SVII 1.1 不被认为重要而不能纳入 RMP 安全问题清单的风险 ...................................................................................................... 51 SVII.1.2 被认为重要而不能纳入 RMP 安全问题清单的风险 ................................................................................................ 51 SVII.2 提交更新的 RMP 后出现的新安全问题和重新分类 ...................................................................................................................... 52 SVII.3 已识别的重要风险、重要潜在风险和缺失信息的详细信息 ............................................................................................................. 52 SVII.3.1 已识别的重要风险和重要潜在风险的呈现 ...................................................................................................................... 52
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统(GNSS),提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权,同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
9来源:Eudravigilance。这些数字不能直接从可疑的不良反应的公共数据库中提取,这些数据将其分组为每种副作用的信息。由于单个病例报告中可能包括一个以上可疑的副作用,因此副作用的总数将永远无法匹配单个病例的数量。同样,该公共数据库没有提供报告的案件总数。
越来越多的可再生能源的使用会导致间歇性发电的更高份额。在本文中,我们开发了Flexies,这是一种新的开源电力系统优化模型,以确定可再生电力发电技术和灵活性技术的成本效率部署。我们在2030年,2040年和2050年的中欧(瑞士,奥地利,法国,德国和意大利)的电力系统案例研究中应用弹性。案例研究表明,由多个天然气存储组成的低碳发电,电池和电力汽油在2050年的成本效益 - 而不是在燃气轮机中燃烧天然气。这样的脱级奖励电源系统可能会提前成本效益,假设碳价格足够高。此外,我们发现,由于电力储存的需求较低,陆上风被优先于高度挥发性太阳能。互连可实现均匀发电技术的更高股份(ON - 和近海风,透明,生物量浪费),并减少对太阳能和存储的需求。因此,与隔离国家的情况相比,互连将总发电量降低了8.2%,系统成本最多将高达16.3%,碳当量排放量最多增加9.0%。最后,我们观察到脱碳化电力系统需要从运营到投资阶段的成本转变,并且总的正常化成本可能高于电力市场价格。因此,可能需要新的机制来激励脱碳化功率系统。
每年四月,欧洲委员会发布欧盟和瑞士排放交易系统(ETS)排放数据。虽然欧盟和CHETS航空公司数据仅限于欧洲内部航班,运输与环境(T&E)的排放,但将分析扩展到与EU27,挪威,挪威,冰岛,瑞士,瑞士和英国的所有航班,以允许在欧洲和国际层面上更全面地相关的相关排放量。这是通过将欧盟和瑞士ETS数据与从OAG Flights数据计算出的排放(链接到方法论)来完成的。T&E的分析重点介绍了2023年的排放,将其与2019年的排放量相比,是欧洲航空的历史高峰年,在Covid-19之前和2022年的排放量。简报中考虑的排放范围是与从欧洲机场出发的航班相关的那些,因为它们直接与欧洲领土上的燃料升高有关。
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序,免费提供(https://fenix-ri.eu/access)。应用程序评估遵循 PRACE(https://prace-ri.eu/)制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域,以促进其协作研究和数据共享。因此,它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划,例如美国 NSF XSEDE(https://www.xsede.org/)。然而,Fenix 引入了独特的方面:首先,它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构;其次,它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。
边境和签证工具 (2021-2027) (a) [2,648,812] 10,000 1,000,000 2221 欧盟 - 内部安全基金 (2021-2027) (a) --- 10,000 1,000,000 2222 欧盟 - 庇护、移民和融合基金 (2021-2027) (a) [4,306,563] 10,000 2,500,000 2223 欧盟 - 结构基金 (2021-2027) (a) [8,764,760] 7,830,000 17,841,000 2224 欧盟 - 领土合作计划 (2021-2027) --- 270,000 454,000 2225 欧盟 - 直接管理基金 (2021-2027) --- 20,000 20,000 2226 欧盟 - 凝聚基金 (2021-2027) (a) [2,477,509] 9,010,000 6,500,000 2227 公正转型基金 (2021-2027) (a) [232,657] 4,250,000 1,500,000 2230 REPOWER-EU --- --- 10,000 [欧盟 - 欧洲最贫困者援助基金 (FEAD) (2014-2020) (a) [0] 135,000 --- [英国脱欧调整储备金 24,280,931 --- --- [欧盟 - 直接管理资金(2014-2020) 0 --- ---
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
本研究调查了决定欧洲低成本供应氢气能力的四个因素:氢气需求规模、投资大规模氢气储存的可能性、耗氢行业的工艺灵活性以及氢气需求产生的地理区域。通过将成本最小化电力系统投资模型 eNODE 应用于 0 – 2,500 TWh H2 范围内的氢气需求水平,研究了氢气需求对未来欧洲零排放电力系统的影响。研究发现,假设风能和太阳能发电的扩张不会因社会接受度不足而受到阻碍,未来欧洲大部分氢气需求可以通过 VRE 以经济有效的方式满足,成本约为 60 – 70 欧元/兆瓦时 H2(2.0 – 2.3 欧元/千克 H2)。如果将氢气消耗战略性地定位在风能和太阳能发电条件良好且电力需求低的地区,欧洲的氢气成本可降低约 10 欧元/兆瓦时 H2。氢气消耗的完全时间灵活性所带来的成本节约潜力比战略性氢气消耗本地化所带来的成本节约潜力高出 3 倍。随着氢气需求量相对于传统电力需求和可用的 VRE 资源的增加,每公斤氢气的成本增加,灵活性的价值降低。因此,通过为氢气消费者实施效率和灵活性措施以及提高 VRE 的接受度,可以实现低成本氢气。
该策略阐明了欧洲机器人界的集体愿景。它借鉴了来自欧洲境内的多种信息来源,来自欧洲主题小组,研讨会和市场研究,从跟踪全球机器人技术的进步以及与其他协会和组织的合作。它提出了一系列建议,内容涉及公共和私人组织应如何努力确保欧洲的机器人技术在中长期内具有经济和社会影响。这些关于使欧洲产品和服务能够创造附加值的中心,同时维持欧洲强大的机器人研究和创新基础。它列出了支持吸收的案例,长期关注研究并满足从机器人的角度来支持欧洲强大的创新基础设施的基本需求。它探讨了机器人创新的途径和创新增长的方向。