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世界能源转型之都——休斯顿……
根据麦肯锡全球研究所 (MGI) 和绿色金融体系网络 (NGFS) 的分析，美国在净零排放路径上的能源转型投资可能会从 2021 年的每年约 2800 亿美元增长到 2040 年的每年约 1.5 万亿美元（年复合增长率约为 9%）。该分析估计，休斯顿目前在美国能源转型资本总额中所占市场份额约为 6%，2021 年约为 150 亿美元。为休斯顿建模了三种情景（见图表 2），这些情景表明，到 2040 年，该地区可能占据美国能源转型资本流量的 6-15% 6 。
材料数据：NIST 材料测量实验室的概况分析和潜在路线图
1. 执行摘要 从近二十年前“材料设计”方法的问世 [1] 到 2011 年材料基因组计划 (MGI) 的启动 [2] ，再到过去几年人工智能 (AI) 的普及 [3]，对材料数据的需求呈爆炸式增长。2018 年的一项经济分析 [4] 涉及 100 多位行业专家，指出获取高质量数据（非专有实验数据、计算数据、元数据和软件代码）是先进材料创新的关键。在过去十年中，代表数百名专家集体观点的 20 多份公共和私营部门文件清楚地表明了对开放的材料数字数据的强烈需求。这些数据对于发现、开发、制造和部署先进材料以及由这些材料构建的下一代组件、设备和系统至关重要，从而增强经济安全和人类福祉 [2]。尽管 MGI 和商业努力已经推动了一些用于创建和管理数据的工具的开发，但对上述文件的分析表明，在实现普遍的、互联的材料数据基础设施方面存在技术和社会学方面的差距。本文件以示意图的形式提供了材料数据格局分析和基于普遍的基础设施差距的潜在路线图。同样的格式用于说明外部组织和 NIST 材料测量实验室 (MML) 在解决这些差距方面取得的进展，并提出了 MML 行动项目路线图，包括与其他组织合作的努力。该路线图可以扩展到包括其他 NIST 实验室的材料数据活动。
人工智能在建筑行业的可行性
建筑、工程和建设 (AEC) 行业是欧盟 (EU) 的关键行业，因为它占 GDP 的 9% 并提供了超过 6% 的欧洲就业机会 (Baldini 等人，2019 年)。尽管如此，与其他行业相比，该行业的生产率水平却非常低，许多建筑项目都面临成本和时间超支的问题。这种延迟可能是由于该行业数字化程度较低造成的：根据麦肯锡全球研究院 (MGI) 行业数字化指数，建筑业在欧洲排名垫底，在美国排名倒数第二 (麦肯锡全球研究院，2017 年)。除此之外，当前的劳动力短缺、COVID-19 疫情以及建设可持续基础设施的需求都加速了快速变革以实现更高数字化的需要。最近，受“工业 4.0”的启发，人工智能 (AI) 应用发展势头强劲，并具备作为推动 AEC 适当数字战略的骨干的所有功能（Darko 等人 2020 年，Pan & Zhang 2021 年）。根据 MGI（Chui 等人，2018 年）的数据，到 2030 年，人工智能对全球经济的潜在价值将达到 13 万亿美元，相当于累计 GDP 比 2018 年增长 16%。尽管人工智能有多种定义，但欧盟委员会任命的高级专家组 (HLEG) 将人工智能定义为“由人类设计的软件（也可能是硬件）系统，该系统在给定复杂目标的情况下，通过数据采集感知周围环境，解释收集到的结构化或非结构化数据，推理知识或处理从这些数据中得出的信息并决定最佳行动，从而在物理或数字维度上采取行动
生成式人工智能和美国工作的未来
美国劳动力市场正在经历人们工作方式和工作内容的快速演变。在麦肯锡全球研究院发布其关于美国就业前景的最新报告数月后，世界发现自己正在与一场全球大流行作斗争。1 从那时起，美国就业市场从突然下滑中强势反弹。由于许多工人坚持远程或混合模式，雇主加快了采用自动化技术的速度，工作性质发生了变化。最近，生成式人工智能及其先进的自然语言能力的加速发展，将自动化的可能性扩展到更广泛的职业。
实体被确定为在美国经营的中国军事公司
