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Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
20221122 PR_循环经济：液化空气集团和道达尔能源在 Grandpuits 零原油平台创新生产可再生低碳氢气
液化空气集团高级副总裁兼执行委员会成员 Pascal Vinet 负责监督欧洲工业活动，他表示：“该创新项目的特点是结合了多种解决方案，以生产可再生和低碳氢气，并为道达尔能源公司 Grandpuits 工厂的脱碳做出贡献。它还提供了回收二氧化碳的机会，作为循环经济方法的一部分，同时确保其用于农业食品应用。该项目展示了液化空气集团与客户合作提供定制解决方案的专业知识，以帮助他们减少碳足迹并积极参与应对全球变暖。它再次证明了氢气在能源转型中将发挥的关键作用。”
腺嘌呤碱基编辑有效恢复范康尼贫血造血干细胞和祖细胞的功能
范可尼贫血 (FA) 是一种使人衰弱的遗传性疾病，具有多种严重症状，包括骨髓衰竭和癌症易感性。CRISPR-Cas 基因组编辑通过利用 DNA 修复来操纵基因型，并已被提议作为 FA 的潜在治疗方法。但 FA 是由 DNA 修复本身的缺陷引起的，从而阻止使用同源定向修复等编辑策略。最近开发的碱基编辑 (BE) 系统不依赖于双链 DNA 断裂，可能用于靶向 FA 基因中的突变，但这仍有待测试。在这里，我们开发了一种概念验证治疗性碱基编辑策略，以解决患者造血干细胞和祖细胞中最常见的两种 FANCA 突变。我们发现，优化腺嘌呤碱基编辑器构建体、载体类型、向导 RNA 格式和递送条件可在多种 FA 患者背景中产生非常有效的基因修饰。优化的碱基编辑恢复了 FANCA 表达、FA 通路的分子功能以及对交联剂的表型抗性。ABE8e 介导的编辑在 FA 患者的原代造血干细胞和祖细胞中既具有基因型有效性，又恢复了 FA 通路功能，表明碱基编辑策略在未来 FA 临床应用中具有潜力。
西门子风力发电机组LCA及EDP认证...
1.1. 功能单元 本文件代表了经认证的环境产品声明 (EPD)，该声明适用于位于欧洲场景中并在高风速条件下运行的陆上风电场的 SG 5.0-132 风力涡轮发电机。西门子歌美飒致力于风力涡轮机的设计和制造，以及风电场最终产品的安装调试和维护。因此，该公司充分了解其产品的整个生命周期。 所有结果均参考的功能单元是： 总参考流量为 3,704,084.783 MWh，用于将系统的所有输入和输出参考为 1 kWh。该参考流量代表 8 台 SG 5.0-132 WTG 在高风速条件下在其使用寿命期间（已设定为 20 年）预计的全部净发电量。西门子歌美飒能够提供不同类型的塔架，以寻求转子在高度的正确位置，从而优化所收集的能量。基准情景包括 84 米高的塔。随着不可再生传统能源资源的可预见枯竭，风能是满足不断增长的电力需求 1 的最可靠、最有效的可再生能源。此外，风能还是竞争力的保证，因为在大多数国家，风能是降低能源价格的因素。尽管风能与其他可再生能源具有共同的特点 - 避免二氧化碳排放，是一种取之不尽的资源，并降低了各国的能源脆弱性 - 但其工业特性和成熟度，加上发达的技术学习曲线，使其能够实现非常有竞争力的市场价格。风能将成为转变全球电力供应结构走向真正可持续能源未来的主导技术，该技术基于本土、无污染和有竞争力的可再生技术。
澳大利亚核能发电调查
A. 特斯拉总体规划第三部分 2023 年初，特斯拉提出了总体规划第三部分——通过终端使用电气化和可持续电力生产与储存，为世界实现可持续能源经济提出的一条途径。 完整的论文概述了假设、来源和计算，可以在这里找到：www.tesla.com/ns videos/Tesla-Master-Plan-Part-3.pdf 建模基于美国能源经济，使用美国能源信息署 (EIA) 提供的 2019-2022c 年高保真数据，并根据国际能源署能源平衡表 1，使用基于 2019 年美国和世界之间的能源消耗标量的 6 倍缩放系数对结果进行缩放，以估计全球经济所需的行动。 由于可以获得高保真每小时数据，因此对美国进行了此项分析，但我们打算将其复制到其他地区。与本调查相关的是，特斯拉总体规划考虑了所有可用的技术，即：陆上和海上风能、太阳能、核能和水力发电作为可持续的电力来源，并认为现有的生物质是可持续的，尽管随着时间的推移，它可能会逐渐被淘汰。此外，除了合成燃料发电所需的直接空气捕获外，该计划没有解决过去一个世纪化石燃料燃烧排放的二氧化碳的封存问题；指出未来任何此类技术的实施都可能增加全球能源需求。该模型基于资源特定的成本和性能属性以及最小化能源平准化成本的全球目标来构建发电和存储。该模型还假设区域间输电能力增加。值得注意的是，正如许多其他研究证实的那样，为了提供可靠的全年电力，部署过剩的太阳能和风能发电能力在经济上是最优的，这会导致弃电。当 (1) 太阳能和/或风能发电量高于某个地区的电力需求、(2) 存储已满以及 (3) 没有可用的输电能力将过剩发电量输送到其他地区时，就会发生弃电。在建设过剩的可再生能源发电能力、建设电网存储或扩大输电能力之间存在经济权衡。随着电网存储技术的成熟，这种权衡可能会发生变化，但根据建模假设，最佳发电和存储组合导致 32% 的削减。可持续能源经济将拥有大量廉价能源供消费者在过剩时期使用，这将影响能源的使用方式和时间。下图 1 描绘了秋季样本中的每小时调度，显示了每种发电和存储资源在平衡供需方面的作用，以及在太阳能充足的中午经济削减的集中程度。我们向委员会强调了调度图底部的条形图，该条形图显示了核电站的持续但较小的贡献。图 1：每小时发电调度模型 - 核电站作为较小的基载贡献
