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React - 真正关心哮喘AirQ®RWE
与哮喘控制良好的患者相比，哮喘不受控制的患者的频繁恶化，更大的医疗资源利用，日常活动的限制以及更高的死亡率的风险增加（1、2）。根据国家（Nationale Versorgungs Leitlinien [NVL]）和国际（全球哮喘[GINA]）指南（3，4）的一种不断升级的治疗方法，应该提供足够的护理，以改善患者的生活质量并减轻哮喘负担。与吸入疗法一起，在不受控制的哮喘的情况下，通过单克隆抗体的有针对性疗法作为附加疗法可作为一种附加疗法（5）。然而，多达60％或92％的严重哮喘患者仍然处方维护或短期口服皮质类固醇（OCS）（6-9）。用OC的治疗与感染和合并症有关，例如骨质疏松症，心血管疾病，抑郁症和体重增加，即使用作短期治疗（10-12）。
设计用于真正的回收利用，而不是塑料锁定
这也需要仔细研究回收定义中包含的过程。新的高碳化学技术将塑料分解为基本的构建块和所谓的化学“回收”或恢复的燃料，这是由于其环境影响而于机械回收的继发。这些过程是能源密集型的，到目前为止尚未证明是解决塑料废物问题的解决方案。由于高成本，缺乏足够的原料以及与环境性能相关的挑战，在运行中没有大规模的工业化学“回收”塑料植物。因此，有必要保障措施来确保回收立法的设计，然后是标准和主张 - 指机械回收，并且我们继续在可重复使用和可回收材料的途径上设计塑料，并通过可持续方法处理。
气候政策不确定性和真正的原油价格
气候政策不确定性（CPU）被定义为即将到来的关于气候变化的法律和政策的非命令性，可能会通过多种机制影响原油价格。首先，CPU会影响原油供应和DE MADE，从而影响了其在全球市场的价格（Guo等，2022）。第二，关于未来气候含义的不确定性会影响与能源相关的投资决策。如果公司担心由于潜在的气候法规而对未来对石油的需求，则可能会适当地改变其服装计划。因此，石油价格可能会波动。的确，更严格的气候法规可能会增加资本成本，从而减少对受影响公司的投资（Bogmans等人，2023年）。应用基于VAR的结构场景，Boer等。（2022）证明，供应端气候政策可能会提高油价。第三，市场参与者对未来气候政策的看法可能会达到统计的石油价格。如果投资者和交易者期望更严格的统计数据，那么在正式采用这些措施之前，石油价格甚至可能上涨。第四，气候政策经常寻求最大程度地减少对化石燃料（例如原油）的依赖，而倾向于绿色的能源。对将要采用的确切政策的怀疑可能会导致对未来石油消费的歧义。这种不确定性会影响Mar
中西部今年夏天可能停电的真正原因
幸运的是，我们手头有工具可以负责任地减少对昂贵且有风险的化石燃料的过度依赖，同时降低客户的电费。提交给爱荷华州公用事业委员会的分析显示，如果 MidAmerican Energy 在 2030 年前关闭所有燃煤电厂，并用 2,060 兆瓦的太阳能、740 兆瓦的储能和 2,000 兆瓦的风能、能源效率和需求响应取而代之，那么爱荷华州居民可以节省近 12 亿美元。这是因为继续运营这些电厂的成本高于建造可再生能源来取代它们。这还没有考虑到新清洁能源带来的经济发展效益，包括创造就业机会、为农民和土地所有者增加收入以及吸引那些寻求使用清洁能源生产产品的公司。
AI 驱动的 ESG：我们有机会真正有所作为吗？
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先，媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作，从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次，在许多情况下，AI 仍然是一个“黑匣子”。通常，在机器学习中，我们只能看到输入和输出，但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说，机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而，监控和故障排除的方法却落后了。
真正的木星-土星类似物的第一张图像和光谱
摘要 我们计划使用 NIRSpec 积分场单元 (IFU) 拍摄真正的太阳系气态巨行星类似物、标志性的 eps Eridani b 的第一张图像和光谱。Eps Eri b 是一颗已知的径向速度行星，围绕附近的类太阳恒星 (K2V) 运行，轨道距离约为 3.5 au（周期为 7.3 年），其动态质量介于土星和木星之间（0.57-0.78 MJup），这意味着它可以直接与太阳系气态巨行星进行比较。这颗青少年（4 亿至 8 亿年）亚木星是独一无二的，因为就半长轴、质量和年龄而言，它位于凌日和直接成像的系外行星之间。到目前为止，该参数空间区域无法进行光谱表征。此外，第 3 周期是观察该行星的最佳时间，因为它处于最远的投影分离状态，这种情况每 4 年才发生一次。我们将针对这颗冷亚木星的峰值通量（~140-215 K）获得 3-5 微米的 R~2,700 光谱，并首次测量其亮度、有效温度和成分（C/H、O/H、N/S）。由于第 1 周期数据证明 NIRSpec IFU 可以达到优于 JWST 日冕仪的对比度（35 分钟内 1'' 处 1e-6），因此可以直接探测到 eps Eri b。观察描述我们建议使用 NIRSpec 积分场单元（IFU；G395H/F290LP；2.87 - 5.27 微米）拍摄 eps Eridani b 的第一张图像和高分辨率光谱（R=2,700）。
如何构建真正的人工智能或真正的机器智能和学习
摘要 我们正处在巨变的边缘，这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年，也可能是最坏的五年，因为我们拥有创造最基础的通用技术（GPT）的全部力量、技术和知识，而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术，而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能（RSI）。RSI 的整个构思分为三个阶段，历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布，涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论，包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成，一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表，共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型（全局本体论）、通用智能框架（主算法）、标准数据类型层次结构、NL 编程语言，可通过智能处理数据（从网络数据到现实世界数据）与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式，均作为商业机密保存，并记录为《企业机密报告：如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员，作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来，世界应该投资于 RSI 科学和技术，因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。