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朝6G无线通信网络Matin Qaim
进一步阅读：Qaim，M。（2020）。新的植物育种技术在粮食安全和可持续农业发展中的作用。应用经济观点和政策42：129-150。 https://doi.org/10.1002/aepp.13044
EU of近海可再生能源策略 农业委员会的研究 - 绿色协议与CAP：改编农业实践并保留欧盟自然资源的政策影响 朝6G无线通信网络 Matin Qaim
欧洲委员会战略于2020年11月19日，该委员会发布了一项欧盟海上可再生能源战略，这是其更广泛的欧洲绿色交易（2019年12月）的一部分，以使欧洲能源消耗脱碳。伴随着一份员工工作文件，为离岸可再生混合项目的电力市场安排提供了监管指南，这些项目结合了发电和互连。该战略的主要目标欧盟战略认为从海上风产生的电量大幅增加了。欧盟的当前海上容量约为12吉瓦（GW），该策略提议到2030年至少增加400％至60 GW。随后的两个几十年将增加400％的增长，到2050年，总容量达到了300 gw（即当前水平25倍）。这将由大约40 gw的海洋能（潮汐和波浪）和其他新兴的海上技术补充（例如浮动风和太阳能，生物燃料的藻类）。这些新的离岸技术具有巨大的能源潜力，但仍然可以在商业基础上提供能源市场。相比之下，固定基础上的海上风是一项商业上可行的技术，其成本继续下降，使其与其他可再生能源以及化石燃料的竞争力。欧洲在海上风中保留了全球技术和市场领导力，欧盟占全球能力的42％。该战略的主要特征委员会估计，从现在到2050年，必须实现其拟议的目标，需要将近8000亿欧元的投资，大多数投资将来自私营部门。委员会将提供一个明确而支持的法律框架，涉及修订《十-E法规》，以协助长期的离岸网格计划，以及《国家援助能源和环境保护》以及可再生能源指令的修订，以支持越野跨境和混合项目。Member States should make full use of mainstream programmes such as the Connecting Europe Facility (cross-border energy infrastructure) and Horizon Europe (research and development of new energy technologies) to support offshore renewables, and are especially encouraged to allocate substantial funding for offshore projects under the exceptional €672.5 billion Recovery and Resilience Facility , of which 37 % is being channelled towards the green transition (including clean energy projects under the “电力向上”区域）。该委员会还旨在改善成员国之间的海上空间规划和区域合作，并将采取措施来帮助欧洲工业加强其供应链，增强其出口潜力，并保留其在可再生能源的市场领导地位。
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董事办公室（OD）尼克·安德拉德（Nick Andrade）| nick.andrade@nih.gov |培训专家，数据科学策略办公室伊夫林·博茨威| botchwaye@od.nih.gov |数据科学策略办公室计划分析师Philip Chiang | chiangpt@od.nih.gov |校内研究办公室布莱恩特·詹（Bryant Jen）办公室专家| jenb2@od.nih.gov |室内研究办公室Nitin Kumar办公室专业经理| kumarn6@od.nih.gov |壁内研究办公室基础设施系统官员Etan Kuperberg | etan.kuperberg@nih.gov |卫生科学政策分析师，校外研究办公室Alison Lin博士| alison.lin@nih.gov |培训，劳动力倡议和社区参与（两次）部门负责人，数据科学办公室策略Steevenson Nelson博士| nelsons2@od.nih.gov |程序总监Rashod Qaim | qaimra@od.nih.gov |机器学习工程师，执行办公室卡洛斯·桑切斯（Carlos Sanchez）| sanchezc3@od.nih.gov |执行办公室的计划官克里斯·索尔兹（Chris Sowards）| chris.sowards@nih.gov |信息系统安全官，信息技术办公室Ylang Tsou | tsouyh@od.nih.gov |壁内研究办公室荣誉荣誉办公室| zhouh5@od.nih.gov |计划官员，执行办公室
多元化农业的共同环境和社会利益
劳拉·冯·拉斯穆森（Laura Vang Rasmussen）克里斯塔·肯尼迪（Christa M. Kennedy）， Gonemez 25，David Gonthier 24，鲤鱼34，Yodit Gebede 35，Carmen 36，Sussanna Class 15：16,37， 23，西德尼·麦德森9，玫瑰贝里修女44，马丁44 44，梅洛43，heiber惩罚25 45，莎拉46，莎拉雷德里奇48，克里斯托夫·舍伯Vivian Valence 56.57，语音Cassandra 48.58，Claire Cream 59
多元化农业的共同环境和社会利益
Laura Vang Rasmussen Christa M. Kennedy，Gourez 25，David Gonthier Martyna Kotowska 38，Holger Kreft 39，Ramiro Llanque 40，Christian Levers Melo 44，Melo 44，Melo 43，Elissa M. Olympus 46 Sclicious 51，Snapp 51，William E. Snyder 53，56.57，Vogel Cassandra 48.58，Claire Cream 59
加强冷却系统的可能性
摘要过去，该国的某些发电厂利用湿冷却系统从涡轮机中凝结蒸汽，这主要是由于诸如丰富的水资源，无限制地获得地下水储量以及有限的城市发展的因素。但是，随着当前的水危机和与湿冷却系统相关的高水消耗，热电厂的开发商越来越选择干燥冷却塔。本文的重点是市区的特定蒸汽热电厂，考虑了从湿冷却系统的过渡。将从技术，经济，化学和环境角度分析过渡。最初，将使用Thermoflow软件版本23模拟蒸汽发电厂的热力学周期。随后，各种全球冷却系统将被评估为现有湿冷却系统的潜在替代方法。设计和建模冷却系统的关键方面涉及确定最佳温度，这将基于气象数据，特定于位置的考虑因素，技术和经济因素以及每个替代方案的仿真结果。此外，将根据冷却系统类型，热表面材料和系统设备评估水和蒸汽周期的化学控制状态。发电厂也受到这种水短缺的影响，导致容量降低，偶尔无法以最高效率运行。因此，发电厂越来越多地使用替代冷却系统，这些冷却系统较少依赖于水的消耗，例如干塔。几家发电厂，包括伊斯法罕，哈姆丹，塔拉什特，巴斯特和蒙顿盖伊·卡姆（Qaim），已经承认了这个问题，并正在采取必要的措施来解决它。最后，使用Thermoflow软件和地热数据，用新的干式ACC循环代替了旧的湿冷却塔，并评估了这种变化对循环和发电厂性能特征的影响。此外，还进行了环境，化学和经济评估，以分析拟议周期的其他方面及其可行性。
Chromax：快速可扩展的育种程序模拟器
牲畜和植物育种对可持续农业至关重要（Scho and Simianer 2015），并且更适合于特定环境或市场需求（Qaim 2020）。最近，基因组数据和先进统计方法的可用性彻底改变了育种计划（Kim等人2020）。值得注意的是，基因组选择使育种者可以根据基因构成来预测个体的表现，避免昂贵的表型（Meuwissen等人。2001，Crossa等。 2017）。 这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。 此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。 因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。 在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人 2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2001，Crossa等。2017）。这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2003，Mohammadi等。2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2015，Gaynor等。2020，Pook等。2020）或朱莉娅（Chen等人2022）。尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。为此目的最有吸引力的语言是Python。Python是数值计算和数据科学最常用的编程语言之一，许多库可用于优化和机器学习（Pedregosa等人。2011，Bradbury等。2011，Bradbury等。