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量子计算将如何影响气候变化和更广泛的环境？
量子计算对气候的潜在影响和环境非常重要，并且在此阶段采取措施塑造其对可持续性和积极影响的轨迹对于负责任的发展至关重要。在这个问题中，我们建议进行调查的领域，以建立共同的理解并提高可持续发展。在理解量子计算的环境和气候影响时需要考虑两个维度。首先是在生命周期中开发和使用量子计算机的直接环境影响，包括资源需求和碳足迹（Arora和Kumar，2024年）。第二是针对气候解决方案的量子计算用例的可能性（Berger等，2021; Paudel等，2022; Ho等，2024）。尽管已经有了研究量子计算的能源需求的初步步骤（参见Auffèves，2022; Meier和Yamasaki，2023），但我们需要更好地了解开发，使用和处理量子计算机的全部生命周期的环境影响。这包括能源和水消耗，碳足迹，废物处理和回收以及矿物质的因素。这项最初的研究表明，与高性能计算（HPC）相比，量子计算可能会提供优势，从而降低环境成本。例如，关于量子计算的量子计算概念每秒的经典概念仍然缺乏社区共识（例如，参见Nayak；坎贝尔；替代建议）。一些突出显示的示例（绝不是详尽的列表）是：尽管当前的期望是量子计算机可能需要明显低于其经典的能量来解决某些类别的问题（Arute等人，2019; Meier和Yamasaki，2023），但首先有必要定义和同意指标以量化这些资源以正确地声称这一优势。结果，量化量子计算机的能源效率是一个挑战。为此定义社区所接受的指标和其他与环境相关的指标仍然是一个悬而未决的问题。此外，例如，量子计算系统的支持要求，例如低温冷却本身是资源密集的，因此必须考虑到计算总体资源需求时。另一个开放的问题是资源利用率如何用于有用的量子计算机。要考虑的第二维度是量子计算解决气候和其他环境挑战的潜力。
细菌作为古环境代理：洞穴更新世profile
摘要。洞穴是众所周知的档案，可保留有关过去的有价值信息，与重建过去的气候和环境有关。我们从480厘米深的研究中采样了沉积物，并取消了16S核糖体核糖酸（RRNA）基因基因的元法编码分析，以补充岩性伐木，SECIMEN-TOLOGY，SEDIMEN-TOLOGY和OPTIMALIGHATION刺激性刺激的发光（OSL）数据。这些分析揭示了与各种水输入沿沿本的沉积条件。沉积物的OSL年龄放置在74.7±12.3至56±8 ka（基部至顶部）之间。然而，在洞穴的上部和下层中可能发生了最近的最后一次冰川最大（LGM）古流量。细菌的位置都随深度变化。考虑到嗜热细菌，我们只能从热硫弹簧，旧热弹簧或Sapropel沉积物的表面上假设它们的起源。
遗传和子宫环境对胎盘中DNA甲基化变化的贡献
遗传和产前环境因素塑造了后来的胎儿发育和心脏代谢健康。遗传和产前环境因素的关键靶标是胎盘的表观组，这是一种与胎儿生长和以后疾病有关的器官。这项研究有两个目的：（1）识别和功能表征胎盘可变区域（VMR），它们是表观基因组中具有高个体间甲基化变异性的区域； （2）研究胎儿遗传基因座和12个产前环境因素（母体心脏代谢，心理社会，人口统计学和与产科相关）对甲基化的贡献。akaike的信息标准用于选择四个模型中的最佳模型[仅产前环境，仅基因型，基因型和产前环境（G + E）的添加效应以及它们的相互作用效果（G×E）]。我们在胎盘中确定了5850 VMR。在70％的VMR中甲基化最好用G×E解释，其次是基因型（17.7％）和G + E（12.3％）。单独的产前环境最好仅解释了0.03％的VMR。我们观察到95.4％的G×E模型和93.9％的G + E模型包括孕妇年龄，均衡，递送模式，孕产妇抑郁症或妊娠体重增加。VMR甲基化位点及其调节性遗传变异含量（p <0.05），对于已知与调节功能和复杂性状联系的基因组区域。这项研究提供了胎盘中VMR的全基因组目录，并强调指出，通过整合遗传和产前环境因素，最好阐明胎盘DNA甲基化的胎盘DNA甲基化的变化，而仅通过环境因素而言，可以最好地阐明胎盘DNA甲基化的变化。
使用高清晰的空间分析
