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迈向通用机器人：将生成人工智能与人形机器人连接起来
Technavio 的“2023-2027 年全球人形机器人市场”研究估计了年平均增长率**数据从每个参与者的网站收集，并经过 Factiva 新闻评论和市场研究中的参与者识别（Technavio、Statista、IDC、Forrester）。人形机器人市场的其他关键研究：Statista 对全球协作机器人市场的研究（2022 年）；Insight Partners 对欧洲外骨骼机器人系统市场的研究（2023 年）
RWE 和 Peabody 合作在重新利用的矿山土地上开发太阳能和能源存储管道
埃森/奥斯汀，2024 年 11 月 22 日领先的可再生能源公司 RWE 和 Peabody (NYSE: BTU) 宣布建立新的合作伙伴关系，通过重新利用以前用于采矿的复垦土地来战略性地推进可再生能源项目。此次合作将 RWE 在开发和运营清洁能源项目方面的专业知识与 Peabody 的大量土地资源（尤其是在中西部）以及其行业领先的复垦能力结合在一起。RWE 将与创始合伙人 Peabody 一起收购 R3 Renewables LLC 所有权集团的多数股权。R3 是由 Peabody（将保留 25% 的股权）与 Summit Partners Credit Advisors 和 Riverstone Credit Partners 共同成立的合资企业，它将以前用于 Peabody 煤矿的土地重新利用以提供清洁的可再生能源。RWE 正在收购 Summit 和 Riverstone 在 R3 的股权。此次收购的重点是在复垦矿区开发大型太阳能和储能项目，表明了 RWE 对创新和清洁能源解决方案的承诺。作为 R3 Renewables 的创始合伙人，Peabody 正利用其丰富的土地资源促进可持续能源开发，彰显其对环境管理和社区振兴的奉献精神。R3 Renewables 的创始合伙人发起了在印第安纳州和伊利诺伊州回收的采矿场地上开发 10 个潜在项目的 5.5 千兆瓦 (GW) 管道。RWE 将收购其中七个项目，并与 Peabody 成立合资企业，继续开发剩余的三个项目。
第 24 条 - 直接护理、其他直接护理和间接护理费用的调整系数 1. 调整系数应用于直接护理、其他直接护理和间接护理费用的调整。
第 24 节 - 直接护理、其他直接护理和间接护理费用的调整系数 1. 调整系数应用于调整直接护理、其他直接护理和间接护理的历史成本以及调整直接护理费用、其他直接护理费用和间接护理费用的限制，但不得用于调整财产成本。 2. 对于从 2020 年 1 月 1 日开始的税率年度，调整系数为 2%。 3. 对于从 2021 年 1 月 1 日开始的税率年度，调整系数为 2.5%。 4. 对于从 2022 年 1 月 1 日开始的税率年度，调整系数为 4.5%。 5. 对于从 2023 年 1 月 1 日开始的税率年度，最大调整系数为 3.75%。 6. 对于从 2024 年 1 月 1 日开始的税率年度，最大调整系数为 3.2%。对于从 2025 年 1 月 1 日开始的税率年度，最大调整系数为 3%。
天文学小奖研究赠款申请准则 - 2025简介这些注释的目的是提供指导和指示t
天文学小奖项研究赠款申请准则 - 2025简介这些票据的目的是在准备小型奖励申请供申请人的申请中提供指导和指示，以供天文学赠款小组（AGP）审议。他们旨在补充STFC申请人和UKRI资助服务中可用的信息。笔记提供了以下指南：1。有资格申请2025小奖项第2轮。方案的目标3。小奖项4。时间表5。通过乌克里资金服务申请6。小奖项范围和请求资源7。所需的信息和结构8。我们将如何评估您的申请 - 同行评审9。其他信息1。资格申请2025小奖项申请人可以提交给小奖项回合的最多两项申请，其中只有一个可以作为项目负责人（以前的首席调查员），但符合2025年的PLS资格。Applicants must adhere to the FTE limits as per the guidance in section 6.申请人有资格在2025年满足以下标准之一，在2025年申请PL：
通过促进语言模型的多功能可控蛋白质产生