实体根据威廉·M（William M.（“ Mac”）第1260h条的规定，被确定为在美国经营的中国军事公司，桑伯里国防授权法2021财政年度（公共法116-283）1 * 360 Security Technology Inc.（Qihoo 360） AVIC Aerospace Systems Co., Ltd. AVIC Airborne Systems Co., Ltd. (formerly China Avionics Systems Co., Ltd.) AVIC Asset Management Corporation Ltd. AVIC Aviation High-Technology Company Limited (AVIC Aviation Hi-Tech) AVIC Electromechanical Systems Co. Ltd. AVIC Heavy Machinery Company Limited (AVIC Heavy Machinery) AVIC JONHON Optronic Technology Co., Ltd.（Avic Jonhon）Avic Shenyang飞机有限公司（AVIC SHENYANG）AVIC XI'AN飞机行业集团有限公司（AVIC XI'AN）Changhe飞机工业（集团）公司（Ltd.中央电子测量工具有限公司（Zemic）Baicells Technologies Co.，Ltd。北京北京chadidao chuangyu信息技术有限公司（已知）BGI集团BGI Group BGI Genomics Co. Technologies，Inc。（CXMT）Chengdu Jouav Automation Tech Co.，Ltd。（Jouav）Chengdu M＆S电子技术有限公司（M＆S电子）中国航空航天科学与工业有限公司（Casic）
人工智能在微观结构中的应用
几乎每一个研究和工程领域（包括材料科学）都以惊人的速度被来自各种来源（实验和模拟）的大量数据所淹没。因此，第四种研究范式——数据驱动科学应运而生。它建立在前三种科学范式（实验、理论和模拟）产生的海量数据之上。为了以一种有助于加快新材料发现和实现材料基因组计划 (MGI) 目标的方式来研究这些数据，需要先进的数据驱动分析方法。第四种科学范式利用可扩展的机器学习 (ML) 和数据挖掘工具从如此大量的数据中得出可以付诸实践的结论，并指导各个层面的材料设计计划 (Agrawal & Choudhary, 2019)。
在恰蒂斯加尔邦建立高科技电力电子制造中心
麦肯锡全球研究院 (MGI) 分享了对即将到来的 12 项技术发展的见解，这些技术被称为“颠覆性十二项”，将对我们现在的生活方式产生最大影响，并最有可能在未来十年重塑商业格局。“颠覆性十二项”包括移动互联网、知识工作自动化、物联网 (IoT)、云技术、先进机器人技术、自动驾驶和近自动驾驶汽车、下一代基因组学、能源存储、3D 打印、先进材料、先进石油和天然气勘探和回收以及可再生能源。据估计，这些技术将为印度经济增加 5000 亿至 1 万亿美元的收入，并将显著改善人们的生活。因此，加强印度电子行业利用这些颠覆性技术的优势的能力是当务之急。
QIAGEN 推出全新文库制备试剂盒，助力多组学研究并推进精准医疗
研究人员还可以使用 QIAseq 多模态 DNA/RNA 文库试剂盒生成仅含 DNA 或仅含 RNA 的文库。这是市场上第一款可兼容多种输入样本的 NGS 多模态试剂盒，包括血液、福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 样本和无细胞 DNA (cfDNA)。这在转化研究中尤其重要，例如在癌症研究中，可能会有不同类型的样本。该试剂盒灵敏度高，可检测 DNA 和 RNA 稀有变异。使用 QIAseq 多模态 DNA/RNA 文库试剂盒生成的 DNA 和 RNA 文库可直接与不同的测序平台兼容，例如 Illumina 仪器和 Element Aviti，并且可以通过增加转换步骤在其他测序仪上进行测序（Complete Genomics/MGI、Singular Genomics 和 Ultima Genomics）。
microRNA监管网络架构的景观和癌症的功能性重新路由Xu Hua 1，Yongsheng Li 2，Sairahul R. Pentaparthi 2，Danie
摘要◥体突变是癌症发展的主要来源，并且在蛋白质编码区域已经确定了许多驱动器突变。然而，位于miRNA中的突变及其靶点结合位点的突变功能在整个人类基因组中仍然在很大程度上未知。在这里，我们在30种癌症类型上建立了详细的miRNA调节网络，以系统地分析miRNA及其目标位点在3 3 0未翻译区域（3 0 UTR），编码序列（CDS）和5 0 UTR区域的突变效果。从9,819个样品中总共将3,518,261个突变映射到miRNA - 基因相互作用（MGI）。突变在几乎所有癌症类型的靶基因中显示出相互排斥的模式。识别的线性回归方法148个候选驱动器突变，可以显着扰动miRNA调节网络。3 0 UTR中的驱动突变通过更改RNA绑定