收购F-35，联邦国防部宣布购买F-35。
Caiazza 对退休投入假设的评论
Caiazza 对退役输入假设的评论摘要 为了降低风能、太阳能和电池存储的公布成本，整合分析似乎故意假设这些技术的预期寿命是无限的。因此，假设设备在整个研究期间保持在线，并且不包括从现在到 2050 年的更换成本。然而，这是一个糟糕的假设，因为完全不合理地期望例如现有的陆地资源在 2050 年仍在运行。这些评论记录了整合分析和范围界定计划草案寿命假设的内容。对风能、太阳能和电池存储的预期寿命进行简短的文献检索的结果如下。然后，使用 IA-Tech 补充附件 2 排放关键驱动因素电子表格中的资源估计来估计无限寿命假设的影响。使用风能、太阳能和电池存储资源的无限期退役日期会低估 2050 年所需的总建设量。陆上风电中 3,814 MW 至 4,600 MW 未包括在内，海上风电中 6,200 MW 至 6,600 MW 未包括在内。未包括的太阳能量在 22,639 MW 至 19,983 MW 之间。最后，对于电池存储，需要开发 10,713 MW 至 12,207 MW 之间的额外资源才能达到 2050 年的预计值。看待这些资源被排除在外的另一种方式是，陆上风电开发成本可能比不包括合理退役日期的预测高出 45%，这仅仅是因为需要开发更多资源。与不包括合理退役日期的预测相比，海上风电成本可能高出 38%，太阳能成本可能高出 35%，电池存储成本可能高出 64%。我的结论是，气候行动委员会需要解决一些问题。为什么最终范围界定计划中不应包括合理的退役日期。如果包括退役，修订后的成本是多少？集成分析寿命假设电子表格 IA-Tech-Supplement-Annex-1-Input-Assumptions 有一个名为“退役”的选项卡，其中“包含按资源类别划分的预期寿命假设”。列出寿命的表格如下所示。
新冠肺炎 (COVID-19) 疫苗关键投入品联合指示性清单 (...
16 1.疫苗生产1.2 非活性成分氨丁三醇；盐酸氨丁三醇 莫德纳公司 292219 Evenett 等，OECD，WCO，WTO 17 1. 疫苗生产 1.2 非活性成分 乙酸 莫德纳公司 291521 Evenett 等，OECD，WCO，WTO 18 1. 疫苗生产 1.2 非活性成分 乙酸钠 莫德纳公司 291529 Evenett 等，OECD，WCO，WTO 19 1. 疫苗生产 1.2 非活性成分 聚山梨醇酯-80 杨森和阿斯利康公司 340242 Evenett 等，OECD，WCO，WTO 20 1. 疫苗生产 1.2 非活性成分 2-羟丙基-β-环糊精 杨森公司 350510 OECD，WCO，WTO 21 1. 疫苗生产 1.2 非活性成分柠檬酸一水合物 杨森制药 291814 OECD、WCO、WTO 22 1. 疫苗制造 1.2 非活性成分 柠檬酸三钠二水合物 杨森制药 291815 OECD、WCO、WTO 23 1. 疫苗制造 1.2 非活性成分 乙醇 杨森和阿斯利康制药 220710 未变性乙醇，酒精浓度按体积计为 80%vol. 或更高