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年11月18日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.17.624051 doi：Biorxiv Preprint
这份题为《引领亚洲煤炭转型：挑战、经验教训和路径》的报告旨在向利益相关者介绍最佳实践
中国和印度拥有世界上最大的煤炭发电厂，总发电量为 1,373 吉瓦，两国都需要在 2040 年前逐步淘汰煤炭，以实现《巴黎协定》的目标。中国已承诺减缓煤炭扩张并“从 2026 年开始逐步减少煤炭使用”，而印度尚未设定煤炭淘汰日期。然而，两国的煤炭发电厂仍在继续扩张，以满足不断增长的经济需求，中国和印度分别有超过 200 吉瓦和 80 吉瓦的新煤炭发电量正在规划中。这些新发电量大部分将是效率更高的超临界 2 或超超临界。随着两国可再生能源份额的大幅增加，预计未来二十年燃煤发电负荷率将逐渐下降。例如，预计印度燃煤发电份额将从 2025 年的 70% 以上急剧下降到 2040 年的 34%，而太阳能发电份额将增加到 31%。 3 然而，短期内，燃煤发电的总体容量将继续增长。
欧洲中央银行 2024 年 11 月 4 日关于出于国家安全目的对信贷机构征收临时团结税的意见
2 欧洲议会和理事会 2014 年 7 月 15 日第 806/2014 号条例 (EU)，关于在单一处置机制和单一处置基金框架内为信贷机构和某些投资公司制定统一规则和统一程序，并修订第 1093/2010 号条例 (EU)（OJ L 225，2014 年 7 月 30 日，第 1 页）。
基于仿真分析的专用轨道车辆储能系统选择
非电气化路段，在这些路段，没有电气化的车辆无法通过架空线供电。解决这个问题的潜在办法是给电动轨道车辆增加储能系统，让它们能够在电气化线路之外行驶一段距离。对一辆行驶在非电气化铁路线段的专用轨道车辆进行了模拟分析，以评估能耗率和必要的储能容量。模拟了三种储能解决方案，显示了它们可以提供的行驶距离，目的是找到最低的电池容量解决方案，同时仍能让车辆安全完成模拟驾驶。储能系统容量的最终选择是基于假设的电气化铁路外的预期范围，以及车辆上增加的额外储能系统的质量和成本。对于一辆重 65 吨的车辆，600 Ah 容量的电池系统就足够了。
使用重新使用的设备降低Edtech的碳足迹
云计算具有很大的碳足迹，该行业负责2.5-3.7％的全球绿色房屋气体排放[9]。尽管传统上，可持续计算工作一直集中在能源效率上，但在制造过程中，与数据中心硬件相关的碳排放量中约有50％[1]。这个数字（也称为计算的体现碳）加剧了硬件经常被替换以最大化性能的事实。遏制体现碳的一种方法是减少对新机器的需求。丢弃的智能手机是功能强大的计算硬件的丰富来源。由于它们已经制造并否则会被丢弃，因此不会产生体现的碳。通过重新部署它们，我们可以防止生产碳密集型服务器。以前的工作表明，一小群被拆卸的智能手机比传统云计算的碳足迹要低得多，将重新用于大约匹配，有时甚至超过了新的现代服务器的演奏，使用基准套件，使用合成套件来使用合成套件[14]。在这项工作中，我们建议对特定用例的不需要的智能手机重新利用：教育技术（EDTECH）。许多最近的Edtech工具都利用了容器化处理，根据我们的经验，通常使用诸如Amazon Web Services（AWS）之类的云提供商部署。虽然这简化了初始部署，但维护既昂贵（就每小时的租用机器的成本而言）和碳强度。
vurf：视频理解的通用推理和自我填写框架
最近的研究表明，大语模型（LLM）作为推理模块的有效性，可以将复杂的任务解构为更加可行的子任务，尤其是应用于图像的视觉推理任务时。相比之下，本文根据LLM的推理能力介绍了视频理解和推理框架（Vurf）。我们的一种新颖的方法是在视频任务的背景下扩展LLM的实用性，并利用它们从上下文框架内的最小输入和输出演示中概括的能力。我们通过使用成对的指令及其相应的高级程序来呈现LLM来利用他们的上下文学习能力，以生成可执行的视觉程序以供视频理解。为了提高计划的准确性和鲁棒性，我们实施了两种重要的策略。首先，我们采用由GPT-3.5提供支持的反馈生成方法，以纠正利用不支持功能的程序中的错误。其次，从最新的LLM输出自我进行的著作中汲取动机，我们通过将初始输出与LLM不受含义示例的结构限制的初始输出与本应生成的输出的结构对齐，从而提出了一种迭代程序，以提高内在示例的质量。我们在几个特定于视频的任务上的结果，包括视觉质量质量检查，视频预期，姿势估计和多效QA，说明了这些增强功能在提高视频任务的视觉编程方法方面的功效。