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访问不是事后的想法：将来可以公平地获得救生治疗剂的学习和机会
我们在这里分享的观察结果是基于访问价值链的系统性分析，包括财务，政治和监管组件。在本文档中，我们重点介绍了Covid-19的有关治疗产品的经验教训，以确保将来考虑特定于治疗剂的元素，以及从诊断和疫苗中学到的经验教训。本文档中总结的见解是指COVID-19治疗学，并以我们作为获得Covid-19的Covid-19工具加速器（ACT-A）的共同领导1的经验为基础，我们的经验是我们在低名和中等阶级的典范中，以候选者为单位进行的综合评估，从而获得许多计划的经验。除了支持早期引入治疗剂和诊断的投资外，还可以对人口进行测试和治疗，这是严重的Covid-19的最高风险（以及与WHO，全球基金以及国际基金以及国际和国家利益相关者在内的发现并与多个合作伙伴进行协调）。该报告侧重于治疗学，但其他健康工具的许多相同问题和机会都更加普遍。我们继续倡导将这些机会包括在内，作为不断发展的全球大流行准备的基本组成部分。
在学校的大规模转型学习...
印度在寻求确保获得小学教育的近乎婚姻的过程中走了一段漫长的旅程。在Hon'ble总理Shri Narendra Modi的领导下，这一直是我们的努力，以努力促进所有人获得高质量教育的机会。在这种情况下，Niti Aayog的主动性，可持续的行动，用于转变教育中的人力资本（项目Sath-dedecation），被概念化为过渡到跨成绩实现优质教育的新水平的关键倡议。
存储未来研究：关键学习内容
• 内特·布莱尔 • 查德·奥古斯丁 • 韦斯利·科尔 • 保罗·丹霍姆 • 威尔·弗雷泽 • 玛德琳·吉奥卡里斯 • 珍妮·乔根森 • 凯文·麦凯布 • 卡拉·波德卡米纳 • 阿什雷塔·普拉桑纳
存储未来研究：未来几十年的关键经验
本作品部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司为美国能源部 (DOE) 运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。州际可再生能源委员会也为本作品提供了支持，协议编号为 SUB-2021-10440。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。
储能行业学习论坛研讨会 1
– 如果您想在问答环节提问，请在手机拨号盘上按 *9，主持人将看到您已举手。主持人将取消麦克风静音，您也需要按 *6 取消麦克风静音，然后才能提问。您的号码将显示在屏幕上。
学校日照不足的影响：贾坎德邦的经验教训
调查结果显示，大多数受访学校在工作时间内都会遭遇主电源（即电网）断电，断电时间可能长达 3-5 小时。电力供应也存在季节性，因为在雨季（用于线路维护）或夏季负荷削减增加期间，断电时间会超过上述范围。在与教师的小组讨论中，获得不间断的优质电力是有效制冷和照明的重要因素；它为学习创造了有利的环境。可靠的电力供应对于运行计算机、互联网、视听课程至关重要，这些课程主要侧重于现代技术进步，以改善和加强向学生传授的知识。通过在学校引入信息和通信技术 (ICT) 的计算机辅助学习过程为学生提供了以互动方式积累知识的机会。然而，学校工作时间内电网电力供应不稳定，因此需要提供辅助电源，以提高电力供应的可靠性。
进步途径：撒哈拉以南非洲的经济融合 - 赞比亚克服中等收入陷阱
直到2000年之后，撒哈拉以南非洲的经济增长有限。虽然该地区的几个国家已经达到了中等收入的地位，并且是全球增长最快的经济体之一，但其他许多国家已经停滞不前，风险降至低收入水平。本文旨在使用单位根模型来检查35个撒哈拉以南国家的GDP经济融合。第二，我们隔离了人均GDP良好的融合，并审查了每个国家，以将共同的成功元素作为赞比亚的课程。在35个采样的国家中，只有六个略微汇合到美利坚合众国。在六个国家的深入审查中，三个关键的成功要素作为赞比亚的建议。其中包括1）审慎管理矿产end赋，例如铜和钻石。矿产财富的收益应保留在艰苦的几年中，以使经济多样化。2）强烈关注农业机械化和对小农户的支持，以确保完全的农业转型。虽然预计农业的份额随着经济的增长而减少，但只有在二级部门充分发展后才能发生这种界限。3）政府支出的财政纪律，再加上自由市场的生态系统，是维持非洲增长的关键。
从Frontier Development Lab和Spaceml
使用AI/ML技术的研究生活在各种环境中，经常具有异步性的目标和时间表：学术实验室和政府组织从事开放式研究，重点是具有长期价值的发现，而行业研究的研究是由商业追求的驱动，而从中则集中在短期时间表和投资回报上。从研究到产品的旅程通常是默认或临时的，导致技术过渡失败，当研发是跨组织和跨学科的时候，进一步加剧了。更重要的是，许多产生结果的能力仍然锁定在私人存储库和个人研究人员的知识中，减慢了他人对未来研究的影响，并为ML社区在可重复性方面的挑战做出了贡献。与研究组织有关爆炸式阵列的研究组织，汉多佛的机会以及跨学科研究的成熟减少。在这些紧张局势的情况下，我们看到有必要衡量研究过程中研究的正确性，影响和相关性，以实现更好的协作，提高可重复性，更快的进步和更受信任的结果。我们对NASA和ESA的公私合作伙伴关系下的AI加速器进行Frontier Development Lab（FDL）进行案例研究。FDL研究遵循以负责任的开发，进行和传播AI研究为基础的原则实践，使FDL能够通过NASA的技术准备水平来衡量成功的跨学科和组织跨学科和组织间研究项目。我们还看一下Spaceml开源研究计划，该计划有助于加速FDL的研究，以在公民科学家中采用广泛采用的可部署项目。
