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太阳能光伏模块回收：美国政策和计划的调查
承认作者感谢美国能源部（DOE）太阳能技术办公室和国家可再生能源实验室（NREL）计划和评估循环经济的能源材料指导委员会的资金支持。我们还感谢以下审稿人的时间和专业知识； Kristen Ardani，Dan Bilello，Ligia Smith，Aaron Levine和Elizabeth“ Liz” Breazeale（编辑），国家可再生能源实验室（NREL）；电力研究所（EPRI）的Cara Libby，Ken Ladwig和Naresh Kumar；本·卡尔杜斯基（Ben Kaldunski），（以前）EPRI；伊利诺伊州可持续技术中心（ISTC）的詹妮弗·马丁（Jennifer Martin）；南希·霍尔姆（Nancy Holm）（以前）ISTC；艾米丽·卡普斯（Emily Kapps），科罗拉多州公共卫生与环境部；和伊夫林·巴特勒（Evelyn Butler），太阳能工业协会。
供应链短缺，大公司的市场力量和...
* Franzoni与Usi Lugano，瑞士金融学院和CEPR在一起。Giannetti在股票霍尔姆经济学院，瑞典财政房屋，CEPR和ECGI的陪伴下。Tubaldi在Bi Norwegian商学院任职。We thank Viral Acharya, John Asker, Alessandro Barbarino, Adrien D'Avernas, Itamar Drechsler, Tim Eisert, Laurent Fr´esard, Peter Kondor, Chad Syverson, David Thesmar, Luana Zaccaria, and conference and seminar participants at the CEPR Paris Symposium, the Bank of Italy, the Universidad Carlos III de马德里，BI挪威商学院，蒙彼利埃商学院和玛丽皇后大学的评论和讨论。Giannetti感谢Jan Wallander和Tom Hedelius基金会和Karl-Adam Bonnier基金会的财政支持。电子邮件：francesco.franzoni@usi.ch，mariassunta.giannetti@hhs.se，roberto.tubaldi@bi.no
印度的碳捕获、利用和储存 (CCUS)
只有通过淘汰化石燃料发电厂和电气化工业流程，才能实现碳中和（IEA，2020 年；Friedmann 等人，2020 年）。然而，向完全可再生能源发电系统或电气化工业流程的过渡有一个门槛，受到可再生能源和电气化当前技术进步的限制（Bühler、Müller Holm 和 Elmegaard 2019 年；Deason 等人，2018 年）。在这种背景下，碳捕获、利用和储存的作用正在受到争论，但被认为对可持续发展至关重要（IEA，2021 年；Friedmann 等人，2020 年；IEA，2018 年）。图 1 描述了 1.5°C 低超调情景下两种不同路径的累积二氧化碳排放量。如上所述，使用化石燃料的 CCS 在 2018 年至 2100 年期间减轻化石燃料消耗造成的排放方面具有巨大潜力。
作为政治的表演性：解锁经济社会学
朱迪思·巴特勒（Judith Butler）（加利福尼亚大学伯克利分校），米歇尔·卡隆（CSI - écoledes de paris），罗兰·坎努（Roland canu -Pascal Gond（诺丁汉大学），萨拉·格林（曼彻斯特大学），克莱斯·弗雷德里克·赫尔吉森（诺维格·霍尔姆（Norwegian Holm），诺维格·霍尔姆（Norwegian Fishery Science） - 特罗姆索大学（Norwegian Fishery Science） （CERTOP - 图卢兹大学II），蒂姆·米切尔（Tim Mitchell）（纽约大学），菲利普·斯坦纳（CESS - 巴黎大学IV大学），AurélieTricoire（Certop - cert - Toulouse II / Latts - UniversitéMarne-La-vallée大学），Karel Williams（Karel Williams（Karel Williams）曼彻斯特）。
使用六个欧洲国家的电子健康记录
<离婚苏珊娜·蒙格·科雷拉（Susana Monge Corella），马里奥·芬塔（MarioFontán-Vela）（西班牙卡洛斯三世研究所），巴尔塔扎尔·纳恩斯（Baltazar Nunes），伊琳娜·斯基斯莱亚（Irina Skislaya）（葡萄牙国家德·索德（National deSaúde）研究所，安东尼·纳尔图尔（Anthony Nartugal），亚历克西斯（Alexisis）卡萨多，耶稣·卡斯蒂拉（JesúsCastilla），伊瓦恩·马丁内斯·巴兹（IvánMartínez-Baz）（Institute de saludpúblicay navarra de Navarra – Idisna - Idisna - 西班牙西班牙），Hanne-Dorthe Emborg，Katrine Finderup Nielsen，Christ Senmark，Christ Senmark，Christ Senmark，Christ Senmark，Jerum）乔里斯·范·洛索特（Joris van Loenthot）（传染病的流行病学，斯科森诺，布鲁塞尔，比利时），阿拉阿·艾尔基斯托，苏珊·施密茨。统计，卢森堡）。
S2 PP 07 3D打印的配方和评估...S2 PP 07 3D打印的配方和评估...
