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《清洁工业协议》必须采取大胆战略，巩固欧洲在清洁技术领域的全球领导地位，并打造具有竞争力的净零经济
15 年来，欧洲已成为气候创新领域的全球领导者，投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而，正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样，欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估，即脱碳是欧洲繁荣的机遇，并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而，这两份文件都警告说，欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标，过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们，一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体，要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持...
Pierce Aerospace 由 Aaron Pierce 介绍 联系方式：info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持 ASTM F38 远程 ID 标准，以符合 FAA 规则制定。该标准支持广播（通过 WiFi 或蓝牙）和网络远程 ID 功能。该标准提供了一种适应性方法，用于在整个行业中分发有效的远程 ID 功能，并通过广播和网络选项提供冗余，而对制造商、运营商和服务提供商几乎没有负担。Pierce Aerospace 的重点是构建无人机查询系统 - 产品名称 Flight Portal ID (FPID)。FPID 超出了 ASTM 标准的范围，但它通过标准的操作和弹性直接支持安全性。FPID 的作用是充当商业、国家安全、执法和国防用户的可互操作身份真实性渠道。它支持后端数据服务，包括政府或私人白名单，通过 API 来验证身份。它旨在实现各种商业和国防技术的互操作性。 FPID 的功能与政策决策无关。FPID 是一种双重用途产品，支持国防和商业用户。在 Pierce Aerospace 的 2018 年美国空军 SBIR 中，FPID 被证明适用于防空生态系统。Pierce Aerospace 随后继续与美国陆军合作，并于 2019 年秋季与陆军一起进行早期的 FPID 和 ASTM 标准蓝牙广播开发测试。FPID 充当数字空域实用程序，为政府机构和当局、C-UAS 技术和纯商业运营（包括 UTM）提供可互操作的支持。随着 FPID 和行业互操作规模的扩大，该服务同时支持各种应用程序的身份识别 - 例如独立移动应用程序、UTM 和空域安全技术。这种互操作对于支持大量商业活动和空域安全运营至关重要。通过来自各个利益相关者的数十封支持/整合信函，证明了对 FPID 的积极支持。FPID 提供了一种扩展运营商法规遵从性并在无人机领域提供安全保障的方法。作为一种实用工具，它专为大量飞机和用户而设计。FPID 不是 UTM，不是“前端”应用程序，也不是武器。FPID 确实支持更广泛的空域生态系统、其不同的技术和不同的利益相关者。ASTM F38 远程 ID 标准对于推动行业迈向商业化成功的下一步至关重要，并为相邻或底层技术（如 FPID）提供了一个坚实的基础，可用于解决 NAS 中的安全和身份验证问题。皮尔斯航空航天公司很高兴与政府和业界合作，在 2020 年继续部署 FPID 和 ASTM 远程 ID 标准的早期实例。
taverna：生物信息学工作流的组成和制定的工具
抽象动机：在生物信息学的计算机实验中，涉及计算工具和信息回购的协调使用。以Web服务的形式提供了越来越多的这些资源，并提供了程序化访问。生物信息学科学家将需要在工作流中协调这些网络服务，作为其分析的一部分。结果：Taverna项目开发了一种工具，用于为生命科学社区的生物信息学工作构成和制定。该工具包括一个工作台应用程序，该应用程序提供了用于工作流量组成的图形用户界面。这些工作流是用一种新语言编写的，称为简单的概念统一流量语言（SCU lof），其中在工作流程中的每个步骤都遵循一个原子任务。使用两个示例来说明在计算机实验中可以使用工作台应用程序将其表示为SCU浮动流量的便捷性。可用性：Taverna Work流量系统可作为开源可用，可以从http://taverna.sourceforge.net contact：taverna-users@lists.sourceforge.sourceforge.net
核武器、战争和信息 - 裁军档案
“对盟军安全以及欧洲-大西洋地区和平与稳定最重大和直接的威胁”。莫斯科在某些方面被引用了 14 次，再次成为第一次冷战的对手，并强调了它如何实现核力量现代化并发出威胁性核信号。如果说在之前的战略构想中俄罗斯没有这样考虑的话，那么现在则表示，关系的变化取决于俄罗斯必须停止侵略行为并完全遵守国际法。中华人民共和国和俄罗斯联邦之间的战略和解也令人担忧，因为“它们相互强化的企图破坏基于规则的国际秩序，违背我们的价值观和利益”。
想象力 - 提出深入的代理 - ...
