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World File Search System十亿吨
展望印度向...的转型
根据国际能源署的数据，未来 20 年全球能源需求的最大增幅将来自印度。2016 年至 2040 年，印度的一次能源需求将增加 10.05 亿吨油当量（相比之下，中国为 7.90 亿吨油当量，整个非洲为 4.85 亿吨油当量，南美洲为 2.7 亿吨油当量；而欧洲和北美的能源需求将下降）。因此，重新构想能源未来的最大机会就在印度。鉴于能源需求不断增长，以及将脱碳作为国家能源系统核心原则的必要性，印度正在向最大限度地利用可再生能源转型。印度的目标是到 2030 年可再生能源发电量达到 450 吉瓦，旨在超越印度国家自主贡献 (NDC) 中列出的目标。尽管这些行动正在进行中，但随着全球目标调整为到 2100 年将气温上升限制在 1.5°C 以内，印度仍需要变革性和非线性的机会，以便在 2050 年实现能源深度脱碳。分布式系统支持不断发展的能源格局
氢气如何帮助实现海上脱碳？...
显然，海运业是全球贸易的关键推动因素，也是世界经济不可或缺的一部分，但也越来越明显的是，需要采取紧急行动来应对该行业不断增长的排放。全球向可再生和可持续能源的转变，以限制气候变化的最严重影响，对包括海运业在内的每个行业都是一个挑战。海运每年排放约 9.4 亿吨二氧化碳，2018 年占全球温室气体 (GHG) 排放量的 2.8% [1]。在欧盟层面，海运的二氧化碳排放量在 2018 年超过 1.42 亿吨，2019 年为 1.36 亿吨。这相当于欧盟温室气体总排放量的约 4%。如果不迅速采取缓解措施，这些排放量预计将大幅增加。
随着人工智能（AI）在过去十年中取得了长足进步，基于机器学习（ML）的医疗设备在医疗保健领域的应用越来越广泛。
简介 人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次夏季研究项目 1 会议上提出，其广义定义为计算机程序执行通常需要人类智能的广泛任务（例如推理和学习）的能力。随着人工智能应用的广泛采用，它已分支为其他子集（如图 1 所示），但人工智能机器学习和深度学习等术语经常互换使用。机器学习是人工智能的一个子集，它可以从随时间推移提供的数据中学习，以便在提供测试数据集时进行预测。人工智能的子集深度学习 (DL) 实现了称为神经网络的复杂算法，这些算法的模型类似于人脑中的神经元 2 ，并广泛应用于语音识别、计算机视觉、药物发现和基因组学 3 。随着使用更全面、更包容和更异构的数据 4 训练模型，这些模型的稳健性会变得更好。机器学习是人工智能的一个子集，已广泛应用于医学研究，以从每天医疗保健产生的大量数据中识别有价值的临床见解 5 。医疗器械中 ML 模型的实施有所增加 6 。在美国，标记为医疗器械的设备必须获得食品药品管理局 (FDA) 的批准。FDA 通过 3 种监管途径之一对医疗器械进行监管和批准，即 510(k) 许可 7 、De Novo 审查 8 或上市前批准 (PMA) 9 ，如表 1 所示。在本文中，我们介绍了美国 FDA 批准的支持 AI/ML 的医疗器械的最新最新情况。这是 FDA 于 2022 年 10 月 5 日更新名单后，第一篇分析支持 AI/ML 的医疗器械状态的文章，该名单包含 178 种在美国上市的新医疗器械 6 。
全球土壤无机碳的大小，分布和脆弱性
对土壤无机碳（SIC）的大小，分布和脆弱性的全球估计值在很大程度上没有量化。通过编译223,593个基于现场的测量和开发机器学习模型，我们报告说，全球土壤存储了2305±636（±1 SD）10亿吨的碳作为SIC，而不是顶部2米的深度。在未来的情况下，与陆地生态系统添加氮相关的土壤酸化将在未来30年内将全球SIC（0.3米）降低至230亿吨碳，而印度和中国受影响最大。我们综合当今的土地水碳库存和内陆 - 碳酸盐化学表明，每年通过土壤至少损失了至少1.13±330亿吨的无机碳，每年通过土壤损失了内陆潮流，从而对大气和水上碳动力学产生了很大但被忽视的影响。s
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。
义隆电子股份有限公司章程
实收资本额时不在此限；另视公司营运需要及法令规定提列特别盈余公积，如尚有盈余并同期初未分配盈余，由董事会拟具盈余分配案，以发行新股方式为之时，应提请股东会决议后分派之。 本公司依公司法规定，授权董事会以三分之二以上董事之出席，及出席董事过半数之决议后，将应分派股息及红利或公司法第二百四十一条第一项规定之法定盈余公积及资本公积之全部或一部以发放现金之方式为之，并报告股东会。股利分派比例如下： 当年度拟分派盈余数额不得低于累积可分配盈余之百分之五十；现金股利，不得低于股利总额之百分之十。 员工酬劳发给股票或现金之对象，得包括符合一定条件之控制或从属公司员工。 第七章附则第三十条：本公司组织规程及办事细则另定之。 第三十一条：本章程未订事项，悉依公司法及其他法令规章办理。
削减可再生能源电力过剩产能，转而发展氢能
本研究考察了在东南亚国家联盟 (ASEAN) 和东亚峰会 (EAS) 的背景下，利用可再生能源弃电生产氢气在多大程度上可以实现环境效益，以及电解制氢的成本。电解制氢的成本范围从电解器负荷率为 1,500 小时或以上时每千克氢气不到 2 美元到电解器负荷率为 500 小时或以下时每千克氢气 10 美元甚至更高。利用可再生能源弃电生产氢气减少的二氧化碳排放量在东盟约为 1.3 亿吨到 1.5 亿吨之间，在东亚峰会约为 180 亿吨到 190 亿吨之间。将现行的碳价应用于减少的二氧化碳排放量，通过电解可再生能源削减电力生产氢气的可能货币化收益在东盟约为每千克氢气 0.25 美元到每千克氢气 9.00 美元之间，在东亚地区约为每千克氢气 0.50 美元到每千克氢气 15.00 美元之间。成本效益分析的结果表明，碳价需要达到每吨二氧化碳 10 美元左右，才能证明在东盟和东亚地区通过电解可再生能源削减电力生产氢气是合理的。结果还表明，即使在低碳价下，高电解器负荷率也使得通过电解可再生能源削减电力生产氢气具有成本竞争力。
生活在欧盟：循环经济 - 欧洲议会
2018 年，欧盟 27 国产生了 23 亿吨（人均 5190 公斤）废物。成员国的废物产生量从芬兰的人均 23253 公斤到拉脱维亚的 920 公斤不等。四个国家（德国、法国、罗马尼亚、波兰）占欧盟废物总量的 50%。十二个成员国占 91%。在经济活动方面，例如建筑业占总废物产生量的三分之一以上，为 8 亿吨（36%）。2018 年，欧盟 27 国处理了约 21 亿吨废物（人均 4814 公斤）。虽然这不包括出口废物，但包括进口到欧盟 27 国的废物处理。因此，报告的数量不能直接与废物产生量进行比较。超过一半的废物在回收作业中得到处理（54%）。右侧的条形图显示了每个成员国的废物回收和处置情况。