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在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
在理解上海上的空气交换和温室气体循环方面的进步
温室气体（GHG）的空气交换和海洋循环，包括二氧化碳（CO 2），一氧化二氮（N 2 O），甲烷（CH 4），一氧化碳（CO）和氧化碳（CO）和氧化氮（NOX¼NONO 2），在控制地球的进化方面是基于地球进化的基础。在过去的1个0年中，在理解，仪器和方法方面取得了重大进展，并破译了上海中温室气体的生产和消耗途径（包括地面和地下海洋至约1000 m）。现在，在当前条件下的全球海洋是CO 2的主要水槽，这是n 2 o的主要来源，也是CH 4和CO的次要来源。到目前为止，海洋作为水槽或NO X的重要性在很大程度上是未知的。仍然存在着很大的不确定性，并且对控制N 2 O，CH 4，CO 4，CO，CO，CO，CO，CO，x ins x of no and x of。没有对海洋温室气体生产和消费途径的基本了解，我们对持续的大海变化的影响（暖水，酸化，脱氧和富营养化）在海洋循环和温室气体交换中的效果至高无上。我们建议只有通过全面，协调和跨学科的方法，包括全球观察网络收集数据以及联合过程研究，才能生成必要的数据，以确定（1）确定相关的微生物和植物群社区，（2）量化海洋温室气体生产和消费途径的速率，（3）对他们的主要驱动程序和（3）的经济求解和（4）cistip and（4）cistriptions and Curtiquilition and Curtiptiral and Curtipertions and Curtiptrion and Curtipertions and Curtiptiral and Curtiptiral and Curtine and Curtine and Curtiptiral and Curtiment。
稀释玻色气的能量
1。引入许多相互作用粒子的物理系统高度复杂，由于粒子之间的相关性而难以分析。许多粒子量子系统特别困难，因为纠缠导致量子相关性引起的添加综合性。外来现象（例如超流体和超导性）是由于这种量子相关性引起的。我们仍然无法对这些现象做出充分的数学解释，但是近年来在这些非常基本的问题上已经有了一些进展。我们将简要说明量子多粒子系统分析的特别基本方面的进展。这个问题是要了解基态，即最低能量的状态，即在三个维度上相同粒子相互作用的量子系统。考虑一个大的，即热力学，密度系统> 0的相同非层次主义颗粒的系统。我们对这些粒子之间相互作用的唯一假设是它是一种反击的两体相互作用。问题是这种系统的基态能量密度是什么。在1957年的精确纸中[12]，李，黄和杨预测能量密度e有一个通用的渐近公式。
欧洲可再生和低碳气体的市场状态和趋势
正如Repowereu所强调的那样，生物甲烷可以在多样化的天然气供应来源，增强欧盟能源独立性并降低天然气价格波动的暴露率中发挥关键作用。到2030年，欧洲委员会目标是欧盟内生物甲烷生产的350亿立方米（BCM）。在2022年，欧盟生物甲烷的生产能力为3.4 bcm。目前，欧盟的大型投资正在释放生物甲烷潜力，但是需要进一步的融资，因为计划的投资仅覆盖未来需求的20％。气化技术位于商业化的最前沿，将有助于实现35 BCM目标。需要增强生物甲烷生产植物与气体网络之间的管道连接，以确保更大的生物甲烷吸收。按照荷兰义务的例子并设定更雄心勃勃的NECPS目标，将生物甲烷需求催化生物甲烷的需求对实现2030年生物甲烷的扩大至关重要。
非常稳定的基于发夹的生物传感器，用于快速检测DNA连接酶