想象力，基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7]；在认知水平上，在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置，例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中，最近的成功由无模型方法主导[2，17]。在此类域中，采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18，19]。这些错误在计划过程中复合了，导致过度优势和剂性能差。当前没有计划
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orcid ID：0000-0003-3967-8954研究人员ID：H-4380-2014 Scopus ID：55391632500研究和培训课程2005 2005年高中高中的古典成熟度“高中高中”G。Leopardi”（意大利的圣本奈特托·德尔特伦多），以100/100的投票。2011年10月6日，在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）获得110/110的医学和外科学位，并在意大利佩鲁吉亚大学进行了110/110的荣誉，讨论了论文：“临床上孤立的综合征暗示了多发性硬化症：泌尿科和尿动力学功能障碍”，演讲者：Paola Sarchielli教授。2012年2月16日，可以在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的职业工作。2012年4月17日，阿斯科利·皮诺（Ascoli Piceno）省外科医生（Ascoli Piceno省的命令）注册，编号3144。2012-2017从2012年7月到2017年7月，在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）神经病学专业学院，神经病学专业学院的专业培训医生。2017年2017年1月至2017年6月，在“临床神经化学实验室”，神经科学与生理学研究所，精神病学和神经化学系的临床神经化学实验室，哥德堡大学（哥特登堡）（哥特登堡）的Sahlgrenska Academy，Sahlgrenska Academy，Sweden）主任Henrik Zetterberg教授。 2023年6月15日，国家科学资格获得了第二端大学教授在竞争部门06/D6的职能 - 神经学教学活动和辅导2017年2017年1月至2017年6月，在“临床神经化学实验室”，神经科学与生理学研究所，精神病学和神经化学系的临床神经化学实验室，哥德堡大学（哥特登堡）（哥特登堡）的Sahlgrenska Academy，Sahlgrenska Academy，Sweden）主任Henrik Zetterberg教授。2023年6月15日，国家科学资格获得了第二端大学教授在竞争部门06/D6的职能 - 神经学教学活动和辅导20 July 2017 specialization in neurology with 50/50 vote and honors at the School of Specialization in Neurology, Neurological Clinic, Department of Medicine, University of Perugia (Perugia, Italy), Director Prof. Paolo Calabresi, discussing the "Interleuchina 17a 17th thesis: study of synaptic effects and the association with cognitive dysfunction in multiple sclerosis";专业导师：Massimiliano di Filippo教授。2017-2021从2017年11月至2021年4月，博士生在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的临床和分子医学研究中的国际研究课程，是佩利亚大学的协调员，Paolo Calabresi教授的协调员12/04/2021）;博士学位：Massimiliano di Filippo教授。2021年4月12日，临床和分子医学博士学位，佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的神经科学课程，讨论了这一论文：“神经丝丝轻链作为多发性硬化症中轴突损伤的生物标志物。” 2022年5月16日，佩鲁吉亚省外科医生和牙医（佩鲁吉亚省）的注册，编号为09018。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
雨林生态系统
●雨林地区的生物多样性有可能因野生动植物贸易和贩运而剥削，这可以削弱整个生态系统。（来源：联合国环境计划）●在过去的50年中，我们星球上哺乳动物，鸟类，鱼类，爬行动物和两栖物种的种群大小减少了68％。（来源：世界野生动植物基金会）。●尽管热带雨林仅占地球上土地的6％，但它们是世界上一半以上的动植物物种的家园，其中包括40,000种植物，1,300种鸟类和250万种不同的昆虫。（来源：国家地理）●人类野生动物冲突是一个社区和经济问题，与保护问题一样多，与可持续发展目标2：零饥饿相关。（来源：世界野生动植物基金会）●在全球范围内，大约30％的生物多样性损失是由于土地利用的变化，主要用于大规模农业。对雨林的自然资源（例如食品，医学和木材）的自然资源过度开发，约占生物多样性损失的20％。（来源：皇家学会）