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可行的碳捕获和存储的可行部署以及气候目标的要求
气候变化需要大规模部署碳捕获和存储（CCS）。最近的计划表明，到2030年，CCS的容量增加了八倍，但CCS扩展的可行性却是有争议的。使用CCS和其他政策驱动技术的历史增长，我们表明，如果计划在2023年至2025年之间两倍，并且其故障率降低了一半，则CCS到2030年可能会达到0.37 GTCO 2年-1，比大多数1.5°C较低，但比大多数2°C途径更高。保持轨道至2°C将要求在2030-2040 ccs加速至少与2000年代的风力发电一样快，并且在2040年之后，它的增长速度比1970年代至1980年代的核能快。只有10％的缓解途径符合这些可行性限制，几乎所有这些途径描绘了<600 GTCO 2 2100捕获和存储。通过假设CCS计划的失败和生长的速度不如烟气脱硫的速度大约是这一数量的两倍，从而放松约束。
我们在支持提供切实可行的气候解决方案方面发挥的作用
扩大现有产品的再利用并减少原材料的使用有助于实现能源转型。我们投资了英国的 Beauparc 和美国的 GreenWaste，这两家公司都是废物资源化公司，旨在最大限度地减少最终进入垃圾填埋场的废物。我们还向一家同样位于美国的电子废物回收商提供了从建筑到永久的贷款。我们还成立了一家合资企业，大规模生产食品级再生聚对苯二甲酸乙二醇酯 (rPET)，以减少塑料污染和对原生塑料生产的需求。此外，我们还担任 I Squared Capital 的财务顾问，协助其收购 Enva，Enva 是一家在英国和爱尔兰提供废物管理的环境服务平台。
超出炒作：可行的云采用见解
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（宾夕法尼亚州费城，韩国首尔） - 8月7日，2024年） - 建立可行的AI标准是该中心启动的多年项目的重点
Yong Lim主任是法学院首尔国立大学（“ SNU”）的副教授，他还曾担任学生事务副院长，直到2020年。他是SNU法律与经济中心主任，并领导其AI实验室（SNU人工智能政策计划“ SAPI”）。sapi是目前在SNU值得信赖的AI中心的一个项目的实验室之一，以建立AI的规范和技术标准。他的专业领域包括反托拉斯，消费者保护以及技术法律与政策。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D. 在哈佛法学院。 在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。 他是2023年的BOK国际教授。Yong教授毕业于SNU法学院，并获得了S.J.D.在哈佛法学院。在加入学术界之前，他在韩国首尔的Kim＆Chang执业。他是2023年的BOK国际教授。
美国国家海洋和大气管理局太空商务办公室提供太空态势感知服务的努力已被推迟，需要制定切实可行的时间表
2022 年 12 月，国会为 OSC 拨款 7000 万美元。这笔资金使 OSC 能够开始开发用于提取、存档、处理和传播 SSA 数据的企业解决方案。OSC 正在使用敏捷方法开发该系统，现在称为太空交通协调系统 (TraCSS)。6 TraCSS 开发包括三个独立的采购：托管 TraCSS 软件和数据的云基础设施；系统集成商，负责开发软件并组合来自多个供应商的组件，在云基础设施内形成可操作的 TraCSS；以及表示层，即面向公众的 TraCSS 网站/用户界面。
社论：生成可行的气候信息以支持气候适应和缓解
气候变化正在对全球自然，社会和经济体发挥广泛的影响，因此需要仔细考虑气候监测，预测和预测，作为对中等和长期适应计划的决策支持（Hewitt and Stone，2021年，2021年； IPCC，20233）。在这方面，针对用户量身定制的本地规模的信息的相关性对于解决潜在的多部门气候影响至关重要。认识到这一点，许多国家和组织都以国家气候场景和气候评估的形式建立了气候服务，例如荷兰的KNMI'23（Van der Wiel等人，2024年，2024年），UKCP18，英国在英国（Lowe等，2018），CH2018，CH2018在Switzerland（NCCH）（NCC），2018年； 2018年； NCA-5在美国（USGCRP，2023年）。此类服务旨在作为气候行动计划中决策支持的基石，并促进下游应用程序。尽管有共同的紧迫性，但价值链的程度和配置在从原始气候数据到传播可行的气候信息的传播中，随着服务从国家 /国家 /地区差异。这种分歧涵盖了总体目标（Skelton等，2017），科学方法论，特定的工作流量选择，用户需求的集成，制度和政治框架下的治理结构，传播和交流方式，资源，资源，可用的资源以及反馈如何重新整合生产过程。本研究主题的目的是刺激以这些细微差别方面为中心的国际交流。在气候预测和预测中出现在这一研究主题中的11篇文章共同显示了特定地区的经验，经验教训以及在蒸馏出可行的气候信息时的最佳实践。它们围绕着（1）从气候数据中提取可起作的信息的各个方面，（2）详细说明本地到区域的
推荐引用 推荐引用 Samuel D. Hodge Jr.，《在替代性争议解决中使用人工智能是可行的选择还是一厢情愿的想法？》，24 Pepp. Disp. Resol. LJ 91 (2024) 可访问以下网址：https://digitalcommons.pepperdine.edu/drlj/vol24/iss1/3
* Samuel D. Hodge Jr. 是天普大学的教授，教授法律、解剖学和法医学。他撰写了 700 多篇出版物、六本医学教材和两本法律书籍。他还是争议解决研究所的调解员和中立仲裁员，以及医学和法律事务的全国公共演讲者。Hodge 教授撰写了多篇关于人工智能在不同背景下的应用的文章。 1 生成式人工智能可能会从根本上改变法律实践，THE E CONOMIST（2023 年 6 月 6 日），https://www.economist.com/business/2023/06/06/generative-ai-could-radically-alter-the-practice-of-law?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=17210591673&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gad_source=1&gclid=CjwKCAiAhJWsBhAaEiw AmrNyq5G4kIw31ce8BecM- YHV5LS1gjL4H5wxutYCAhenX_4GyMcVdSzNZxoCQLcQAvD_BwE &gclsrc=aw.ds。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测