迄今为止，已经引入了许多3D打印技术来准备此类定制药品。这些方法包括（但不限于），例如粘合剂喷射，增值税光聚合，粉末床融合，材料挤出，直接能量沉积和板层压（Seoane-Viaño等2021）。在这些技术中，已发现半固体挤出（SSE）3D打印是一种合适的方法，用于制备自定义的口服药物制剂，因为其简单性。例如，SSE 3D打印可以使多药的片剂，口量分散的片剂以及可行的口服固体药物制备用于兽医用途。此外，SSE 3D打印是调整口服药物制剂的有机摄影特性（颜色和味道）的首选方法，从而提高了患者的依从性。SSE 3D打印技术在医院和药房中发现了用途（Beer等，2021），最近也是兽医药物治疗（Sjöholm等，2020）。
青少年参与禁毒工作
青年论坛参与者：Abbas I. Babayev、Ann-Dean Cooper、Anna Mitrofanova、Anna Shenia Hauptmann、Asedria Simoes Ruck、Bat-Anujin Tumurkhuyag、Chethmi Wijewardana、Christopher Misael Agreda Díaz、Curtis Mark、Desislava Pehlivanova、Egorov Kirill、Erkin Özgür、Haitham Ajjeh、Hasting Blowdy、Heather d'Alessio、Henna Siiki、Ivana Todorova、Javier Andrés Chinchilla Padilla、Javier Ng Jing Xuan、Joanne Lunkuse、Juan David SEFAIR MELO、Katarína Saparová、Khalid Shaya M. ALQAHTANI、Lisa Holmås、Lucija Blazan、Mahathir Shamsuddin、Matúš Marec、Maximilian Granser、Megan Cungu、Merve Yetistirici、Michael Schädler、Nicolas Marx、Nidal Oudainia、Pimenova Alexandra Igorevna、Sagar Singh Grewal、Valeryja Polyakova、万新阳、王子晓、万新阳、Yana Zakharyants、Yomna Ahmed Abdel Fattah El Dib、Zeno Roscam Abbing 和王子晓。
医疗保健中值得信赖的人工智能系统的共同设计
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共同设计医疗保健领域值得信赖的人工智能系统
Roberto V. Zicari 1，2，3 *，Sheraz Ahmed 4，Julia Amann 5，Stephan Alexander Braun 6，7，John Brodersen 8，9，FrédérickBruneault10，James Brusseaud 10，James Brusseau 11，James Brusseau 11，Erik Campano 12，Megan Campano 12，Megan Coffer Goffer 19，Christoffer Bjerre Haase 20,21，Thilo Hagendorff 22，Eleanore Hickman 23，Elisa Beth Holden，25岁，Sut Kringen，24UlrichKühne26，Adriano Lucieri 4，14，14 Hard Schnebel 1，Andy Spezzatti 34，Steven Jahmin Jahmin 36，Dennis Vetter 1，Holger Volland 37，Magnus Westerlund 2和Renee Wurth 38
TOPH（蛋白质同源物的真实检索）：采用对比问答框架进行蛋白质搜索
另一方面，生物学仍然主要使用传统工具。BLAST 和隐马尔可夫模型在搜索大型蛋白质序列数据库方面有着悠久的使用历史，这些数据库通过残基重叠和基于比对的特征进行评分。基于结构的方法，例如 DALI ( Holm ，2020 ) 和 TM-align ( Zhang & Skolnick ，2005 ) 长期以来一直具有更高的灵敏度来查找远程同源物，但由于其速度和可用蛋白质结构的数量而难以获得更广泛的采用。随着 AlphaFold2 ( Jumper et al. ，2021 ) 等精确蛋白质结构预测方法的出现，使用以前的工具搜索同源结构已变得几乎站不住脚。基于深度学习的方法，例如 Foldseek（van Kempen 等人，2023 年）、TM-vec（Hamamsy 等人，2022 年）、SMAMPNN（Trinquier 等人，2022 年）、Progres（Greener & Jamali，2022 年）一直试图弥补这一差距，但尚无法与 DALI 的灵敏度或序列搜索的速度相媲美（Steinegger & S¨oding，2017 年）。