Insilico Medicine 摘要 - 深度医药情报
Insilico Medicine 专有功能使各种行业都具备尖端潜力。计算靶标识别正在打破传统方法的范式。数字技术大大拓宽了可能发现的靶标范围，从而可以快速发现新靶标。用于药物或靶标比较的虚拟工具大大提高了各个阶段的药物发现效率，极大地影响了每个分子的资源分配。数字化前人类和人类靶标或药物验证的可能性开辟了广泛的分子分析，并显著降低了药物开发领域的成本并提供了风险管理选项。
ImmunoOct 研讨会信息和议程 280224
15.50-16.15 Arlene Sharpe，使用体内 CRISPR 筛选定义肿瘤免疫调节剂 16.15-16.40 Dirk Busch，抗原特异性 T 细胞反应的多克隆性及其对过继性 T 细胞疗法的影响 16.40-17.05 Rafi Ahmed，待定 17.05-17.30 Steven Turner，待定 17.30-17.45 简短演讲 – Louisa Hempel，待定
新与可再生能源访问工会部长IREDA办公室，审查公司的战略增长计划
编号IREDA/财务/资源/ECB/24-25主题：筹集无抵押欧洲央行 - 定期贷款等于JPY 160亿，绿色鞋子选项在JPY - 提案请求（RFP）REG中。亲爱的先生/女士，1。关于IREDA：印度可再生能源开发局有限公司（IREDA）是一家“ Navratna”政府公司和非银行融资公司，具有基础设施金融公司（IFC）的地位，就RBI指南而言。IREDA在实施政府对印度雷部门增长计划的计划方面占据了关键立场。该公司从事RE＆EEC领域的融资业务。目前，IREDA享有“ BBB-”长期和“ A-3”短期的国际发行人信用评级，并从标准普尔全球评级有限公司（S＆P Global Ratings Limited）和AAA（三重A）的国内评级（来自Care，India India India Rating＆Research，In India and Rate＆Research，Icra，Brickwork和Acuite评级和ACUITE评级和研究债务的稳定评级）中获得了稳定的Outlook。IREDA过去通过国际市场的Masala债券筹集了资金。2。提案：IREDA希望以期限贷款的形式提高外部商业借贷（ECB），总计160亿加绿色鞋子，但要获得适用的法定批准。因此，您被要求用“附件A”筹集欧洲央行的无条件和企业费用。提出的欧洲央行的基本结构如下：
医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。
互联网人工智能规划
美国运输部 (USDOT) 智能交通系统 (ITS) 联合计划办公室 (JPO) 及其模式合作伙伴一直是解决移动性、安全性和公平性基本问题的领导者，利用新兴技术，例如联网汽车 (CV)、自动驾驶汽车 (AV)、共享移动服务和无障碍交通能力。在过去的几年里，美国运输部对人工智能的探索取得了巨大的发展 (Thompson, 2019)。美国运输部的一些模式管理部门，包括联邦公路管理局 (FHWA)、联邦铁路管理局 (FRA) 和联邦航空管理局 (FAA)，一直走在采用人工智能解决方案执行任务的前沿。基于人工智能的应用程序已被用于视频分析、异常检测、安全分析和数据融合。例如，FHWA 的探索性高级研究计划资助了 AI 技术的开发，用于收集大量交通数据（包括安全数据），以发现趋势并识别看似不同的数据流之间的关系，以及进行视频分析以帮助确定各种驾驶场景中的驾驶员行为（美国运输部，2019 年）。FHWA 的交通分析工具 (TAT) 计划正在研究使用 AI 开发预测技术和评估工具（FHWA ATDM，2020 年）。FHWA 的先进交通和拥堵管理技术部署 (ATCMTD) 计划最近拨款超过 1600 万美元，用于开发由 AI 驱动的多式联运管理解决方案（USDOT，2020 年）。FRA 正在开发一套使用 AI 和无人机系统 (UAS) 进行预测分析和入侵者检测的技术（Baillargeon，2019 年）。其他机构，如联邦运输管理局 (FTA)、联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 和管道危险材料安全管理局 (PHMSA)，正在探索人工智能在面向公民的服务中所能提供的前景 (Borener, 2019)。