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极端高温和社区恢复计划第一轮
项目概述：培训社区可持续发展导航员，使其具备相关知识和技能，以教育、招募、培训和支持社区成员保护自己免受高温和烟雾的侵袭，并参与当地、地区和州的气候和健康决策过程。为科学教师和学生举办为期 8 周的极热青年领导力学院。在 100 户家庭中对 CleanCooler 进行测试，以改善热舒适度和空气质量。
机器人技术和极端环境的AI-游戏改变者
09.00 - 09.45（中庭）注册，展览和网络09.45 - 10.00（礼堂）欢迎和目标克里斯·巴拉德（Chris Ballard Sellafield Ltd 10.15 - 11.00（礼堂）Robotics和AI合作会议Barry Lennox，曼彻斯特大学Rob Buckingham的应用控制教授，Freng。
EOP-012-1 – 极寒天气准备和行动
R2. 对于 [本要求生效日期] 之前投入商业运营的每台发电机组，发电机所有者应确保其发电机组根据需要添加新的防冻措施或修改现有的防冻措施，以使其能够在极端寒冷天气温度下运行至少一 (1) 小时。无法在极端寒冷天气温度下运行一 (1) 小时的发电机组应针对已发现的问题制定纠正行动计划 (CAP)，包括确定对要求 R3 要求的寒冷天气准备计划的任何必要修改。[违规风险因素：中等] [时间范围：长期规划、运营规划]
极端天气和气候事件的财政影响
评估气候变化带来的财政风险是一个关键且具有挑战性的问题。在本文中，我们分析了气候变化带来的严重物理风险的财政影响，因为我们的目标是捕捉与极端天气和气候事件相关的债务可持续性风险。这是通过为选定的欧盟成员国提供程式化的压力测试来实现的，这些测试旨在对公共财政和增长造成冲击。为此，我们依靠比较方法。通过全球自然灾害数据库和可用的不同气候事件造成的经济损失的前瞻性估计来捕捉与气候相关的加剧债务可持续性的因素，这些估计是根据不同的全球变暖路径预测的。我们的研究结果强调，极端天气和气候事件可能对债务可持续性构成风险，尽管在标准的全球变暖情景下，这些风险在整个欧盟范围内仍然是可控的。我们的研究结果强调了实施大规模、快速和立即的气候缓解和适应措施的重要性，以减轻可能更频繁和更强烈的极端事件对经济和财政的不利影响，从而降低各国的暴露程度、脆弱性和债务可持续性风险。
交流气候危机和极端天气事件
anastasia denisova是威斯敏斯特大学传播与媒体研究所的新闻学高级讲师。她专门研究Inviralcultures，Internet模因和气候变化通信。她在2019年出版了一本书互联网模因和社会。在2021年，丹尼索娃（Denisova）对媒体的时尚报道进行了广泛的审查，并发布了政策简短的时尚媒体和可持续性。Anastasia已在顶级学术期刊上广泛发表，包括社会媒体+社会；媒体，文化和社会；新闻等。DeNisova博士是高等教育学院的高级研究员，也是威斯敏斯特传播和文化论文的董事会成员。
减少极端天气带来的健康风险
Eunice Kennedy Shriver 美国国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD) ，Diana Bianchi，医学博士 Fogarty 国际中心 (FIC) ，Peter Kilmarx，医学博士 美国国家癌症研究所 (NCI) ，W. Kimryn Rathmell，医学博士、哲学博士 美国国家补充与综合健康中心 (NCCIH) ，Helene Langevin，医学博士 美国国家心肺血液研究所 (NHLBI) ，Gary Gibbons，医学博士 美国国家过敏和传染病研究所 (NIAID) ，Jeanne Marrazzo，医学博士 美国国家老龄化研究所 (NIA) ，Richard Hodes，医学博士
nanoWatt XLP™ 超低功耗 MCU
信息如有变更，恕不另行通知。Microchip 的名称和徽标、Microchip 徽标、MPLAB 和 PIC 是 Microchip Technology Incorporated 在美国和其他国家/地区的注册商标。MPASM、MPLIB、MPLINK、mTouch 和 PICkit 是 Microchip Technology Incorporated 在美国和其他国家/地区的商标。本文提及的所有其他商标均为其各自公司的财产。© 2009，Microchip Technology Incorporated。保留所有权利。2009 年 5 月在美国印刷 DS39941B
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–
实施计划-项目2021-07极寒...
参见主题可靠性标准。背景项目 2021-07 的目的是制定可靠性标准，通过改善极端寒冷天气下的运营、准备和协调来提高大容量电力系统 (BES) 的可靠性，正如联邦能源管理委员会 (FERC)、NERC 和区域实体联合工作人员对 2021 年 2 月极端寒冷天气事件的调查（“联合调查报告”）所建议的那样。1 2021 年 2 月事件从 2021 年 2 月 8 日至 20 日，极端寒冷天气和降水导致大量发电机组停电、降额或无法启动，从而导致能源和输电紧急情况（称为“事件”）。事件总稳定负荷削减是美国历史上最大的受控稳定负荷削减事件，也是继 2003 年 8 月东北部停电和 1996 年 8 月西海岸停电之后停电兆瓦 (MW) 负荷数量第三大的事件
与人类合并的软材料的极端机制
人体和机器之间的抽象长期，高效率和高度兼容的接口对于应对医疗保健等宏伟的社会挑战以及回答诸如了解人类大脑之类的巨大科学问题的宏伟挑战至关重要。我们建议理解和利用软材材料技术 - 具有设计特性的聚合物，弹性体，水凝胶和生物组织 - 以在人体和机器之间形成界面。在这个极端的机械字母（EML）网络研讨会1中，我们讨论了柔软材料的设计，以实现极端的机械性能，这对于形成这种长期，高效率和高度兼容的接口至关重要，这些界面可能会合并人类和机器及其智力。EML网络研讨会扬声器和视频可在https://imechanica.org/node/24098上进行更新。引言人类组织和器官大多柔软，湿和生物活性；电子设备和机器人等机器通常是硬，干燥和生物学上的惰性。，如果我们可以在人体和机器之间形成长期，高效率和高度兼容的接口，以合并人类和机器及其智力，该怎么办？这种界面对于应对医疗保健等宏伟的社会挑战以及回答诸如了解人类大脑等伟大的社会挑战至关重要。例如，可穿戴电子设备，医疗设备和可植入的医疗设备是医疗机器，试图通过时间尺度与人体合并，从小时到几天到几个月和几年。除了上述示例外，合并虽然这些医疗机器在过去几十年中已经大大发展，但它们与人体的界面几乎保持不变，例如组织上的金属电极。原始接口通常会严重阻碍医疗机器在健康人员和/或患者的监测，诊断和治疗中的效力和持续时间。虽然医疗机器和人工智能有着巨大的希望，可以彻底改变医疗保健2,3；机器和人体之间的长期，高效率和高度兼容的接口确实在这场革命中起着关键作用。作为另一个例子，尽管越来越强大的计算机正在不断开发，但在人脑大脑约860亿个神经元中，计算机和人类大脑之间的接口仍然仅限于几千个神经元。在长远的长期中，同时询问数百万个神经元，例如数月到几年，可能会给人类脑有新的理解。但是，这种理解将依赖于长期，高宽带和高度兼容的脑机界面的发展。