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2021 年印度尼西亚能源转型准备情况评估
更新后的 NDC 目标与之前的目标类似：到 2030 年，温室气体排放量比一切如常的情景低 29%（自愿）或 41%（在国际支持下）。如果全球都遵循这一目标，到 2100 年，全球气温上升将超过 4 摄氏度
为气候就绪决定提供可行的信息...
•Cross-NOAA line office partnership •Develop national infrastructure to enhance NOAA's climate modeling and forecasting capabilities in support of the nation's living marine resources •Extend Earth System components developed/applied at global scale to regional scales •Stakeholder engagement (e.g.NOAA Sanctuaries, NOAA Fisheries) •Data and products from CEFI will ultimately assist resource managers, coastal communities, and other stakeholders • CEFI: https://www.fisheries.noaa.gov/topic/climate-change/climate,-ecosystems,-and -fisheries
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
马来西亚制造业对工业 4.0 的准备情况......
助理教授 Choong Yuen Onn 博士 日期：2022 年 6 月 16 日 联合导师 商务与公共管理系 东姑阿都拉曼大学商务与金融学院
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
Mammoth 已经是基于 CRISPR 的疾病检测领域的领导者，最新一轮融资将推动 Mammoth 强大的平台
蛋白质发现扩展到基因编辑和治疗应用 加州南旧金山（2020 年 1 月 30 日）Mammoth Biosciences 是世界上第一个基于 CRISPR 的疾病检测平台背后的公司，今天宣布其 B 轮融资获得 4500 万美元超额认购。此次融资由德诚资本领投，Mayfield、NFX、Verily 和 Brook Byers 参投，使公司的融资总额超过 7000 万美元。这笔资金将推动该公司进一步开发 CRISPR 诊断和下一代 CRISPR 产品，同时该公司将其平台扩展到包括基因编辑和下一代治疗方法。Mammoth 还在探索与生物技术和制药公司的深度合作，以利用 Mammoth CRISPR 平台改变医疗保健并造福患者。CRISPR 在治疗疾病方面具有巨大的前景，Cas9 的临床试验已经在进行中——这是将 CRISPR 从实验室带入日常生活的关键一步。但是，尽管这种酶在体外环境中显示出成功的初步迹象，但在体内应用方面仍然存在挑战，限制了 Cas9 在广泛疾病领域的广泛应用。此外，Cas9 不能用于基于 CRISPR 的诊断，这是 Cas 系统的一个新兴和突破性应用。Mammoth 凭借其广泛的新型 Cas 系统组合，在克服这些障碍方面具有独特的优势，这些系统可作为诊断、基因编辑和治疗应用的工具箱。4500 万美元的 B 轮融资将推动 CRISPR 平台的开发，特别关注 Mammoth 发现的 Cas14。Cas14 是一种独特的酶，由于其极小的尺寸、多样化的靶向能力和高保真度，开辟了新的可能性。这些特性将使 Mammoth 能够实现下一代编辑，在体外和体内应用中具有更广泛的靶标范围，并为实现先进的 CRISPR 模式（如靶向基因调控、精确编辑等）奠定基础。最近，包括 Casebia（拜耳与 CRISPR Therapeutics 的合资企业）前联合创始人 Peter Nell 和 Synthego 和 Bio-Rad 前高管 Ted Tisch 在内的业内资深人士分别以首席商务官和首席运营官的身份加入了该公司，以加速公司的发展。Grail 联合创始人、前 Illumina 董事会成员 Jeff Huber 已加入公司董事会担任独立董事，斯坦福大学医学院院长 Lloyd Minor 已加入 Mammoth 顾问委员会。Mammoth Biosciences 首席执行官兼联合创始人 Trevor Martin 解释说：“作为 CRISPR 发现前沿的团队，我们亲眼目睹了对新工具的需求，以实现这项技术所提供的治疗和诊断前景。通过为诊断以外的新产品提供支持，我们正在使
欧盟电池储能已准备好迎接光明时代 - Ember
丰富的可再生能源发电将成为欧盟的一大资源，但现在需要仔细规划系统才能充分发挥其优势。 Ember 模型表明，到 2030 年，风能和太阳能发电量可能超过所有成员国的需求 183 TWh，这相当于波兰 2023 年的电力消耗，约占去年欧盟化石天然气发电总量的 40%。如果欧盟国家能够及时转移这些过剩电力，使用储能或空间、使用互连器来取代化石天然气发电，它们将减少对进口天然气的依赖，并避免 90 亿欧元的天然气购买成本。
为促进可再生能源的引进和普及、低碳、脱碳技术的发展做出贡献
为配合技术商业化步骤和事业计划的进展，我们制定了2个系统（新能源中小企业及创业公司支援系统、未来型新能源实证系统）和6个阶段（阶段A、B、C、α、β、未来型新能源实证系统），向为可再生能源普及做出贡献的中小企业及创业公司征集并选定事业提案，以事业化为目标，提供技术开发支援。
“意大利首个超级工厂”已成为现实
圣安杰洛迪皮奥韦迪萨科（帕多瓦），2024 年 2 月 13 日——近年来，生产锂离子电池的超级工厂建设速度明显加快。根据 Benchmark 的“超级工厂评估”，仅 2022 年就投资了超过 1310 亿美元，比上一年增长了 24%。中国占总投资的 74%。但欧洲和意大利也在积极参与这场竞赛，更加强调加速生产清洁能源以实现 2050 年脱碳目标的必要性。从这个意义上讲，上周欧洲机构就《净零排放工业法案》（NZIA）达成的协议旨在将工业排放量减少到零，到 2030 年生产欧洲所需的 40% 的零排放技术。意大利商业和意大利制造部长 Adolfo Urso 最近也在布鲁塞尔与欧盟委员会执行副主席 Margrethe Vestager 和欧盟内部市场专员 Thierry Breton 会晤期间举行的新闻发布会上就可再生能源生产问题发表了自己的看法。“我预计意大利也将很快建成一座超级工厂，”部长说。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用