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荷兰的气候行动策略 - 欧洲议会
荷兰的目标是到2050年达到气候中立性（参见图1中的轨迹），并在2030年到2030年减少55％的温室气体（GHG）。该国占欧盟净温室气体排放量的5.3％，在2005年至2023年之间，净排放量减少了32.3％，大于同一时期欧盟的平均30.5％。欧盟排放交易系统（ETS）下的部门的排放量下降了37.2％。由于农业的作用，荷兰土地使用，土地利用变化和林业（Lulucf）部门不断引起净排放。为了努力共享部门，该国超越了2020年的目标，但需要额外的努力来履行更新的2030年义务。在2023年7月，它提出了对其恢复和弹性计划的修订，并提交了更新的国家能源和气候计划（NECP）草案，欧洲委员会于12月对此进行了评估。荷兰是五个成员国之一（2024年6月26日）提交最终更新的NECP。
估计荷兰北海离岸风力涡轮机叶片的微塑料排放
1 TNO, Wind Energy Technology, Westerduinweg 3, 1755 LE Petten, The Netherlands 2 TNO, Climate, Air & Sustainability, Princetonlaan 6, 3584 CB Utrecht, The Netherlands 3 TNO, Reliable Structures, Molengraaffsingel 8, 2629 JD Delft, The Netherlands
评估长期全球人口变化对荷兰经济和贸易的影响
人口趋势正在改变全球劳动年龄人口的规模。这将导致荷兰和大多数经合组织国家的劳动力规模较小。相比之下，许多其他目前处于发展中国家的劳动力预计将增长。全球劳动力供应的这些预期变化可能会影响对荷兰经济的国际需求、其进口渠道和竞争力。为了捕捉这些影响，使用全球一般均衡贸易模型 (METRO) 来模拟 2022-2050 年劳动年龄人口和移民流动变化的影响。我们的结果表明，荷兰的 GDP 水平将比没有人口变化的情景低约 2.3%。虽然预计荷兰的人口将出现温和下降，但德国和中国的劳动力大幅下降将对贸易流量产生负面影响。在行业层面，荷兰的一些行业（如电子和其他制造业）最容易受到人口变化的影响，因为进口需求和中间采购的变化，而制造业的其他部分，特别是制药和化学行业，则最容易受到出口机会变化的影响。增加移民可以减轻人口变化对荷兰大多数行业的负面影响。如果移民主要针对高技能工人，这种影响可能会进一步增强。
优化皇家荷兰海军在北约的作用
俄罗斯威胁在北部的特征很可能会在未来十年内发展。由于在一场战争中，俄罗斯海军旨在支持军队领导的联合计划，而不是扮演独立角色，因此在短期内，除了以下阈值sabotage以外，对北约的独立威胁。但是，一旦俄罗斯军队再生其能力，这可能会在本十年结束之前发生变化。在第5条的情况下，北部侧面联盟的最重要的海军任务仍然包含俄罗斯的SSN，这项任务可能越来越需要在Bear Island-valbard Gap附近实现，以包含具有长距离打击能力的潜艇。这反过来又将盟军船只受到北部舰队联合战略司令部的空降资产的危险，例如配备巡航导弹的TU-22M3/M3M，同盟海上组件司令部也将需要在其中发挥作用。
美国进口关税对荷兰和欧洲经济的影响
本报告研究了即将上任的总统唐纳德·特朗普在 2025 年竞选第二任期期间宣布的美国新进口关税的影响。这些关税包括对所有进口商品征收 10% 的普遍关税，对汽车征收 100% 的关税，对来自中国的商品征收 60% 的关税。然而，关税的具体税率和设计仍不清楚。虽然这些措施旨在促进美国汽车和电器等产品的生产，但由于进口消费品成本增加，它们也导致消费者价格上涨。此外，依赖进口材料的美国公司的成本上升，削弱了它们的国际竞争力。制造业和服务业国内劳动力成本的上升进一步削弱了美国工业的竞争力。对于荷兰和欧盟来说，宏观经济影响仍然相对有限，尽管特定的制造业部门受到影响。对美国的出口仅占荷兰总出口的 4% 至 5%，因此预计宣布的美国贸易关税的总体影响将微乎其微。然而，荷兰制造业的某些部门对生产的影响更为显著。受影响最大的行业包括机械和设备制造（-6%）、电子和光学产品（-5.7%）以及汽车（-5.3%），原因是对美国出口减少。与此同时，荷兰服务业受益于美国服务成本的提高，增强了其国际竞争力。对于欧盟来说，影响也类似，汽车（-6.1%）和医药产品（-4.9%）等行业的降幅较大。欧盟对美国商品进口征收 10% 的报复性关税的影响有限。对于荷兰来说，这导致出口和进口均小幅下降 0.2 个百分点。同时，由于美国进口产品部分被荷兰产品取代，这一策略刺激了国内生产。预计对第三国（欧盟和美国以外）的出口将增加。对于整个欧盟来说，影响是类似的：贸易也下降了 0.2 个百分点，但随着美国商品被欧盟产品取代，某些制造业领域的生产有所上升。欧盟的一般报复措施对美国经济影响不大，但确实推高了价格并进一步限制了贸易。它们还增加了贸易战的风险，这将对欧盟的出口和消费者产生负面影响。本研究假设贸易冲突有限且有序。进一步升级和政策应对的不确定性增加可能会带来更严重的后果。出于这个原因，欧盟经常选择针对美国特定行业采取有针对性的措施，并采取补贴、税收优惠和市场多元化等附加策略。这些方法通常更有效，可以防止升级，并符合世界贸易组织 (WTO) 规则。
