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保险公司朝着投资组合的净净目标迈出了
养老金的大量年金市场持续增长：2023年将近500亿英镑的资产转移给了保险公司，并且没有市场放缓的迹象。随着越来越多的养老金计划寻求确保福利，保险公司越来越受到其可持续性努力的审查。
净净零：公私合作以加速行业脱碳
2022年，世界经济论坛与剑桥工业创新政策（剑桥大学），卡普格米尼（Capgemini），洛克威尔（Capgemini），洛克韦尔自动化（Rockwell Automation，Siemens and Siemens and Schneider and Schneider Electric）合作发起了零净加速器倡议，以及超过45个全球制造公司的社区，以帮助全球制造公司，以帮助加速了Zerition Zerodition Zero netition neT n Netition for neT，Following the Forum's 2023 publication of The “No-Excuse” Framework to Accelerate the Path to Net-Zero Manufacturing and Value Chains and The “No Excuse” Opportunities to Tackle Scope 3 Emissions in Manufacturing and Value Chains , the initiative has conducted over 60 consultations among industry executives, academic experts and government leaders to understand the latest barriers hindering progress to net zero, and the most successful public-private collaboration mechanisms supporting过渡。这份白皮书介绍了一个框架，其中包含八个公私协作机会，为希望与公共利益相关者更有效地参与的制造商指南，以克服净零净值的关键障碍。如果团结一致，私人和公共利益相关者可以加速前进的未来旅程。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