图1。使用visium HD对CRC和NAT样品进行分析。串行组织切片。选择了样品子集并用visium HD测定法（n = 3 CRC和n = 2 Nat）进行分析。切片。串行切片，并通过v2分析（n = 1 CRC和n = 2 Nat）进行测定。单细胞数据用于创建用于单元类型注释的参考数据集。原位数据用于验证visium HD数据和后续分析的发现。使用匹配数据集的数据进行了技术性能比较。
新研究揭示了皮肤微生物对污染环境中earth毒性的影响
功能分析表明，关键的表皮微生物（主要是异营养）具有利用金属元素和养分的遗传能力。在与NZVI和TCEP的共污染环境中，某些表皮微生物变得占主导地位，消耗了锌，铜，锰，糖，糖和氨基酸等重要元素。这种消费导致宿主earth的营养缺乏。
基于环境方差的弹性选择对兔子肠道代谢组的影响
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
在建筑环境中的电动汽车（EV）和EV充电设备
以锂离子电池（LIB）形式的储能储存已在消费者，住宅，商业，工业和运输部门的广泛应用中越来越多地使用和接受。现在用于越来越大的应用，包括电动踏板车，电动自行车，电动汽车和电池储能系统（BESS），用于住宅，社区，社区，商业，商业和网格尺度的应用程序，包括电子烟和VAPES，手机，平板电脑，笔记本电脑和电动工具等便携式电子设备的技术。通常在120-180 WH/kg范围内，铅酸的30-180 kg范围，镍镉（Ni-CD）的50 WH/kg，镍钙（NI-CD）和60-70 WH/kg，镍氢化合物（NIMH）（NIMH）（NIMH）（NIMH）以及过去的两次均可使用的EVEDS的成本均可提高两次decade and decade and for for for vise and decadess in ni decadess in Decadess in Decadess的成本。 libs是指阴极的一系列电池家族，其中阴极由锂的各种氧化物组成。 一些常见的例子包括氧化锂（LiCoo 2或LCO），镍镍锰钴（Linimncoo 2，NMC或NCM），锂镍钴氧化铝（Linicoalo 2或NCA），含含氧液含量（linium Manganese氧化物（Limn）2 O 4或Lith Inlium Irinium Irinium Irrium Irinium Irinium Irrpe（Limn 2 O 4或Limn phlocke）锂离子聚合物（LIPO）。通常在120-180 WH/kg范围内，铅酸的30-180 kg范围，镍镉（Ni-CD）的50 WH/kg，镍钙（NI-CD）和60-70 WH/kg，镍氢化合物（NIMH）（NIMH）（NIMH）（NIMH）以及过去的两次均可使用的EVEDS的成本均可提高两次decade and decade and for for for vise and decadess in ni decadess in Decadess in Decadess的成本。libs是指阴极的一系列电池家族，其中阴极由锂的各种氧化物组成。一些常见的例子包括氧化锂（LiCoo 2或LCO），镍镍锰钴（Linimncoo 2，NMC或NCM），锂镍钴氧化铝（Linicoalo 2或NCA），含含氧液含量（linium Manganese氧化物（Limn）2 O 4或Lith Inlium Irinium Irinium Irrium Irinium Irinium Irrpe（Limn 2 O 4或Limn phlocke）锂离子聚合物（LIPO）。
定量性状适应不断变化的环境
图1：我们方法的示意图描述。要描述平衡f，我们需要以下步骤：（1）确定缩放参数ε并重新分发分布f满足的方程； （2）将分布F转换为U.转化的分布u是密度F的对数，在无性繁殖情况下按比率ε归一化，在无穷小的性繁殖案例中由ε2归一化； （3）将U的极限方程式确定为ε→0（橙色框），并推断出宏观特性（绿色框），例如平均适应度λ0，种群中的平均相对表型z ∗ 0，进化滞后| z ∗ 0 |或平衡VAR（F）处的表型方差。
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
