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低碳能源技术科学的崛起
成功应对气候变化需要低碳能源技术 (LCET) 取得重大技术进步。有效分配研发预算以加速技术进步需要更好地了解 LCET 如何依赖科学知识。在本文中，我们首次概述了关键 LCET 知识库的演变，并展示了技术相互依赖性如何随时间变化。我们使用涵盖几乎所有美国专利的数据以及过去两个世纪发表的科学论文来量化 LCET 的历史及其对科学的依赖。我们展示了低碳创新的驱动力如何从水电和风能转变为核裂变，最近又转变为太阳能光伏，然后又回到风能。我们的分析表明：1）低碳能源技术越来越依赖科学；2）太阳能光伏和核聚变严重依赖科学，而水力能源则不然；3）可再生能源和核能技术依赖截然不同的科学；4）近几十年来，可再生能源的科学知识库显著趋同。这些发现表明需要制定针对特定技术的研究政策，尽管针对可再生能源的研究可能会对更广泛的低碳能源技术产生影响。
西南互联系统发电的可再生氢目标
AEMO 预测 SWIS 的运营消耗（总电力需求减去分布式太阳能光伏供应量）将保持相对平稳，如图 2.3 所示。随着间歇性可再生能源发电能力的增加，需要储能和燃气发电等灵活技术来平衡供需。与国家电力市场覆盖的区域不同，SWIS 地区的地理结构无法容纳大量的抽水蓄能。如果没有这种持续时间较长的储能，SWIS 可能会继续依赖天然气来满足需求，这将使电力部门难以完全脱碳——因此经济的其他部门可能依赖过程电气化来减少排放。
从理解到合理性：基于AI的法医证据评估的计算可靠性
我们认为，我们认为AI的输出进行法医学比较和面部的法医比较是有道理的。技术指标本身包括AI算法的验证，在法医设置中对其应用程序的验证以及基于病例的验证。科学指标包括一个简单的概念，我们知道面部和声音包含识别信息，以及实现良好的指标和法医实践。社会指标是关于使用这些方法的新兴科学共识，以及他们通过受过良好教育和认证的从业者的应用和解释。我们希望专家机智更多地依靠技术指标是有道理的，而事实上则更多地依靠社会指标来相信Aisystem支持的专家证人。
利用人工智能为网络防御服务
作者：W Hoffman · 2021 · 被引用 3 次 — 然而，机器学习带来了新的安全挑战。ML 系统依靠数据中的模式进行预测，攻击者可以操纵这些模式来……
为地球生命提供燃料：化学合成与光合作用
13. 为什么化学合成对深海中的自养生物和异养生物都很重要？答案各不相同。这是自养生物在被认为不存在生命的地方产生自身能量的机制。这些过程对异养生物很重要，因为异养生物依靠自养生物获取能量；反过来，自养生物又为丰富多样的群落的发展提供所需的食物。此外，海洋中任何导致所用化合物可用性发生变化的变化都可能对深海生物产生不利影响。深海中的许多生态系统都依赖于从海面落下的食物，这些食物是死物和被称为“海洋雪”的废物——但在存在化学喷口和渗漏的地区，从岩石和沉积物中升起的化学物质可提供能量。
初步污水排放指南计划 16 情况说明书，2024 年 12 月
公众意见通过这一行动，EPA 正在就其初步计划征求公众意见，该计划旨在利用现有的最佳科学和废水处理技术帮助保护水体和依赖水体的社区免受全氟和多氟烷基物质 (PFAS) 等有害化学物质和营养物污染的侵害。EPA 计划开展一些新的研究，以明确某些行业的排放对水体的影响。随着我们了解得越多，EPA 将能够更好地从源头减少污染物，以保护人类和依赖健康水道的水生生物。此外，初步计划 16 中讨论的法规一旦最终确定，将有助于防止有害废水污染物排放到美国水体中。
