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周四三点——SpaceX：引领太空创新
周日，SpaceX 取得了一个突破性的里程碑，其星际飞船火箭在返回地面时被一对巨型机械臂成功接住。这一历史性壮举标志着该公司向创建完全可重复使用和快速部署的火箭系统的目标迈出了一大步。在本周的“周四三件事”中，我们将探索太空探索的最新进展。太空旅行技术的进步大大降低了将有效载荷发射到太空的成本。从 20 世纪 60 年代标志性的阿波罗任务到今天的尖端创新，材料科学和推进方面的突破——主要由 SpaceX 等私营公司推动——已经降低了曾经天文数字的成本。这种降低使太空变得更容易进入，促进了竞争，并为科学研究、卫星部署甚至太空旅游开辟了新的可能性。有关更多见解，请查看下面的三个图表。
洞察太空丝绸之路和中国-阿拉伯国家......
航天能力已成为经济发展、科学发现和技术进步以及国家安全的关键推动因素和重要力量倍增器，同时也赋予了国际声望，中国和阿拉伯国家都在航天领域志存高远，并取得了长足的进步。自 21 世纪初以来，中国完成了一系列具有里程碑意义的壮举，例如 2003 年将第一位中国人送入太空，2019 年嫦娥四号机器人飞船在月球背面软着陆，2020 年北斗三号 (BDS-3) 导航卫星系统建成，2021 年祝融号成功登陆火星，以及 2023 年天宫中国空间站竣工，等等。与此同时，以阿联酋和沙特为首的海湾阿拉伯国家作为中东地区的重要组成部分，大力投入航天活动，在航天应用、载人航天、深空探索等领域取得了令人瞩目的成就，其中阿联酋将于2021年将“希望号”探测器送入火星轨道，2023年将迎来沙特女性首次访问国际空间站。
键值记忆网络中的生物学习
在神经科学中，经典 Hopfield 网络是标准的生物学上可行的长期记忆模型，它依靠赫布可塑性进行存储，依靠吸引子动力学进行回忆。相比之下，机器学习中的记忆增强神经网络通常使用键值机制来存储和读取记忆，只需一步。与传统变体相比，这种增强网络实现了令人印象深刻的记忆壮举，但它们的生物学相关性尚不清楚。我们提出了一种基本的键值记忆实现，它使用生物学上可行的三因子可塑性规则的组合来存储输入。当网络参数进行元学习时，相同的规则就会恢复。我们的网络在自动联想记忆任务上的表现与经典 Hopfield 网络相当，并且可以自然扩展到持续回忆、异联想记忆和序列学习。我们的结果表明，作为生物长期记忆的模型，经典 Hopfield 网络是一种引人注目的替代方案。
英国的第一个双年展透明度报告
展望未来，我们知道我们需要做更多的事情。我们致力于根据《巴黎协定》达成NDC的承诺，到2050年，零净目标。这并不是需要紧急行动的壮举，但是有巨大的机会。实现这些目标需要对英国经济进行广泛的转变，消费者，企业和政府都扮演着角色。这就是为什么使英国成为清洁能源超级大国是该政府的五个任务之一 - 到2030年提供清洁能力，并在整个经济中加速净零。，如果我们提供清洁能源，我们只能为当代提供能源安全和良好的工作。，如果我们展示全球领导能力，我们只能为子孙后代提供气候安全。这就是为什么总理在COP29宣布英国雄心勃勃且可信的NDC目标，即到2035年将所有温室气体排放量减少至少81％，与1990年相比，不包括国际航空和运输排放。在2025年，我们将发布一个详细的计划，更新政策和建议，以使我们能够满足4至6和2030年和2035年NDC的碳预算。
光纤中的结构化光场
结构化的光，量身定制的光，雕刻光或形状的光是一种用于自定义光场的术语，如今在文献中发现了巨大的用途。从牛顿到麦克斯韦再到爱因斯坦的一些历史最杰出的研究人员都研究了几个世纪以来光的性质。我们相信，我们了解有关光，发电，检测和应用的一切；然而，即使在今天，它仍然使我们感到惊讶。的确，关于Light奇特行为的一个发现提供了有关光的工作原理和渲染一些有趣应用程序的新见解。在1992年，物理学家掌握了一个令人惊讶的壮举 - 像螺旋开瓶器一样扭曲的光束。这种现象称为扭曲光，已导致一个新的光学领域，称为单数光学器件。今天，扭曲的光被用来构建光学镊子和超功率显微镜，最终可以用于微观机械和新型的光谱分析。，但也许最重要的用途是在光学纤维中移动的光学通信中。此灯有可能大大增强数据网络的带宽以及数据传输速度。
