1。在游戏开始时,算法B从挑战者那里获得了挑战t r← - {0,1} n。我们正在为G的PRG安全游戏构建对手。这个游戏开始于挑战者向对手发送挑战t∈{0,1} n,其中t←g(s)或t r← - {0,1} n。2。算法B开始运行算法a。本质上,我们在这里构建了一个减少。我们的目标是将区分G的问题减少到区分G'的问题。为此,我们将依靠我们的对手a来区分g'。3。算法B将T⊕1N发送到A并输出任何输出。算法A是G'的对手,因此它期望单个输入t∈{0,1} n,其中t←g'(s)或t r← - - {0,1} n。请注意,这是我们唯一保证了a行为的设置。算法A上从某些其他分布绘制的字符串上的行为是未确定的。作为我们分析的一部分,我们需要争辩说B正确模拟了PRG中A中A的视图,以区分G'。
•通过系统的,可调的环境管理系统管理能源消耗,获得ISO 14001:2015认证,确保不断遵守与能源相关的立法和公司承诺,并实施可持续的能源策略•实施可持续的能源策略,以达到2050年达到2050年,到2050年达到碳的不中性•确保对我们的现有能源进行综述•不断改善我们的能源•不断改善我们的能源•不断改善我们的能源•不断提高我们的能源范围•不断提高我们的能源范围•不断改善我们的能源范围•不断提高我们的能源效率•不断提高我们的能源效率•不断提高我们的能源效率•不断提高我们的能源效率•通过我们的ISO14001环境管理系统•管理我们的范围3,以实现这些目标•管理我们的范围1和2的排放,并设想将我们的范围结合到我们的范围3中的范围3,从废物,水,运输,产品和服务中进行范围排放,通过我们的ISO14001环境管理系统•促进我们的员工和学生体内的进度•在内部和外部的工程中促进工厂和设备的发展过程•评估工厂和设备的发展过程•评估•评估设备和设备的构建•评估•设备•在设备和外部的过程中•评估•设备•设备的构建•评估替代燃油汽车以确定其对车队的潜在利益•确保正确维护车辆 - 维护较差的车辆具有更高的燃油消耗和有毒的排放水平•通过记录和分析商务旅行,确定机会减少行驶里程,并结合燃油效率驾驶原则
为了扩展哺乳动物基因组重复元素的基因组编辑的边界,我们利用了一组Dead-Cas9基本编辑器(DBE)变体,这些变体允许通过与DNA双重链断管突破和单个单链损坏相关的细胞死亡,以每个细胞的数以安装每个细胞的编辑。我们使用了一组GRNA目标重复元素 - 在每个单元格中大约32至161 000的目标副本中。dbes在大规模基础编辑后启用了生存,可在293T中以高达约13 200和〜12200基因座的焦点突变,分别诱导人类诱导的多能干细胞(HIP-SC),三个数量级比以前记录的大三个。这些DBE可以克服当前的靶向突变和毒性障碍,以防止大规模基因组工程后细胞存活。
工作时间是工作组织的关键方面,仍然是雇主和工人之间的争议问题。从历史上看,为了改善工作条件,工会一直处于为减少工作时间的斗争(WTR)的最前沿;也就是说,工作时间缩短而不减少工资。但是,在19世纪和20世纪取得了一项显着的成就之后,近几十年来,发达经济体的标准全日制工作周的长度几乎没有变化。本工作论文通过分析意大利两家大型制造公司的统治过程和结果来解决这个问题。第一个目标是分析导致协议的步骤,即提案,所需的资源的前提,发展的进化以及工人和工会所面临的挑战。第二个目标是从WTR对工作质量和工人生活的影响方面检查其结果。结果通过确定良好实践和未来的挑战来介绍有关减少工作时间的最有效和有利方法的辩论。
人工智能(AI)不断增长的碳足迹正在接受公众审查。nonthe,AI的同等重要的水(撤离和消耗)的足迹在很大程度上仍留在雷达之下。例如,在微软最先进的美国数据中心中培训GPT-3语言模型可以直接蒸发700,000升干净的淡水,但此类信息已保存下来。更重要的是,全球人工智能需求预计将在2027年占4.2 - 66亿立方米的水,这超过了每年4 - 6丹麦或联合国国王一半的年度水总退水。这是令人担忧的,因为淡水稀缺已成为最紧迫的挑战之一。为了应对全球水挑战,人工智能可以,也必须以自己的水分范围来承担社会责任,并以身作则。在本文中,我们提供了一种原则性的方法来估计AI的水足迹,还讨论了AI运行时水效率的独特时空多样性。最后,我们强调了整体上解决水足迹以及碳足迹的必要性,以实现真正可持续的AI。
- 在89,000个路灯中,有100%是LED -191范围1和2建筑物中的100%具有低碳量的建筑物。- 大约18mw额外的太阳能光伏。- 在854个范围1和2车辆中,超过90%为ULEV(超低排放车) - 到2030年,所有范围3建筑物都制定了碳目标和碳管理计划。- 所有超过500万英镑的采购要求减少碳计划符合采购政策注释06/21,最晚包括2050年的净零目标。- 到2025年,员工的商务旅行减少了40%。我们预测,范围1和2碳排放量将在未来五年内减少,到2025/6到2025/6,排放将在5,838 -11,299 TCO2E之间。这减少了40-69%。尚未计算出范围3降低的估计。
这些细节确保我们的基线反映了我们的运营现实,并为衡量我们在碳中立方面的进步提供了坚实的基础。通过准确捕获我们的排放的当前状态,我们可以为减少碳足迹设定现实而可实现的目标。这种细致的方法使我们能够随着时间的流逝跟踪我们的改进,并做出数据驱动的决策以增强我们的可持续性努力。
尽管自2014年以来我们一直在测量排放,但由于拥有所有范围1、2和某些范围3的排放量以来,我们将2021年末数字作为基础报告年度,自2020年以来要进行报告并通过SECR进行报告。使用2014年数字将不包括我们当前报告的所有数据。自2014年实施我们的可持续业务战略以来,该战略涵盖了五年,我们将排放量减少了34%。