摘要：DNA连接酶是所有生物体中与DNA复制和修复过程有关的必不可少的酶。这些酶通过催化在双链DNA中并置了5'磷酸盐和3'羟基末端之间的磷酸二酯键来密封DNA。除了它们在维持基因组完整性方面的关键作用外，DNA连接酶最近已被确定为几种类型的癌症的诊断生物标志物，并被认为是治疗各种疾病的潜在药物靶标。尽管DNA连接在基础研究和医学应用中是显着的，但开发有效检测和精确量化这些关键酶的策略仍然具有挑战性。在这里，我们报告了高度敏感和特定生物传感器的设计和制造，其中利用稳定的DNA发夹来刺激荧光信号的产生。在广泛的实验条件下，验证了该探测器是稳定的，并且在检测DNA连接酶时表现出有希望的性能。我们预计，基于发夹的生物传感器将显着发展针对某些疾病的新靶向策略和诊断工具。
使用在线工艺质谱仪对反应气体或排气的定量分析
在线定量分析工业生产中的反应气体或排气性非常重要，可以提高生产能力和过程。使用定量数学模型与机器学习的线性回归算法相结合，开发了一种用于在线定量分析反应气或排气的方法。准确地估算了反应气体或排气中的组分气体及其含量后，构建了比率矩阵以分离相关的重叠峰。通过在线工艺质谱仪纠正比率矩阵并获得相对灵敏度矩阵，检测到，过滤，归一化和线性回归的比率和校准标准气体。可以建立一个定量的数学模型，以实时获得反应气体或排气的每个组件的含量。该方法的最大定量误差和该方法的相对标准偏差在0.3％和1％以内，在在线量化代表性酵母发酵罐尾气之后。
镁被装饰的石墨烯量子点纳米结构的建模用于捕获ASH3，PH3和NH3气体
最近，已经调用了理论计算的密度功能理论（DFT）方法，以检查和预测所研究材料的特性。16,17这种方法是当今科学界社区中的一种重要方法，它可以帮助确定是否可以考虑使用纳米材料进行感应应用。18 dft方法也可以采用对气体传感器材料的深入了解，以了解材料的分子电子和结构性能，机械行为，电导率和敏感性，以检测和识别诸如Ash 3，NH 3，NH 3，pH 3的危险气体。19 - 21 Arsine（Ash 3），氨（NH 3）和诗Phine（pH 3）是有毒的无色氢化物气，刺激了刺激性。22,23它们是高度刺激的气体，也是
基于泛素特异性蛋白酶、信号通路和 E3 连接酶的非小细胞肺癌靶向治疗
肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，死亡率最高，每年约有160万人死于肺癌，其中85%死于非小细胞肺癌（NSCLC）。目前，NSCLC的常规治疗方法包括放疗、化疗、靶向治疗和手术，但耐药性和肿瘤侵袭或转移常常导致治疗失败。泛素-蛋白酶体通路（UPP）在肿瘤的发生和发展中起着重要作用，上调或抑制参与UPP的蛋白质或酶可促进或抑制肿瘤的发生和发展。泛素特异性蛋白酶（USP）作为UPP的调控者，主要通过去泛素化抑制蛋白酶体对靶蛋白的降解，从而发挥致癌或抗癌作用。本文就USP在NSCLC发生发展中的作用以及相应的靶向药物、PROTAC和小分子抑制剂在NSCLC治疗中的潜力进行综述。
超冷量子气体中的非线性加速 - NSF-PAR
在公众的认知中，新技术所预言的量子优势几乎与预期的量子加速同义。这种印象是由量子计算所驱动的，它确实能比任何传统计算机更快地解决某些问题 [1]。至少从表面上看，这种预期似乎与所谓的量子速度极限 (QSL) 不一致，QSL 是量子系统演化最大速率的基本界限 [2,3]。事实上，不同的 QSL 可以被解读为经典性的预兆 [4,5]，因为它们深深植根于海森堡关于能量和时间的更严格的不确定性关系 [6]。一旦人们意识到在计算机科学的术语中，“加速”仅仅指所需单门操作数量的减少，而在量子物理学中 QSL 指的是应用此类门操作的最大速率 [7]，这种明显的矛盾很快就会消失。因此，也就不难理解为什么在几乎所有量子物理领域，包括量子通信[8–13]、量子计算[14,15]、量子控制[16–18]、多体物理[19,20]和量子计量[21,22]，都有如此多的研究活动致力于 QSL 的研究。参见有关该主题的一些最新评论 [23,24]。最初的 QSL 是为标准量子力学 [25] 制定的，其动力学由薛定谔方程描述。然而，在过去十年中，很明显有各种“量子资源”可用于加速量子动力学。例如，已经确定，经过精心设计的开放系统动力学允许