生物多样性足迹的替代生命影响评估方法可以激发不同的战略优先级：荷兰乳制品跨国公司的案例研究
摘要私营部门越来越多地制定旨在实现净阳性结果的生物多样性策略。生命周期影响评估（LCIA）方法论是量化“生物多样性足迹”的领先方法，为生物多样性缓解策略提供了基础线。但是，在这种情况下，现有LCIA方法之间的差异仍在研究。使用大型农业组织案例研究，我们比较了两种LCIA方法论的生物多样性足迹：LC-Impact和配方2016。结果差异很大，LC影响归因于进口牲畜饲料的国际土地使用变化和食谱2016的最大影响，强调了与其他途径相关的进口饲料（例如用水量（例如用水）的影响，例如，诸如养殖场外的饲料，以及属性的GHG排放。这些差异表明，使用不同的方法可能会导致企业生物多样性策略和优先级的显着不同。为了设计有效的生物视业策略，公司必须解决生物多样性足迹方法的不确定性，并且需要进一步的研究以确保这些方法采取有效的行动来打击全球生物多样性损失。
荷兰急性呼吸道感染监测
COVID-19 COVID-19 是由 SARS-CoV-2 病毒感染引起的。该病通常表现为呼吸道症状、呼吸急促和/或发烧。2020 年 1 月 30 日，世界卫生组织宣布 SARS-CoV-2 为国际关注的突发公共卫生事件 (PHEIC)。2023 年 2 月，荷兰疫情管理小组 (OMT) 宣布 SARS-CoV-2 的 Omicron 亚型已进入地方性流行阶段。2023 年 5 月 5 日，世界卫生组织正式宣布 COVID-19 不再是 PHEIC。在 SARS-CoV-2 野生型之后，世界卫生组织宣布了几种值得关注的变体 (VoC)（Alpha、Delta 和 Omicron）。自 2022 年 1 月以来，已为 Omicron SARS-CoV-2 变体建立了不同的亚型。本报告中的 COVID-19 监测概述包括来自社区监测 (Infectieradar)、废水监测、全科医生 (GP) 哨点监测、病毒学实验室监测和医院监测（通过 LCPS）的数据。有关 COVID-19 疫苗接种有效性和覆盖率的更多信息，请参阅荷兰国家免疫计划年度报告。流感流感是一种由流感病毒感染引起的急性呼吸道疾病。大多数患者康复很快，但流感病毒感染会导致严重疾病，尤其是在老年人和有潜在疾病的患者中。人类季节性流感病毒每年都会引发流行病，通常发生在北半球和南半球的冬季。人类大多数流感病毒感染是由甲型和乙型流感病毒引起的。丙型流感病毒感染几乎不会引起任何症状或症状很轻微，通常不需要检测。根据病毒表面的蛋白质，甲型流感病毒可分为多种亚型：血凝素 (HA) 和神经氨酸酶 (NA)。HA 和 NA 蛋白的不同组合会产生各种亚型，例如 H1N1pm09 和 H3N2，它们是目前引起季节性流行病的亚型。根据 HA 的基因编码，乙型流感病毒可分为多种遗传谱系。虽然两种乙型流感病毒谱系（B/Yamagata/16/88 和 B/Victoria/2/87）已同时传播，但自 2020 年 3 月以来，尚未确认 B/Yamagata 谱系传播 (1)。甲型和乙型流感病毒都在不断变异，这可能导致微小的抗原变化，从而导致逃避现有的天然或疫苗诱导的免疫力，
荷兰 - 房地产战略展望
营销材料。仅限 EMEA 地区专业客户（MiFID 指令 2014/65/EU 附件 II）；不得分发给私人/零售客户。仅限瑞士合格投资者（瑞士联邦集体投资计划法 (CISA) 第10 段3）。仅限 APAC 和 LATAM 机构投资者。仅限澳大利亚和新西兰批发投资者。中东和北非地区：面向专业客户。严禁进一步分发本材料。仅限商业客户。仅限北美机构和注册代表使用。不得公开查看或分发。在以色列为合格客户提供服务（以色列投资咨询、投资营销和投资组合管理法规 5755- 1995）。对于百慕大的投资者：这不是证券或任何产品权益的发售。此类证券只能在遵守百慕大 2003 年《投资业务法》的规定的情况下在百慕大发售或出售，该法规范了在百慕大的证券销售。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
