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缩放碳去除系统
二氧化碳去除（CDR）技术，例如直接空气碳捕获和捕获和DACCS，对于限制下一世纪平均全球温度的上升至关重要。扩展DACCS技术需要在多个重叠的策略领域（例如气候，能源，技术创新和资源管理）上支持复杂的政策和基础设施。关于DACC和其他CDR技术的文献承认政策制定的路径依赖性，但它倾向于专注于没有植根于实施状态的特定政治，社会和身体（基础设施）环境的抽象政策处方。为了解决这一差距，本文提供了对加拿大新兴DACCS政策制度的国家级研究。利用现有的文献确定了支持DACC开发和有效法规的理想化（神秘）政策目标，我们确定了跨六个问题领域的可行政策目标：一般气候缓解策略；能源和资源限制；碳存储和运输调节和基础设施；筹集资金扩大和支持创新；删除和捕获技术的可用性和法规；并解决社会可接受性和公共利益。使用加拿大气候政策的数据库（n = 457），我们确定了加拿大（联邦和省级）政策环境中的政策，将这些策略映射到这些域中每个域内理想化的政策目标。本练习使我们能够分析加拿大系统中如何代表DACCS开发的关键政策目标，并使我们能够识别系统内部的潜在壁ni和景观影响，以及系统过渡过程的差距和潜在障碍。本文通过提供一个框架来识别DAC系统的组成部分，并将这些组件与所需的政策成果联系起来，从而有助于我们对国家DACC政策制定的理解，并可能为未来的跨国比较提供基础，以对国家级DACCS政策进行越野比较。
“公用规模长持续时间同步泵送热量...
这项工作是世界银行集团的产物，由致谢中列出的工作人员和顾问提供了贡献。这项工作中表达的发现，解释和结论并不一定反映了世界银行，其执行董事委员会或其所代表的政府的观点。世界银行不能保证本工作中包含的数据的准确性。本工作中任何地图上显示的边界，颜色，教派和其他信息并不意味着世界银行关于任何领土的法律地位，认可或接受此类界限的任何判断。此处的任何内容均不得构成或被视为对世界银行的特权和免疫的限制或放弃，所有这些都特别保留。
缩放量子计算技术
虽然实用或通用量子计算机远离商业用例和广泛部署，技术进步，投资量以及围绕量子计算技术的工业和社会炒作，但从未如此强大。（国家科学，工程和医学学院，2019年）（布鲁克斯，2023年）量子计算机已被宣告为快速有效地模拟，预屏幕预播和开发新的功能材料和药物的工具，以解决许多条件，以解决众多复杂问题，以及在物流和运输中，包括物流和运输，决策，决策和成果，并进行了决策，并进行了成果，并获得了质量，并获得了努力，并获得了精力，并获得了良好的质量，并获得了良好的质量和财务，并获得了良好的问题。（国家科学，工程和医学学院，2019年）（Brooks，2023）量子计算机甚至被提议作为回答某些气候变化问题的有力工具。（O'Brien，2019年）（Bobier，Gerbert，Burchardt和Gourévitch，2020年）量子退火器，一种部署量子退火效果的量子计算机已经显示了对古典机器的“量子优势”，使它们可以快速分解复杂的优化问题（Daley等，diaiy，et al。 2021）。
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
长度缩放对双...中电迁移的影响
通过对不同长度 (L) 的线路进行实验，在不同的电流密度 (j) 下施加应力，并使用技术上可行的三级结构，研究了双大马士革铜互连中的电迁移短长度效应。这项调查是对成熟的双大马士革铜工艺后短长度效应的完整研究。使用寿命测量和随时间变化的电阻衰减来描述这种现象。已经发现，随着电流密度-长度乘积的减小，对数正态分布的 sigma 会增加。临界体积的统计分布很好地符合 sigma 曲线。由于背应力引起的 TTF（失效时间）分散，较低的 jL 2 值显示较大的 sigma 值。提出了一个简化方程来分析特定温度下电流密度和线长的各种组合的实验数据。所得的阈值长度乘积 (jL) C 值似乎与温度有关，在 250-300 C 范围内随温度升高而降低。 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用分布式人工智能扩展指导支持...
摘要。指导是指经验丰富的人（导师）支持知识较少的人（受训者）以实现学习目标的活动。在理想世界中，当受训者需要时，导师总是可以提供帮助。然而，在现实世界中，高等教育机构的资源有限。为此，我们需要精心设计社会技术基础设施，以便在分布式人工智能的帮助下扩展指导过程。我们的方法使大学能够快速建立必要的数据处理环境，以支持导师和受训者。所提出的框架基于开源标准和技术。尽管存在组织和教学挑战，但这将有助于利用该方法。部署的基础设施已被多所大学使用。
研究助理 - 扩展 - 马拉维
CIFOR-ICRAF带来了75年以上在利用树木，森林和农林业的力量来解决我们时代最紧迫的全球挑战 - 生物多样性损失，气候变化，粮食安全，生计和不平等。它在64个国家 /地区建立了合作伙伴关系，159个资助合作伙伴和192个活跃项目，以及92个国家的2,200多个完成的项目。该组织的年度预算为1亿美元，并在研究和技术，政策和发展方面进行了20亿美元的遗产投资。平均每天引用CIFOR-ICRAF研究将近137次，每年出现超过3,000次。CIFOR和ICRAF于2019年合并，既是国际组织和CGIAR研究中心。在cifor-icraf.org上了解更多信息。