智能电网：挑战、行业应用和未来趋势的全面调查
电网是生产、传输和分配电力的关键，对经济和社会发展至关重要。其核心作用在于空间分配电力[1, 2, 3, 4]。尽管被誉为 20 世纪最重要的工程壮举之一 [5] 并受到消费者的高度依赖，但目前的电力输送方式却十分死板。当今的输送系统由各种输电和配电网络组成，通过集中发电站向消费者提供电力 [6]。然而，这个庞大而复杂的系统很难满足对实时、可重构和自适应功能日益增长的需求。由于缺乏在当今动态环境中至关重要的自动自我校正功能，其持续运行很大程度上取决于人为干预 [7]。虽然这些系统正在不断改进，但为了满足对智能系统日益增长的需求，彻底改造基础设施是必不可少的。智能电网 (SG) 的出现预示着电力输送的范式转变。SG 集成了现代电信和传感技术，以增强电力输送策略 [8]。与传统的单向电网不同，SG 引入了双向框架，促进了双向流动
全球目标首席执行官评论
M. Sanjayan，国际保护区首席执行官：“在COP15上签署的历史性协议后，我们发现自己处于一个拐点：世界已经绘制了一门课程，以停止到2030年的自然丧失。这不是一个小壮举，而且不是太早了。我们有一个雄心勃勃的计划，以保护三分之一的土地和海洋。最后，我们承认生物多样性以及我们所依赖的食物，水，空气和气候稳定性是相互联系的 - 没有其他人，我们无法保存一个。最后，世界正在认识到土著人民和当地社区的权利 - 确保其管理对于保护我们所有人所需要的性质至关重要。全球生物多样性框架概述了我们的集体前进道路，还阐明了我们缺乏的地方。还需要做更多的事情来满足危机规模并缩小7000亿美元的生物多样性资金差距。，而30％的土地和海洋是必要的野心，但这一定是我们的基准。现在的负担从谈判协议转变为实施解决方案。我让蒙特利尔为我们设定的课程充满活力：这不是目的，而是开始。我们有地图。我们处于起跑线。辛勤工作仍在继续。”
印度的食品和营养安全
印度在2021 - 22年产生了历史最高的3.1572亿吨粮食（第四个AE），比以前的五年高2500万吨”（2016-17至2020-21）的平均粮食生产。园艺产量也达到了34163万吨的创纪录，在2020-21（最终）中增加了约703万吨（增长2.10％）。但是，尽管我们的农民和良好的政策带来了令人印象深刻的壮举，但仍需要做更多的事情来确保人们仍然可以使用营养食品。今年世界粮食日的主题，“没有人落后”是纳巴德一直致力于的哲学。健康不仅有益于个人，而且受益于国家。第五届全国家庭健康调查的发现表明，与营养有关的指标在我们许多州都恶化了。此外，全面的国家营养调查（2016-18）的发现强调了微营养营养不良的作用。这暗示着需要在印度农业中进行变革的变革，以改善生产，营养，环境和生活。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
中国：在2060年之前将课程绘制为碳中立性
在该国对2015年巴黎气候协议的承诺之后，这是合乎逻辑的下一步，这是在许多其他国家落后于他们的承诺的时候，政治绿化的另一个案例，或者，也许是人类的真正改变游戏的时刻？也许这是所有三个。只有时间会证明。目前，有一件事是可以肯定的：到2030年，中国不需要公开承诺碳排放的高峰，到2060年，碳中立性不足以达到碳中立性，就像这些目标似乎在此时一样含糊。这解释了为什么最初对大多数全球社区感到惊讶的承诺。，但这也暗示了中国领导人对脱碳的真实，坚定的承诺。这很重要，因为在未来40年内将世界上最大的CO 2发射极碳中性化并不是卑鄙的壮举。尽管Co 2的快速速度恢复了其向上路径（见图1），尽管COVID-19造成的所有破坏是由Covid-19造成的所有破坏，这证明了仅将我们的经济放在必要的轨迹上所需的破坏。图1 | 2020年相对于2019年，CO 2排放的每月演变