• 全球有 25 个司法管辖区设立了 VICP,其中 16 个位于欧洲。 • 爱尔兰目前没有 VICP,尽管政府已表示致力于引入 VICP。 • 支持 VICP 的论点包括:(1) 政府的道德责任;(2) VICP 保护疫苗制造商免于昂贵的诉讼;(3) 因此 VICP 有助于确保疫苗供应;(4) VICP 增强公众对疫苗的信心。 • 反对 VICP 的论点包括:(1) VICP 损害公众对疫苗的信心;(2) VICP 耗费国库;(3) 疫苗与伤害之间的因果关系难以确定;(4) VICP 为制造商在其产品造成伤害时提供豁免权。 • 欧洲各国的 VICP 资格差异很大,有些国家要求满足的标准比其他国家更严格。 • 欧洲的大多数 VICP 由中央政府管理和资助。 • 欧洲的赔偿类型多种多样,包括一次性付款、基于医疗费用、收入损失的金钱补偿或基于非金钱标准(如疼痛和折磨以及精神困扰)的金钱补偿。
背景 定向进化将达尔文进化原理应用于实验室,以改良蛋白质特性 [ 1 , 2 ]。在多轮诱变和选择过程中,会产生大型基因变体文库(~ 10 5 – ~ 10 8 )[ 3 – 5 ]。筛选文库以识别有效变体传统上是一个手动过程,耗费大量人力、资源和时间。此外,可供测试的变体数量有限,这降低了识别最佳变体的概率。希望有一种用于比较大量酶的高通量方法。事实上,已经开发了许多用于高通量筛选酶变体的应用程序。例如,CombiSEAL [ 6 ] 允许筛选确定的突变组合,但它不太适合分析进化产物。另一方面,Evoracle [ 4 ] 适合此目的,因为它使用多个进化周期的序列数据推断基因的适应度和序列组成。然而,它不能用于分析多个目标位点上的变异。evSeq [ 7 ] 是一种基于微孔板的方法,可以分别筛选变异表型,并分析基因
为了在可接受的仿真时间内获得准确的寿命评估结果,以满足全生命周期设计标准,本文提出了一种基于循环神经网络 (RNN) 的模型来替代 Simulink 模型。首先建立永磁同步发电机 (PMSG) 的平均开关 (AS) 模型和平均基波 (AF) 模型来计算累积损伤。然后,在相同的任务概况下,计算并比较 AS 和 AF 模型的结温、雨流计数和累积损伤。可以看出,AS 模型可以更准确地计算组件的可靠性,因为该模型既考虑了负载变化引起的大热循环,也考虑了基波交流电流引起的小热循环。然而,与 AF 模型相比,它耗费更多时间。为此,提出使用 RNN 模型来替代系统可靠性评估程序中最耗时的部分。借助所提出的模型,与 Simulink 模型相比,可以大大减少所耗时间。最后,通过一个1小时的案例验证了RNN模型的有效性。测试用例的平均绝对百分比误差(MAPE)为0.51%,RNN模型得出结果的时间小于1秒。此外,还实施了一个年度案例来验证RNN模型,全年平均MAPE为0.78%。
拨款用于对奥尔巴尼市中心的州议会大厦和其他州属建筑进行脱碳工程(第六部分)。 1 近年来,世界各地的科学家越来越警惕地指出,我们正面临着一场每年都愈发紧迫的气候危机。2024 年再次成为有记录以来全球最热的一年。 2 在我撰写这份证词时,洛杉矶才刚刚开始应对火灾的后果,迄今为止,火灾已直接造成至少 28 人死亡,而且这个数字几乎肯定会上升。重建和修复工作无疑将耗时数年,各级政府将耗费数十亿美元。洛杉矶人现在加入了无数美国人的行列,他们的生活因气候灾害而受到严重影响,从 2022 年风暴中丧生的 47 名布法罗地区居民,到去年因加拿大野火而看到橙色而不是蓝色天空的数百万纽约市大都会区居民。 3 正如 CLCPA 下成立的气候行动委员会 (CAC) 告诉我们的那样,如果我们继续沿着目前的道路前进,对数百万纽约人的影响无疑将变得越来越大,给州和地方政府以及公众带来巨大的成本。 4
在这方面,研讨会承认,家人有权了解亲人的命运,维护这一权利意味着必须确认遗体的身份。法医专家在国内背景下发挥的作用不能自动推断为他们在涉及失踪人员的背景下发挥的作用;两者有很大的不同。在国内背景下,法医专家是国内法律程序的延伸。遗体身份确认是刑事调查不可或缺的一部分,与确定死因的过程密切相关。然而,在涉及失踪人员的背景下,特别是当调查涉及挖掘万人坑时,死亡原因可能已经知道或显而易见,而身份确认可能是最困难和最耗费资源的任务。从道德角度来看,法医专家可能愿意致力于维护人权和调查违反国际人道主义法和人权的行为,但这应该包括家人了解亲属命运的权利。法医专家的工作不仅是为了确保伸张正义,也是为了确保为家人提供最好的服务,这涉及到遗体身份确认。
