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World File Search System两倍
piersica正在开发一种电池，该电池的能量密度是商业锂离子电池的能量密度的两倍，高度
Claudiu Bucur博士首席执行官David Jacobs CFO Piersica，Inc。进行访谈：Lynn Fosse，高级编辑CEOCFO杂志CEOCFO：Bucur博士，Bucur博士，Piersica背后的想法是什么？Bucur博士：Piersica的想法是开发一种电池，该电池产生的电池是商用锂离子电池中可用的能量密度的两倍以上。我们提供的产品与商业电池相比，电池中存储的能量要高得多。ceocfo：您弄清楚其他人没有的是什么？Bucur博士：首先，很难将锂离子电池的能量密度加倍。我们已经进入了锂离子电池的商业化30多年，从1990年到2024年，没有人能够使能量密度增加一倍。我们想做的是当今水平的能量密度的两倍以上，因此这将是巨大的增长。我们发现的是，大多数竞争对手都试图在利用现有商业材料的同时提高能量密度。他们从工程步骤开始，而不是从材料开发步骤开始。但是，主要问题是这些现有材料施加的限制非常具有挑战性，主要的材料是这些材料非常重。使用现有材料，制造轻电池很难，即使不是不可能的，这就是高能的含义，即轻电池。piersica通过开发一种新的，高度导电和极轻的材料来构成我们下一代电池的关键组成部分来做到这一点。ceocfo：为什么/您是如何开始研究这种方法的？这是第一步。Bucur博士：在开始Piersica之前，我在电池行业工作了15年，包括在美国和亚洲。 我遇到了该行业目前面临的许多相同问题。 最终，我得出的结论是，为了克服这些挑战，需要一个新的观点。 我离开了OEM并成立了Piersica，以开发一些我认为可以解决能源密度问题的技术方面，并且将是新的，不同的，而且非常有价值。 ceocfo：您今天在哪里？ Bucur博士：我们开发了一种非常轻巧的新专有材料。 这种较轻的材料使我们能够制造更轻的电池，从而实现更高的能量。 您可以为存储更多的能量Bucur博士：在开始Piersica之前，我在电池行业工作了15年，包括在美国和亚洲。我遇到了该行业目前面临的许多相同问题。最终，我得出的结论是，为了克服这些挑战，需要一个新的观点。我离开了OEM并成立了Piersica，以开发一些我认为可以解决能源密度问题的技术方面，并且将是新的，不同的，而且非常有价值。ceocfo：您今天在哪里？Bucur博士：我们开发了一种非常轻巧的新专有材料。这种较轻的材料使我们能够制造更轻的电池，从而实现更高的能量。您可以为
在 COP28 上，133 个国家承诺将全球碳排放增加两倍......
韩国经常被列为全球企业采购可再生电力最具挑战性的两个国家之一。韩国政府一直高度重视核电，这反映在《第十个电力供需基本计划》（以及《第十一个基本计划草案》）中，2030 年和 2038 年，核能的目标都比可再生能源更宏大。该计划中的可再生能源目标比韩国 2021 年在国家自主贡献 (NDC) 中承诺的目标低近 10%。作为出口型经济体，韩国必须寻求让可再生能源更加普及，因为拥有全球供应链的企业越来越多地要求其供应商采用可再生能源，以帮助减轻范围 3 排放。如果做不到这一点，随着企业转向更有利于可再生能源的环境，韩国的经济潜力将受到限制。韩国政府需要在其可再生能源计划中表现出更大的雄心，韩国政府已将 2030 年可再生能源目标降至 G20 中最低水平之一。
数字化和绿色：两倍转型，两倍胜利？
事实上，根据国际能源署 (IEA) 的数据，2022 年数据中心、加密货币和人工智能 (AI) 占全球电力使用量的约 2%。美国能源信息署 (US Energy Information Administration) 计算，到 2022 年，仅加密货币就可能消耗掉全国年度电力使用量的 2% 以上。3 最近的一项研究 4 表明，平均而言，通过人工智能生成图像所消耗的电量与充满一部智能手机所消耗的电量一样多，而且这还不包括训练算法所消耗的能量。这应该是一个警告，因为全世界使用这些工具的人数，即使是出于娱乐目的，也在以惊人的速度增长。在高需求的情况下，数字化相关的能源需求甚至可能在 2026 年翻一番，这是一个可怕的前景。5
今年对清洁能源的投资将是 2017 年的两倍
继 2023 年类似增长之后，预计 2024 年全球上游石油和天然气投资将增长 7%，达到 5700 亿美元。2023 年和 2024 年支出的增长主要来自中东和亚洲的国家石油公司。报告发现，2024 年的石油和天然气投资与当今政策设定所暗示的 2030 年需求水平大致一致，但远高于实现国家或全球气候目标情景的预测。报告称，石油和天然气公司的清洁能源投资在 2023 年达到 300 亿美元，仅占该行业整体资本支出的 4%。与此同时，煤炭投资持续增加，2023 年将批准超过 50 千兆瓦的无减排燃煤发电，为 2015 年以来的最高水平。
0.01 至 2.6 GHz 两倍电流重用双噪声...
摘要 — 本摘要介绍了一种基于低温逆变器的两倍电流再利用和 40 纳米 CMOS 双噪声消除低噪声放大器 (LNA)。所提出的 LNA 由三级组成：基于电流再利用逆变器的输入级，具有分流电阻反馈和自体偏置 (SBB)，可在低温下缓解 V th 增加并提高 r out。第二级是双辅助噪声消除级，带有额外的电流再利用并联晶体管，可增强跨导并抑制主放大器和辅助放大器的噪声。最后一级是共源后置放大器，可进一步增强增益。在 4 K 下，LNA 实现了 31 dB 的测量峰值增益 (S 21)，具有从 10 MHz 到 2.6 GHz 的大 3-dB 带宽，在 0.6 GHz 下，功耗为 8.6 mW，最小 NF 为 0.1 dB（对应于 6.8 K 的噪声温度 TN）。该电路占用的核心面积为 0.117 mm 2 。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
3年视力的大小增加了两倍。 30小时。星期。生活我们的...
完成了许多收购，贡献了1000万英镑。30％的CP客户也是财富客户，我们所有的合作伙伴都是财富的客户。我们已经建立了我们的主张，以与500万英镑以上的空间竞争并击败私人银行。技术一直是提高运营效率和客户体验的关键驱动力。这也使我们能够为低于550万英镑的客户开发新的轻触式产品。我们在企业家，高管和专业人士中拥有更深层次的专业。
被动所有权份额是你想象的两倍*
我们估计，被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多，后者代表了所有指数基金的总持股量。此外，37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明，在为投资者的投资组合选择建模时，指数成员资格是最重要的考虑因素。此外，研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
