我们致力于通过定价和获取方式扩大我们产品的获取渠道。我们认为,长期捐赠和/或慢性病治疗捐赠并不是建立应对许多国家面临的医疗保健挑战所需的能力和能力的可持续方法。但是,我们认识到以人道主义援助形式或在自然灾害发生时作为紧急支持进行有针对性的产品捐赠的重要性。同样,虽然我们认为政府主导的计划为实现稳定和可持续的疫苗接种提供了最佳机会,但我们与合作伙伴组织合作,在发生人道主义危机时帮助协调、管理和响应民间社会组织 (CSO) 的疫苗请求。
a 英国阿伯丁罗伯特戈登大学健康天然产物中心 b 巴西米纳斯吉拉斯联邦大学生物化学与免疫学系 c 澳大利亚阿德莱德大学分子与生物医学科学系 d 新西兰纳尔逊马尔伯勒理工学院 e 法国图卢兹皮埃尔法布尔实验室皮埃尔法布尔绿色使命 f 美国北芝加哥综合发现业务公司 AbbVie Inc. g 英国萨里郡里士满皇家植物园邱园 h 英国伦敦国王学院生命科学与医学学院药学研究所 i 意大利那不勒斯费德里科二世大学医学院药学系 j 英国格拉斯哥大学感染、免疫与炎症研究所 k 美国伊利诺伊州中西部大学研究生院药理学系 l 美国宾夕法尼亚州韦恩市 NIH 特别志愿者 m 美国农业部动植物毒液与毒素实验室巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市米纳斯吉拉斯联邦大学生物化学与免疫学 n 法国巴黎 Spedding Research Solutions o 瑞士日内瓦大学药学院 p 瑞士日内瓦大学西部药学科学研究所
近几个月来,氢能在欧洲能源转型中的作用已成为重要辩论话题。本文旨在阐述欧洲气候行动网络在氢能问题上的立场,包括生产、适当的最终用途和基础设施考虑。为了符合科学和《巴黎协定》的 1.5°C 目标,欧洲需要在 2040 年实现气候中和。要实现经济的全面脱碳,欧盟需要在 2050 年前将能源需求减半,并将可再生能源的一次能源供应增加两倍,并将大量可再生能源整合到所有行业(工业、建筑、交通等)。这意味着到 2030 年实现温室气体减排至少 65%、能源节约 45% 和可再生能源占比 50% 1。这还需要在供暖、制冷和运输部门实现高水平的直接电气化。实现这些目标的先决条件是融入循环经济方法。即使欧盟实现上述气候和能源目标并实施重要的循环利用和减少资源使用努力,某些领域的能源需求仍将无法通过直接电气化来满足。氢及其衍生物2可在2050年满足欧盟最终能源需求的五分之一(从2030年的566 TWh,即欧盟最终能源需求的6%,上升到2050年的1109 TWh)3。如果由可再生电力生产氢气,则是满足这一需求最有前途的技术之一。然而,由于可再生氢不是主要能源,而是一种需要从可再生电力转换而来的能源载体,这意味着大量的能源损失,因此我们可以认为它是一种有限的资源,需要反思它的开发和使用,以及它以必要的规模和速度交付的能力。鉴于目前几乎所有的氢气都来自化石燃料,欧洲氢能行业很有可能无法完全转向可再生氢能,而成为继续投资化石燃料和维护原有或建设新基础设施的一种方式,而这些基础设施本应退役。
大幅减少建筑物的不可再生能源消耗是全球许多国家和地区的重要目标。例如在欧洲,欧洲议会和理事会已就2024年4月发布的最新建筑能源性能指令(EPBD;指令2024/1275/EU 4)达成一致。根据这一版本的欧洲建筑指令,从2030年起,只有满足与能源效率和使用可再生能源相关的特定要求的零排放建筑才可以建造。在中国,根据2022年发布的建筑能源效率和可再生能源应用通用强制性规范,新建住宅和公共建筑的能耗必须分别比2016年的设计能耗要求低30%和20%。在许多情况下,由于城市内部缺乏可再生能源生产空间,完全可再生的集中能源供应将无法实现。因此,未来的城市也需要分散式解决方案,以最佳方式与现有电网基础设施进行互动。
人工智能 (AI) 统称计算机算法,用于执行通常需要人类智能才能完成的任务。通过人工智能干预(任何依赖人工智能实现其目的的健康干预),改善皮肤病的诊断和精准管理具有巨大的潜力。BAD 欢迎采用适当监管和管理的人工智能干预措施,以加强安全的临床实践并改善患者的治疗效果。我们相信人工智能有潜力改善临床护理、优化流程并允许更多地使用临床数据来指导最佳实践和治疗效果。人工智能技术应在明确解决未满足的临床需求的领域开发;通过改善疾病管理和护理质量以及在不影响安全性的情况下增强患者体验。
1.人工智能的版权和中介责任:促进平衡的版权监管,避免运营商(ISP)对人工智能生成的内容承担过多的责任。此外,训练数据所有者不应能够利用他们对基础模型的专有权。2.遵循人工智能的全球定义:倡导建立一个普遍接受的人工智能定义,例如经合组织和欧盟人工智能法案所采用的定义,这些定义为全球监管框架提供了清晰度和一致性,确保对所涵盖的技术有共同的理解。该定义还必须准确反映人工智能的特殊功能,以免包括经典软件应用程序。3.监管与创新之间的平衡:强调在监管应用和促进创新之间取得微妙平衡的重要性。避免不必要的复杂性和官僚主义对于维持企业蓬勃发展的环境并确保负责任的人工智能发展至关重要。在相关的情况下,还应该考虑监管的替代方案,例如鼓励行为准则,因为它们是灵活和非官僚的替代方案
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