世界需要更多的可再生能源 (RE),因为最终易于获取的化石燃料将会枯竭。可再生能源还可以大大减少与能源相关的二氧化碳排放,但它们是否可以被恰当地称为“零碳”能源则是另一回事。目前,化石燃料 (FF) 仍然主导着世界能源供应:2019 年,可再生能源仅提供了所有商业能源的 11.2%,核能提供了 4.3%,其余 84.5% 由化石燃料提供 [1]。甚至核工业也不认为核电在未来几十年会大幅增加其市场份额。可再生能源的支持者认为,它不仅可以迅速取代化石燃料,还可以促进经济增长。其他人不同意;这篇短文试图解决这个问题。它通过设想一个 100% 的能源由可再生能源提供的未来世界来实现这一点。首先,介绍一下这个论点的背景。显然,任何能源项目要想有意义,其输出的能量必须大于生产所需材料、建造设备、运行和维护设备以及最终在使用寿命结束时拆除设备所消耗的能量之和。输出能量与输入能量之比称为能源投资回报率 (EROI),必须大于 1,或者对于某些能源分析师来说,大于 5 甚至更大 [2]。正如可再生能源倡导者正确指出的那样,目前,FF 无需为处理燃烧产生的二氧化碳排放而付出能源(或金钱)代价。实现这一目标的一种方法是捕获燃烧产生的二氧化碳废气并将其深埋在地下。问题在于,一些可再生能源来源(例如热带水力发电厂)也会直接排放一些温室气体,所有可再生能源来源都会在开采必要材料和制造风力涡轮机等可再生能源设备时间接排放这些气体。如果可再生能源要真正实现环境可持续,就必须花费额外的能源来处理采矿废物,并且对于 FF 来说,还要消除二氧化碳排放。
“ AAP的冬季汽车座椅安全提示。” HealthyChildren.org,2023年1月25日,www。HealthyChildren.org/英语/安全性预防/on-the-the-go/pages/winter-winter-car-seat-safety-tips.aspx。
• 来自 1A AFSC 的飞行员,现役时间少于 16 年 • III 级飞行体能 • 身高至少 60 英寸,能够举起 40 磅的重物,年龄至少 21 岁 • 服务记录良好,无第 15 条违规行为,无 UCMJ 违规行为 • 有资格获得总统安全许可 • 没有会影响服务的严重食物厌恶
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出,但目前收效甚微。那么,这笔巨额支出会带来回报吗?麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度,Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限,而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的,无法证明其成本合理,而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度,即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了,我们也会探讨当前的芯片短缺(与 GS 的 Toshiya Hari 一起)和迫在眉睫的电力短缺(与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起)是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制,我们仍然看到人工智能主题的运行空间,要么是因为人工智能开始兑现其承诺,要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
飞行员是我们最大的力量,他们必须是勇敢的领导者才能赢得未来的战斗。勇敢的领导者愿意承受风险,愿意接受失败作为学习的机会。作为机动飞行员,我们有责任弘扬战士之心文化。我们训练我们的身体和思想,提高我们的情商,确保社会联系,发展精神健康,提高身体和情感耐力,以实现最佳表现。面对逆境挑战时,我们以坚韧不拔的态度应对,表现出纪律、毅力和决心。我们认识到勇敢的飞行员会寻求帮助。寻求帮助的勇气始于与一线主管、同事和帮助机构专业人员建立信任关系。此外,我们的家庭是我们成功不可或缺的一部分,我们将确保他们健康、强壮,并得到一个积极的护理网络的支持。最后,我们将通过刻意发展和加强我们的作战文化,更快地培养我们明天需要的领导者。
根据《2023 年碳方案指南》对方案进行了评估,结果证实,尽管首选方案的全生命周期碳排放量在四个方案中最高,但其他方案均无法提供整体可持续性效益,从而补充将新兴的 Fleet Valley 地区重新定位为充满活力、健康和可持续的城市新区。规划阶段的全生命周期碳排放量计算接近 GLA 的理想基准,并且已确定了最大限度地重复使用来自现场和其他再利用来源的拆除材料的机会,以减轻重建的影响。因此,该提案将满足 GLA 的循环经济原则和伦敦规划政策、地方规划政策和 2040 年城市规划草案。建筑设计通过减少太阳能增益、节约水资源和各种城市绿化和生物多样性机会,很好地应对了气候变化的适应力,并符合伦敦规划政策地方规划政策。
1952 年,当地社区筹集了 80 多万美元,购买并捐赠了小石城空军基地如今所在的 6,100 英亩土地。自 1955 年 10 月首次开放以来,基地与社区一直保持着繁荣的共生关系。随着侦察、战略轰炸、核导弹和战术空运等众多任务的变更,社区的支持确保了空军人员始终得到支持。在坚定不移的援助下,基地将继续取得成功,这在很大程度上要归功于当地公民。
摘要在本文中,我们展示了Little Learning Machines,这是一款开创性的游戏,使玩家能够扮演强化学习(RL)培训师的角色。利用奖励和环境建模,玩家训练微型机器人执行任务,为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是,该游戏引入了创新方法,用于实时执行RL,这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述,同时指出了增强和扩展的潜在途径,以进一步丰富玩家体验,以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息,而且还可以作为人工智能领域学习,研究和创造力的多功能工具。
他们的学术文章可能不那么雄心勃勃,并指出与通过看图片推断性取向的人类检测器数据集相比,人工智能在区分男同性恋和异性恋方面更有效率为 81%,在区分女性方面更有效率为 74%。这一说法引发了媒体的强烈抗议,媒体既拒绝了这一说法,也警告不要将人工智能技术武器化,甚至不要尝试这样的实验(Vincent 2017)。一些权威人士对这项实验及其主张表示反对,性别和性权利倡导团体的活动家以及他们自己学科的学者揭穿了他们的实验,指出了他们数据采样的缺陷,揭示了他们分析的偏见,并指出了这项研究中存在的潜在恐同症和异性恋偏见,这项研究因为媒体的夸大报道和学术机构的支持而受到了广泛关注(Levin 2017)。人权运动组织 (HRC) 和同性恋反歧视联盟 (GLAAD) 立即将此称为“垃圾科学”,并提醒我们,“同性恋雷达”的概念以及将人类性行为简化为感知特征的想法既“危险又有缺陷”。HRC 公共教育和研究主任 Ashland Johnson 在一份声明中表示,