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电池能量存储与氢储存之间的权衡取舍
通过电解使用可再生能源产生的绿色氢可用于减少难以浸泡的工业部门的排放。有效的生产和大规模部署需要存储以减轻电解剂降解并确保稳定的氢供应。考虑到电池和电解液的降解，本文探讨了电池和氢系统中电池和氢存储的影响和权衡。利用优化模型，我们检查了整个存储能力和风能配置文件的系统性能和成本。我们的结果表明，电池的短期波动平滑并最大程度地减少电解仪降解，但由于频繁的充电/放电周期而导致的显着降解。相反，氢存储提供长期的能量缓冲，对于持续的氢产生至关重要，但可以增加电解室循环和降解。组合电池和氢存储可增强系统的可靠性，降低组件降解并降低运营成本。这突出了战略存储投资在提高绿色氢系统的性能和成本的重要性。
决策科学在环境和社会经济碎屑缓解范围之间进行权衡取舍
上下文。海洋垃圾是一个日益增长的全球问题，它会影响生物多样性和人类社会。东亚亚洲遭受了重大影响，由于高生物多样性，密集的人群和大量塑料进入海洋环境，主要是通过河流进入海洋环境。目标。借鉴决策原理，结构化决策（SDM）可以通过确定在海洋和沿海环境中减少塑料暴露于物种，生态系统和人类种群的最佳选择，并总体上减少开放大洋中塑料塑料碎片的总体减少，从而改善海洋碎片管理的现场选择。方法。我们将SDM框架与塑料传输模型相结合，并量化了542个地点的环境和社会目标的利益，这些地点涵盖了沿珊瑚三角生物多样性热点的东南亚海岸沿线的683条河流。我们为所有下游珊瑚礁，关键的生物多样性地区，海洋保护区和沿海社区的塑料数量和流量减少和量化指标进行了建模和量化指标。关键结果。没有任何位置是所有目标的最佳选择，但是多个指标有助于跨特定目标进行权衡。尽管在2个月后仍有95％的所有塑料碎片在海景中循环中，但几条河流不仅贡献了大量的塑料碎片，从而对整体海洋污染造成了大量的塑料碎片，而且在下游的大量污染中也贡献了大量的污染。结论。含义。只有通过调节和减少塑料产品的产生，才能停止使用塑料碎片的海洋环境污染的日益增加。但是，只要塑料碎片仍在环境中循环，鉴定去除塑料污染将为一组重要目标带来最佳结果，这将是一项重要的缓解措施。所提出的框架有效地有助于理解现有的权衡，并且很容易适应以包括其他指标或目标。使用此框架使决策者能够在其独特的社会生态环境中开发量身定制的优先级进程，以清理干预措施。这种新的决策科学方法用于识别有效的塑料清理空间管理策略，可以转移到任何地理位置上，并且具有增强本地到全球塑料管理的能力。
欧洲完全可再生电力的地理规模，成本和基础设施要求之间的权衡取舍
总结欧洲可再生电力的潜力足以使从自我融合的，统一的地区到相互联系的大陆在不同尺度上完全可再生供应。我们不仅表明大陆规模的系统是最便宜的，而且国家规模及以下的系统可能会以20％或以下的成本罚款。传输是低成本的关键，但是没有必要大大扩展传输系统。仅传输电子才能平衡频率时，传输网格的大小与当今的大小相当，尽管具有扩展的交叉边界能力。范围内最大的差异涉及土地使用，因此是社会接受：在大陆系统中，一般能力集中在最佳资源所在的欧洲外围。区域系统具有更多的分散生成。因此，关键的权衡不是在地理规模和成本之间，而是在规模和所需发电基础设施的空间分布之间。
在蛋白质活性和稳定性之间取舍的定向进化方法Samuel D. Stimple 1,2，＃，Matthew D. Smith 2和Peter
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aic.16814
机器学习管道的解剖结构
•一个激励示例：用计算机视觉的无缝管道生产中的插头插头检测和定位。•机器学习管道的解剖结构。•软件和数据生命周期。•设置并使用管道，用代码说明。•权衡取舍和机器学习管道的最佳实践。
指南针英国和爱尔兰过渡计划
TPT F＆B部门指导：公司应透露其目标如何实现和使脱碳和脱碳目标与SBTI标志相结合。应共享该计划的协同作用，权衡取舍和共同利益，并可能包括活动级别的目标和优先事项，例如减少食物浪费和与包装相关的排放。
脱碳化的农业化学输入
增加了创新的合成和有机肥料和农药的使用，到2050取代传统合成产品的使用（与空间规划结合在一起）会产生这些产品的生产，运输和应用的排放。此外，创新产生的产量增加可以减少土地使用压力，避免森林砍伐和生物多样性损失。尽管存在权衡取舍，但预计传统合成产品的使用也有望减少污染和农业径流，而生物多样性的结果得到改善。其他有希望的创新可能有助于脱碳化农业化学投入的工业生产。
完全资助的博士后职位
当前的电池在高功率和高能量密度之间取舍。在双边法国/德国项目Hipobat的背景下，我们旨在开发高功率电池（LI，NA，NA），这将使快速充电和长寿，同时保证足够的能量密度。为此，我们需要了解这些系统的氧化还原反应和传质现象的潜在物理化学。分子建模允许达到这一细节。机器学习力场[1]现在被认为是准确性和模拟成本之间的良好折衷，可以同时建模氧化还原反应性并具有大型模拟单元格。