如果没有鼓励创业公司大规模生产电解器的政策,这些目标将很难实现。将氢气混合到天然气管道中是一个不错的切入点,因为它可以利用现有的基础设施。工程师们长期以来一直认为分子氢——最小的分子,反应性极高——会降解或从现有的天然气管道中逸出。但最近的研究表明,混合高达 20% 到 25% 的氢气不会从这些管道中渗出或损坏。欧洲国家允许混合氢气,意大利、德国、英国等地的公司正在数十个地点注入氢气,以帮助为客户的加热器、炉灶和其他电器提供燃料,只要氢气
摘要:量子计算通过计算机科学揭示了量子力学的辉煌,因此,它为我们提供了一段奇妙而令人兴奋的旅程。本文将带领我们踏上这段旅程,从历史和当前的角度来看待量子计算,它不仅面向计算机专家,也面向其他学科的专家。这篇文章将弥合传统计算和量子计算之间的巨大差距,并打开一个切入点,通过它,人们既可以快速了解量子计算,又可以从本质上直接熟悉它。我们确实很幸运,生活在一个计算被重新发明的时代,不仅亲眼目睹了历史的创造,而且实际上有机会成为重新发明的人——这是一个相当不错的想法。
新冠肺炎对某些行业的打击比其他行业严重得多,例如酒店业、非食品零售业和休闲业;这些行业通常是年轻人进入劳动力市场的切入点。其他行业,例如卫生、社会护理和关键公共服务,就业岗位保持不变,在某些情况下甚至有所增加。这些行业可能会继续增长,而上述一些行业可能永远无法完全恢复,从而从根本上改变我们的经济。与此同时,雇用大量欧盟国民的行业,例如护理行业,可能会受到英国脱欧的影响,如果没有国家在技能提升和随之而来的认可和奖励方面的一致转变,这些行业将很难在未来几年填补空缺。此外,英国将有大量的就业机会,包括医疗保健、医疗和教育。
摘要 我们介绍了 CAISAR,这是一个正在积极开发的开源平台,用于表征 AI 系统的稳健性和安全性。CAISAR 通过使用 WhyML(Why3 验证平台的成熟且富有表现力的语言)为定义验证问题提供了统一的切入点。此外,CAISAR 协调并组合了最先进的机器学习验证工具,这些工具单独使用时无法有效地处理所有问题,但集体使用时可以覆盖越来越多的属性。我们的目标是一方面通过减轻选择针对特定验证问题的方法的负担来协助 V&V 过程,另一方面通过在一个平台上分解有用的功能(可视化、报告生成、属性描述)来协助工具开发人员。CAISAR 即将在 https://git.frama-c.com/pub/caisar 上线。
高比功率或功率质量比是航空航天应用光伏 (PV) 的关键要求。有机太阳能电池 (OSC) 具有吸收系数高、与柔性基板兼容、重量轻等优点。此外,最近 OSC 通过结合非富勒烯基小分子受体实现了超过 20% 的功率转换效率 (PCE),相信可以获得高比功率。要进入市场,高空平台站 (HAPS) 可能是第一个切入点。在这项工作中,我们探索并比较了使用相同供体但不同受体的两种高性能 OSC 在模拟 HAPS 环境中的原位性能,其中压力、温度和光照条件受到控制。我们发现受体的使用会导致低温下性能的巨大差异。
Slug Tech 是在 2020 年春季疫情高峰期作为一项临时计划开发的,在前所未有的时期,我们不得不适应完全虚拟的环境,而这对我们来说是一项重要资源。对于无法获得技术支持(如计算机实验室)的学生来说,这是一个至关重要的资源,可以提供远程教学。Slug Tech 为数百名加州大学圣克鲁斯分校的学生提供服务,并为 Slug Support 提供了一个切入点,后者帮助为许多在疫情期间面临复杂挑战的学生制定了全面的支持计划。现在我们已恢复面对面授课,计算机实验室和笔记本电脑借用计划等服务也再次可用,我们正在过渡到与技术需求相关的常规支持。
公司成立二十周年也标志着成长股权战略的十七周年。2008 年我们成立时,切入点是“气候”,基于这样的假设:我们可以通过基金 I 将路线图工作从全球股权扩展到私人市场。我们学到了很多关于如何扩大颠覆性业务规模、如何应对清洁技术 1.0 的兴衰和全球金融危机的知识,并将这些知识带入基金 II,在该基金中,我们完善了我们的论点,以更多充当“推动者”或提供推动气候成果二阶方法的企业为目标。随着我们转向基金 III,我们扩大了基金规模,并引入了一项整体任务,包括健康和金融包容性成果,因为我们坚信健康和繁荣也必须是公正过渡的一部分。
在开发、部署和维持数据空间以支持数据生态系统的过程中,存在许多基本的技术、组织、法律和商业挑战。这个由数据空间支持中心 (DSSC) 开发的入门套件为想要建立或参与数据空间的个人或组织提供了一个切入点。这包括数据空间设计者、数据生产者、数据消费者、数据空间中介服务提供商以及数据驱动服务和业务应用程序的提供商。它概述了在数据空间内实现互操作性、信任和价值创造的不同维度,帮助您了解 DSSC 作为欧洲数据战略支架的作用,并指出了一组可以提供进一步指导和支持的资源。有关数据的完整列表
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题,即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而,尽管这种方法很直观,但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中,我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明,基于优势的方法优于手动规划,并且与传统的加权和方法相比,它涵盖了更多相关的最佳切入点选择,因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。