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World File Search System低维碳
绘制新加坡的低碳和...
新加坡的 LEDS 建立在我们过去的战略和早期行动的基础上。它概述了我们的长期发展重点和气候行动政策，并将作为我们根据《巴黎协定》制定后续国家自主贡献的参考点。它旨在促进应对气候变化影响的长期行动，并实现向低碳经济的有序过渡，同时发展新的经济部门并创造就业和机会。我们的 LEDS 是由气候变化部际委员会 (IMCCC) 下属的政府机构制定的，在咨询了学术界、工业界和民间社会的意见和专家观点后，通过技术路线图、调查和各种利益相关者的参与收集了这些意见和专家观点。多方参与这一规划过程反映了我们采取全民和全社会方法应对气候变化的意图。
为低碳未来而共同努力
可持续性数据和见解对投资者和利益相关者的决策而变得越来越重要，因为他们要求了解如何为公司和社会创造价值。5估计适用于欧盟中列出的约50,000家企业或在那里进行重大运营，无论其基于何处，欧盟的CSRD都需要有关可持续性问题如何影响公司业务以及其活动对社会和环境的影响的广泛而详细的披露。除了目标和指标之外，CSRD披露包括可持续性治理，可持续性影响，风险和机会的相互作用与业务战略以及政策以及行动计划，以管理这些影响，风险和机会。所有这些信息还将需要独立的保证，从一年级的报告中保证有限，并在此后的某个时候提高到合理的保证。
AGC低碳玻璃
在以下框架条件下要考虑的值：（1）全球变暖电位（GWP）既表示摇篮到门（A1-A3），又表示摇篮到坟墓（A-B-C）的影响（A-B-C）在NF EN 15804+A2：2018中所定义的影响； （2）基于生产活动期间收集的数据，我们当前的EPD和可再生能源的验证数据，在生命周期评估模型中计算出的验证数据，基于使用数据收集的数据建模的影响，低碳planibel clearlite的GWP值是自定义的值； （3）低碳层，层表板，IPLUS，能量，停止范围的GWP值是根据低碳平底层透明质晶体基质（S）GWP计算出的自宣布的值，以及对气候变化的估计转化影响，对气候变化的影响，用AGC生产站点（以及我们当前的Epdect and Extival and Evility fivital of Evility and Evility core nive and Evility reNE rene ren ren ren ren ren n of AGC生产站点都建立了对气候变化的影响； （4）IgU范围的估计GWP值是从AGC低碳玻璃估计的平均值，仅使用温暖的垫片和可再生电力（风）用于IgU生产，而IgU产量转化为75％至85％。根据标准NF EN 15804+A2：2018和法国国家补充NF EN15804/CN：2022 已验证并根据标准验证和生产的第三方，并将发行当前的2023年。已验证并根据标准验证和生产的第三方，并将发行当前的2023年。
低维量子纠错开销的下限
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看，QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心，而在实践中，它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构，这些测量可能难以实现，特别是对于仅限于局部交互的系统。因此，可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题：几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么？在空间体积中可以可靠地存储多少信息？在这项工作中，我们表明，当使用量子误差校正时，仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说，当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时，我们表明，操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ，所需的物理量子位数 m 满足
碳市场CCUS低碳建筑电池和...
由劳埃德（Lloyd）的Futureset和Aon开发的这份报告以确保可持续未来的发现为基础，这是由可持续市场倡议的保险任务组制定的一份报告，该报告突出了保险行业为五个绿色技术的客户提供支持的机会，并难以放弃领域。这些努力将有助于加速向更具弹性和可持续的未来的过渡。
火力电厂净零转型为碳捕存电厂发展无碳电力凭证以支持全球
‧‧‧jx Nippon石油和天然气勘探公公全球最大规模燃煤电厂营运的，2017年〜2021年累计捕捉380万吨co 2，皆用于eor
通过对齐低维潜在表征来比较高维神经记录
神经科学中的许多问题都涉及对大量神经元反应的理解。然而，当处理大规模神经活动时，解释变得困难，并且在两种动物之间或不同时间点之间的比较变得具有挑战性。我们在现代神经科学中面临的一个主要挑战是对应性，例如，我们不会在完全相同的时间记录完全相同的神经元。如果没有某种方法将两个或多个数据集联系起来，那么比较不同的神经活动模式集合就变得不可能。在这里，我们描述了利用神经记录中共享的潜在结构来解决这一对应性挑战的方法。我们回顾了将两个数据集映射到可直接比较的共享空间的算法，并认为对齐是比较跨时间、神经元子集和个体的高维神经活动的关键。