博士奖学金:通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述:可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡,以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的,这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA,这是一种越来越重要的手段,用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段,但它们耗费时间和资源,因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力,可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动,因此,该项目为世界领先的创新提供了潜力,将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
在增材制造中,新几何形状、工艺参数和材料的升级会耗费大量的时间和成本。特别是对于激光定向能量沉积 (DED-L),熔池的极端物理环境需要进行多次反复试验才能量化工艺行为。这些测试大大增加了制造费用。因此,如果可以减少实验测试量,DED-L 工艺的数字孪生 (DT) 将具有巨大的价值。在本研究中,研究了基于耦合全局和局部模型的多尺度 DT。全局模型模拟整个部件的加热,而局部模型仅代表该全局几何形状的特定区域。对局部模型使用高密度网格可以模拟 DED-L 中典型的特定激光-粉末相互作用和快速冷却速率。全局模型的结果用于将有关打印作业期间工艺条件变化的情境感知集成到局部模型中。这种过程演变不可能通过较小尺寸的模型获得,并且对于准确模拟多包层沉积而言是必不可少的。DT 在具有现场过程监控功能的工业级 DED-L 机器上进行了验证。在所有情况下,DT 都与实验数据和金相检查高度相似,并且计算成本合理。
项目概要 该项目将构建一个数字平台和虚拟实验室(V-Lab),以便在数字空间中设计和测试利用聚变反应发电和其他各种用途的聚变能系统的性能。为了在数字空间中重现等离子体(电离气体)的状态以及聚变能系统中组件的复杂性和时空尺度(时间和空间范围),我们将定义一个新的“超维数据空间”(图 1),它结合了时间轴、空间(坐标)轴、速度轴、物理量等。我们将建立结合该空间独特属性的计算方法。此外,为了将这些计算方法应用于“超维状态工程”,我们将开发前所未有的创新型 AI/数据驱动科学技术。通过这样做,我们将构建一个 V-Lab,可以在数字空间中进行聚变能系统的实验,从而能够在数字空间中对下一代聚变能系统的元素和整个系统进行性能预测(未来预测)(图 2)。本项目旨在大幅减少现实空间中耗费大量时间和成本的试错过程(开发和测试原型)。通过这样做,我们寻求实现各种聚变能源系统的早期社会应用和降低成本,最终致力于实现由聚变能源驱动的社会。
诸如 GPT 之类的预训练语言模型因其通用人工智能能力而受到称赞,如今被广泛用于问答、信息提取和文本摘要等任务。但是,对于拥有 1750 亿个参数的 GPT-3,训练需要 10,000 个 GPU,耗费 552 公吨二氧化碳。1 因此,出现了一个问题,即 AI 模型有多“绿色”。无论道德评估如何,我们认为对 AI 系统的能源消耗和可持续性特征(例如运营成本)进行建模是有用的,从而扩展了 FAIR 数据原则 [ 1 ],该原则侧重于研究数据和其他工件的可用性和重用。现有的本体和知识图谱侧重于研究格局的建模、出版物、作者和场所的建模(例如 FaBiO、ORKG、MAKG)[ 2 ]。此外,还提出了用于建模软件和神经网络的本体。例如,信息学研究工件本体 (OIRA) [ 3 ] 提供了一种对软件和数据集进行建模的方法。在 FAIRnets [ 4 ] 中,作者提出了一种用于建模神经网络的模式。然而,令人惊讶的是,这些本体都无法对 AI 模型的能耗进行建模(例如,预训练语言模型的运行时间或二氧化碳足迹,可以通过工具进行测量 [ 5 ])。
1. 政治制约。决策过程往往受短期政治利益的影响。2. 腐败和透明度。腐败和缺乏透明度会成为基础设施良好治理的重大障碍。3. 能力不足。有效的基础设施治理需要熟练的劳动力。4. 复杂的监管环境。驾驭复杂的监管框架和官僚程序可能耗费大量时间与金钱。5. 资金限制。中亚和东南亚国家的政府可能难以获得长期运营和维护基础设施项目所需的资金。6. 公众参与和社区参与。让公众和利益相关者参与决策过程,并确保受影响社区的声音得到考虑,对于良好的基础设施治理至关重要。7. 项目可行性和风险管理。评估基础设施项目的可行性和有效管理风险对于长期成功至关重要。风险管理不善会导致项目延期和成本超支。8. 资产管理。适当维护和升级现有基础设施资产与建设新基础设施资产同样重要。