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Kalman Feltering
1波茨坦气候影响研究研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会成员2芝加哥大学地球物理科学系，美国伊利诺伊州芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥3号，芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥大学4 nasa natesution for New n n ansa nesty Climimation for New York clinimiment for New York climimitiate for New York Climimation for New n. New newy n. New naty New newy，哥伦比亚大学地球研究所，美国纽约6大都会办公室哈德利中心，英国埃克塞特市7生态系统服务与管理计划，国际应用系统分析研究所，奥地利兰克森堡，奥地利8unitédeModélisationdu climat et des Cycles cyclesbiogéogimiques，ur spheres，ur spheres，ur ur spheres，ur ur stitut d'Astrophysique et de degephysique et degephysique et deguim et dedegéephysique，lie lie lie，lie，lie，li liew，lied，lie，lie，li fim。路德维希 - 马克西米尔人 - 苏尼申（LMU）（LMU），德国慕尼黑地理系10号，马里兰大学，马里兰州大学公园，马里兰州大学公园，美国水资源与土木工程学院，地理科学系，中国北欧农业大学11学院，中国北欧农业大学，地理科学，地理科学，地理科学，卢德大学。英国伯明翰伯明翰市14伯明翰森林研究所，伯明翰大学，伯明翰，英国伯明翰15全球系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学
使用概率预测方法估算能源转型方案的成本
我们使用基于大量历史数据集的实证技术预测方法，评估了 2020 年至 2070 年全球能源系统四种不同情景的成本。维持当前能源结构的无转型情景提供了基准。在快速转型情景下，太阳能光伏和风能将快速部署，使用电池进行短期储存。氢基燃料用于长期储存和非电气化应用。2030 年后，能源价格低于历史平均水平，2050 年后则大幅下降。这在任何合理的折现率下都会产生预期的净现值节省；例如，以 4% 的折现率计算，我们预测节省 5.6 万亿美元。相比之下，较慢的转型成本更高，而核能情景的成本则要高得多。
未来欧盟脱碳情景中的 CCS 和 CCU
在 2015 年 12 月通过的《巴黎协定》中，各国政府同意将全球平均气温较工业化前水平控制在 2°C 以下，旨在将升幅限制在 1.5°C 以内，因为这将大大降低气候变化的风险和影响（IPCC 2018）。欧盟及其成员国于 2016 年 10 月正式批准该协议，通过其国家自主贡献承诺到 2030 年将温室气体排放量在 1990 年的基础上减少 40%。欧盟到 2050 年将温室气体排放量减少 80% 的目标被认为与《巴黎协定》的 2°C 全球目标大致一致。然而，在 IPCC 发布关于 1.5°C 的特别报告后，显然需要更为严格的气候目标。2018 年 11 月，欧盟提出了实现气候中和的愿景。这意味着到 2030 年将温室气体减排目标提高到 55%，到 2050 年提高到 100% 或净零排放。作为欧洲绿色协议的一部分，委员会于 2020 年 3 月提出了第一部《欧洲气候法 1》，为 2050 年气候目标进行立法。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
全球数据系统的证据和方案
世界正处于数据革命的中间。每次传递时，企业，政府和人民之间流动的数字信息量正在迅速扩展。数据现在越来越多地支持我们的日常生活：我们使用它来在线购物，监视我们的锻炼方式和个人银行帐户。这一直是与冠状病毒斗争的关键武器，并且已成为国际贸易和全球关系的越来越重要的方面。这种数字化转型代表了英国的巨大机会。通过利用数据的力量，我们可以提高增长和生产力，推动创新，改善公共服务并为科学研究提供新的浪潮。我们即将到来的国家数据策略是充分利用这一刻的雄心勃勃的出价，因此可以在整个英国感受到数据的价值。，但我们还需要了解与数据繁荣相关的增长风险，包括网络犯罪和虚假信息。本报告有助于我们确定这些威胁，政府一直在谨慎地在我们自己的国家数据策略中反映其发现，以便我们可以在他们经历数据的许多好处时保护公众。同时，我们无法在真空中塑造自己的数据制度。新兴技术，社会经济冲击，地缘政治变化和全球危机（例如我们今天正在处理的大流行）都有能力显着改变当地的事实。我们还希望公众成为蓬勃发展的数字经济中的积极代理人，并对包括公民数据在内的数据（包括公民数据）有信心和信任。这就是为什么英国使用其国际影响力和领导力至关重要的是，既可以推动全球对数据的态度，同时确保我们的战略足够适应性，以应对未来的不可避免的冲击。这将特别重要，因为我们改变了政府对数据提高效率并提高公共服务的使用 - 清楚地理解，我们有责任使用数据来提供更好的结果。成功的数据系统将需要灵活，并对更改迅速做出反应。在将来的更新中，我们将列出实施该战略的步骤，以及参与和证据塑造我们的方法的方式。英国已经是世界上最具竞争力的数字国家之一。通过其建议及其提供的证据基础，该报告将有助于我们在实力的立场上，加剧了增长的新时代，并为整个社会提供了福利。
