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太阳能和储能协同作用，实现可持续未来
然而，太阳能未来的发展与其他新需求和新挑战日益交织在一起：• 我们如何才能将大规模太阳能融入更复杂的环境，特别是在空间有限且昂贵的人口密集地区？• 我们如何才能确保太阳能成为建筑、基础设施和公共空间设计中不可或缺的一部分，而不是一个独立的解决方案或可选的附加功能？• 我们能否通过减少生态足迹（例如通过使用更可持续的材料和循环设计）使太阳能更加可持续？• 我们如何才能将大量太阳能纳入现有电网和整个能源系统，例如通过引入创新的存储解决方案。
可持续未来的太阳能和存储协同作用
但是，太阳能的未来增长越来越多地与其他新的需求和挑战交织在一起：•我们如何将大型太阳能整合到更复杂的环境中，尤其是在人口稠密的地区，在哪些空间有限且昂贵？•我们如何确保太阳能不是成为独立的解决方案或可选的额外解决方案，而是成为建筑物，基础设施和公共空间设计的组成部分？•我们可以通过使用更可持续的材料和圆形设计来减少其生态足迹来使太阳能更具可持续性？•我们如何将大量太阳能纳入现有电网和整体能源系统，例如通过引入创新的存储解决方案。
分析报告成就，协同作用和...
我们的分析侧重于欧洲（第一部分）和国家（第二节和III节）。在欧洲一级，我们分析了2008 - 2023年期间根据FP7，H2020和Horizon Europe资助的大脑健康领域和正在进行的欧洲倡议的目标和成就。其中包括JPND，ERA-NET神经元，HBP/EBRAINS，IMI/IHI和EBRA（I节）。基于关键数字和事实证据，我们旨在评估其互补性，受到成功的机制和工具的启发，并在未来的EP Brain Health中识别出他们当前的局限性以克服它们来克服它们。在国家一级，我们通过两种互补方法分析了正在进行的计划。我们已经向欧盟成员国的政府部门和资助者分发了一项调查，并分析了结果，以生成当前感兴趣的主题的快照，并在脑部健康领域提出了建议的行动（第二部分）。同时，我们对大脑健康领域的国家路线图进行了系统的分析（2008-2024），以深入了解国家对研究重点及其随着时间的演变的看法（第三节）。
机器学习与推理之间的协同作用-Orca
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
跨学科协同作用 - MADA
重复使用权和重印许可NAFATH是开放访问期刊。允许使用此材料的教育或个人使用，但前提是使用：1）不是为了获利； 2）包括此通知，并在副本的第一页上完全引用了原始作品； 3）并不意味着MADA认可任何第三方产品或服务。作者及其公司被允许在未经许可的未经许可的情况下就将接受版本的Nafath材料发布在自己的网络服务器上，前提是Mada通知和对原始作品的完整引用出现在已发布副本的第一个屏幕上。被接受的手稿是由作者修订的版本，以纳入审核建议，而不是由Mada Center添加的复制，校对和格式的已发表版本。有关更多信息，请转到：https：// nafath。mada.org.qa。必须从MADA获得转售或重新分配的新材料，以供商业，广告或促销目的重印/重新发布此材料，或者为创建新的集体作品。
道达尔能源澳大利亚可再生能源公司 - AEMC
2024 年 6 月 6 日澳大利亚能源市场委员会通过 AEMC 网站提交：https://www.aemc.gov.au/market-reviews-advice/transmission-access-reform
协同效应提高 CMP 产量 - 生命科学
特征尺寸的缩小、互连金属的进步以及对缺陷控制的日益严格的需求都表明，化学机械平面化 (CMP) 对于优化晶圆厂产量的重要性日益增加。每个芯片的更多层需要 CMP 才能达到平面度规格，并且必须将污染保持在最低限度。平面度和纯度是每层能否按预期执行的关键指标。表面异常和残留物可能会影响晶圆产量、设备性能和电子系统的长期可靠性。
PhD位置在IFP新能源
根据欧洲绿色协议，对高级二级电池的需求是一个紧迫的挑战。对于即将到来的能源过渡至关重要的是，这些电池对推进电动汽车市场（欧盟工业和经济扩张的关键）至关重要。寻找高能密度，低成本和安全的电池会加剧，因为欧洲的目标是到2050年。在玛丽·斯克洛多夫斯卡（MarieSkłodowska-Curie）行动的支持下，骑手项目旨在通过在高级材料和电化学存储中建立出色的研究和培训计划来彻底改变电池技术并加速该地区的可持续未来。采用整个电池生产链的全面方法，与7个欧洲国家的10个学术机构和8个行业合作伙伴合作。
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识代表和推理（KRR）和机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及原型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射门学习中利用语义特征，以构成缺乏数据的内容；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则或特殊类型的信息，例如
TotalEnergies 和 Vanguard Renewables（一家投资组合公司）
贝莱德多元化基础设施业务旗下子公司联手开发美国可再生天然气 巴黎/波士顿，2024 年 4 月 24 日——全球综合能源公司道达尔能源与美国农场有机物转可再生天然气生产领导者、贝莱德多元化基础设施业务管理的基金投资组合公司先锋可再生能源签署协议，成立一家同等所有权的合资企业，在美国开发、建设和运营 Farm Powered® 可再生天然气 (RNG) 项目。签约仪式于 2024 年 4 月 12 日在纽约举行，道达尔能源董事长兼首席执行官 Patrick Pouyanné 和贝莱德董事长兼首席执行官 Larry Fink 出席了签约仪式。道达尔能源和先锋可再生能源将在未来 12 个月内推进 10 个 RNG 项目建设，年总 RNG 产能为 0.8 TWh（2.5 亿立方英尺）。本协议中的三个初始项目目前正在威斯康星州和弗吉尼亚州建设中，每个项目的单位产能接近每年 75 吉瓦时（0.25 亿立方英尺）的 RNG。除了这 10 个初始项目外，合作伙伴还将考虑共同投资全国范围内约 60 个潜在项目，总产能为每年 5 太瓦时（150 亿立方英尺）。 TotalEnergies 沼气业务副总裁 Olivier Guerrini 表示：“TotalEnergies 很高兴与贝莱德及其投资组合公司 Vanguard Renewables 合作，加速美国食品生物废物加工成可再生天然气的发展。通过拓展这个快速增长的市场，我们的合资企业将为两家公司创造价值，同时使食品和农业部门受益，并为愿意脱碳能源供应的工业公司提供现成的解决方案。这家合资企业是 TotalEnergies 实现到 2030 年生产 10 TWh 可再生天然气目标的新一步。” Vanguard Renewables 是美国的主要 RNG 参与者 Vanguard Renewables 总部位于马萨诸塞州波士顿附近，成立于 2014 年，拥有约 260 名员工。该公司目前运营 17 个有机物转化为可再生能源设施，年产能超过 440 GWh（15 亿立方英尺）的 RNG。展望未来2024 年，Vanguard Renewables 计划在 2028 年底前启动 100 多个 RNG 项目。2022 年 7 月，Vanguard Renewables 被贝莱德通过其多元化基础设施业务（“贝莱德”）管理的基金收购。贝莱德已与 Vanguard Renewables 的管理团队合作，以该公司市场领先的业绩为基础，推动其下一阶段的增长，以支持其厌氧消化器的全国扩张