在不同的氢部署方案下设计多能系统
摘要。多能系统（MES）是增加能源系统中可再生能源（RES）渗透的有效手段，从而朝着分散的低碳系统迈进。可以将几个能量向量集成在一起，以利用MES框架（例如电力，热和氢）中的协同作用。后者是促进MES广泛使用的最有前途的能量载体之一。预测性管理和定义明确的尺寸方法是必须在MES中实现最高绩效的强制性。在这项研究中，将一个由光伏（PV）植物，电池能量储能系统（BESS）和质子交换膜燃料电池（PEMFC）组成的网格相互连接的ME作为可编程的合并冷却热量（CCHP）源。天然气被认为是纯氢的替代燃料。混合整数线性编程和遗传算法分别用于解决操作和大小问题。进行了一种单目标优化方法，包括作为优化约束的发射因子，以找到ME的最佳配置。考虑到气体混合物中不同百分比的氢，并比较了系统在纯氢加油方案方面的技术经济性能，研究了几种未来的情况。结果表明，设计优化中的环境目标，促进氢的使用，尤其是在具有较高绿色氢的情况下。
不同能源情景下现有与未来乘用车生命周期环境与成本比较
在本分析中，我们比较了目前（2017 年）和未来（2040 年）具有不同动力系统配置的乘用车的生命周期环境负担和总拥有成本 (TCO)。对于所有车辆配置，我们为所有性能参数定义了概率分布。利用这些概率分布，我们执行基于蒙特卡罗的全局敏感性分析，以确定对结果整体变异性贡献最大的输入参数。为了捕捉能源转型的系统性影响，未来电力情景被深度整合到 ecoinvent 生命周期评估背景数据库中。通过这种整合，我们不仅可以捕捉到未来电动汽车的充电方式，还可以捕捉到未来汽车和电池的生产方式。如果电力的生命周期碳含量与现代天然气联合循环发电厂相似或更好，那么从气候角度来看，全动力系统电气化是有意义的，并且在许多情况下还可以降低 TCO。一般来说，电池较小、使用寿命较长的车辆具有最佳的成本和气候性能。如果需要非常大的行驶里程或没有清洁电力，混合动力汽车和压缩天然气汽车在成本和气候变化影响方面都是不错的选择。含有大电池或燃料电池的替代动力系统对未来电力系统的变化最为敏感，因为它们的生命周期更耗电。这些替代能源的好处
净零土地利用情景的经济影响
为了评估这些情景的影响，本研究估算了实施土地使用报告中列出的缓解措施的市场影响和非市场影响。市场影响是指改变土地用途的成本和收益，这些成本和收益反映在市场价格和交易中。这包括林地创建和管理、农林业和树篱创建、生物能源作物种植、泥炭地恢复以及实施农业缓解措施的成本。为了估算私营部门（土地所有者、土地管理者和农民）承担的成本，我们模拟了实施这些措施预计产生的资本和运营支出。除了考虑成本之外，本研究还涵盖了土地使用预计产生的收益的市场价值。这包括生产用于生物能源的生物质所产生的收入、采伐用于木制品的木材所产生的收入以及实施低碳农业实践所产生的任何成本节约。
美国电力行业 2040 年愿景：评估两种脱碳情景
1 MISO 为阿肯色州、伊利诺伊州、印第安纳州、爱荷华州、肯塔基州、路易斯安那州、密歇根州、明尼苏达州、密西西比州、密苏里州、蒙大拿州、北达科他州、南达科他州、德克萨斯州、威斯康星州和加拿大马尼托巴省的部分或全部地区提供服务。 2 PJM 为特拉华州、伊利诺伊州、印第安纳州、肯塔基州、马里兰州、密歇根州、新泽西州、北卡罗来纳州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、田纳西州、弗吉尼亚州、华盛顿特区和西弗吉尼亚州的部分或全部地区提供服务。 3 虽然 MISO 和 PJM 严格来说是运营这些地区电力市场的组织的名称，但我们使用这些术语来指代这些地区本身。 4 “系统”一词用于指代该国七个竞争性批发电力市场。每个市场都由独立系统运营商 (ISO) 或区域输电组织 (RTO) 运营。CAISO = 加州独立系统运营商，NYISO = 纽约州独立系统运营商。 5 IEA 能源地图集，国际能源署，energyatlas.iea.org。 6 该计算基于 PJM 相对于 2017 年排放量减少 80% 的假设。7 ABB Energy Velocity Suite，ABB，new.abb.com。
研究论文在两个气候场景下多年生草的弹性与分生组织中的碳水化合物代谢相关
极端气候事件（ECE），例如干旱和热浪影响生态系统功能和物种更新。这项研究研究了CO 2升高对物种对ECE的弹性的影响。完整土壤及其植物群落的整体群体暴露于2050年的气候场景，有或在环境下（390 ppm）或升高（520 ppm）CO 2。在ECE之前，期间和之后，测量了两种多年生草（Dactylis glomerata和Holcus lanatus）的生态生理特征。在类似的土壤水分含量下，在这两种物种的CO 2升高下，叶片伸长率更大。在增强的CO 2（+60％）下，D。glomerata的弹性增加，而H. lanatus则大多在ECE期间死亡。D.肾小球累积的果糖多30％，比H. lanatus高度高度聚合，蔗糖少4倍。在升高的CO 2下，叶子分生组织中的果聚糖浓度显着增加。在ECE期间，它们的相对丰度发生了变化，从而导致H. lanatus中更聚合的As-Glage和D. glomerata中更加聚合的组合。低度聚合物果糖与叶子分生组织中的蔗糖的比率是整个物种弹性的最佳预测指标。这项研究强调了碳水化合物代谢和升高CO 2对草对ECE的弹性的作用。