电力在现代英国社会的脱碳中起着至关重要的作用;不仅在为现有电力需求创造净零能源供应方面,还为许多其他能源服务(例如太空和水加热和运输)提供了可行的途径。但是,与所有过渡途径一样,电力部门的脱碳并不是一个简单的问题。将需要使用可持续来源的大量产生基础设施来提供社会的能源需求。此外,电力系统中需要进行重大的工程变化,以维持安全性和弹性,同时满足新需求,并以基于转化器的可再生能源为主导的一代组合,其特征是间歇性来源,这些来源贡献了有限的系统惯性和短路。本报告的重点是这些来源的可用性。虽然很容易表明我们可以
博士奖学金:通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述:可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡,以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的,这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA,这是一种越来越重要的手段,用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段,但它们耗费时间和资源,因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力,可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动,因此,该项目为世界领先的创新提供了潜力,将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
肌营养不良症 (MD) 是一组罕见的遗传性疾病,会导致骨骼肌逐渐无力,并出现营养不良病理表型。它们分为九种主要类型:肌强直、杜兴氏、贝克尔、肢带、面肩肱型、先天性、眼咽型、远端型和埃默里-德雷富斯型 (Mercuri 等人,2019)。其中,成年人最常见的形式是肌强直性营养不良症 (DM),每 3000 人中就有 1 人受到影响,是由 DMPK(DM1:# 160900)或 CNBP(DM2:# 602668)基因座突变引起的(Mateos-Aierdi 等人,2015)。另一方面,儿童期最常见、最严重的遗传性营养不良症是杜氏肌营养不良症 (DMD,ONIM:#310200),每 5000 名新生男婴中就有 1 名患有此病 (Mendell 等人,2012 年),其原因是肌营养不良蛋白基因突变导致蛋白质完全缺失 (Ervasti & Sonnemann,2008 年;Hoffman 等人,1987 年)。总体而言,MD 涉及 40 多个基因的突变,这些基因导致不同的发病分子机制(详见 (Mercuri et al., 2019))。除了 MD 之外,在其他病理生理情况下也会观察到肌肉功能缺陷,例如大面积创伤、癌症或肌肉废用导致的萎缩(即身体固定后)(Sartori et al., 2021),或与年龄相关的肌肉质量损失、肌肉减少症(Muñoz-C anoves et al., 2020),这给不同的国家卫生系统带来了沉重的负担。因此,旨在改善生理和病理情况下的肌肉功能的策略和干预措施仍然是科学和医学界面临的关键挑战。在这种背景下,纳米医学提供了大量前所未有的工具,可以彻底改变我们看待骨骼肌疾病再生医学的方式。一方面,组织再生纳米医学利用纳米尺度材料作为药物输送系统 (DDS),利用细胞水平的内源性运输在纳米长度尺度上主动驱动这一事实 (Pozzi et al., 2014)。纳米粒子 (NPs) 的高表面体积比有利于生长因子 (Z. Wang, Wang, et al., 2017)、寡核苷酸 (Roberts et al., 2020)、细胞因子 (Raimondo & Mooney, 2018) 和其他生物活性剂的负载,以促进组织再生,而丰富的表面化学性质允许用靶向配体修饰 NPs,以确保更精确的输送。通过保护其有效载荷免于降解,NPs 可提高其药代动力学和生物利用度 (Fathi-Achachelouei et al., 2019)。就材料组成而言,有机纳米颗粒(即脂质体、聚合物、固体脂质纳米颗粒)具有悠久而成功的临床应用历史,可以保证良好的生物相容性和生物降解性(Colapicchioni,2020 年)。而无机纳米颗粒(即金属、氧化物、碳基、二氧化硅等)则表现出更高的化学稳定性,更容易合成和功能化,并且对内部(pH、温度、氧化还原电位)和外部(光、超声波和磁场)刺激具有良好的响应性(Mclaughlin 等人,2016 年)。此外,这些 NP 的独特光学特性(荧光、等离子体吸光度等)允许它们作为成像剂使用,因为它们允许在纳米图案支架或 DDS 内进行卓越的时空控制。然而,尽管具有这些吸引人的特性,无机 NP 在临床转化方面还不够成熟,而且它们的潜在毒性是一个值得关注的重要问题(Yang 等人,2019 年)。纳米医学彻底改变了骨骼肌再生的第二个领域是生物工程方法。骨骼肌再生研究的很大一部分集中在合成仿生支架以供细胞附着和生长以维持组织重建。纳米级材料的主要优势之一是可以优化这些支架的物理和生物特性,从而实现高度定制的平台。不同的纳米材料被用于优化支架的物理特性(即机械强度、电导性)并提供可控的生物活性剂释放。在这种情况下,纳米纤维支架通过改善系统架构提供拓扑支持以引导肌纤维分化和排列。另一方面,导电支架利用骨骼肌组织的内在兴奋性来调节肌肉细胞的存活、增殖和分化特性(Langridge 等人,2021 年)。本综述概述了纳米材料在肌肉疾病中的应用,重点介绍它们在组织工程方法和作为 DDS 的应用,并探索某些无机 NP 作为免疫调节剂的内在潜力(图 1)。本研究还将讨论该领域的未来前景以及限制这些纳米系统从实验室到临床的有效转化的困难。骨骼肌再生研究的很大一部分集中在合成仿生支架上,用于细胞附着和生长以维持组织重建。纳米级材料的主要优势之一是可以优化这些支架的物理和生物特性,从而实现高度定制的平台。不同的纳米材料被用来优化支架的物理特性(即机械强度、电导性)并提供受控的生物活性剂释放。在这种情况下,纳米纤维支架通过改善系统架构提供拓扑支持以引导肌纤维分化和排列。另一方面,导电支架利用骨骼肌组织的内在兴奋性来调节肌细胞的存活、增殖和分化特性(Langridge 等人,2021 年)。本综述概述了纳米材料在肌肉疾病中的应用,重点介绍了它们在组织工程方法和 DDS 中的应用,并探索了一些无机 NP 作为免疫调节剂的内在潜力(图 1)。本研究还将讨论该领域的未来前景以及限制这些纳米系统从实验室到临床的有效转化的困难。骨骼肌再生研究的很大一部分集中在合成仿生支架上,用于细胞附着和生长以维持组织重建。纳米级材料的主要优势之一是可以优化这些支架的物理和生物特性,从而实现高度定制的平台。不同的纳米材料被用来优化支架的物理特性(即机械强度、电导性)并提供受控的生物活性剂释放。在这种情况下,纳米纤维支架通过改善系统架构提供拓扑支持以引导肌纤维分化和排列。另一方面,导电支架利用骨骼肌组织的内在兴奋性来调节肌细胞的存活、增殖和分化特性(Langridge 等人,2021 年)。本综述概述了纳米材料在肌肉疾病中的应用,重点介绍了它们在组织工程方法和 DDS 中的应用,并探索了一些无机 NP 作为免疫调节剂的内在潜力(图 1)。本研究还将讨论该领域的未来前景以及限制这些纳米系统从实验室到临床的有效转化的困难。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2(“AI 法案”或“法案”)的提案进行咨询,以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任,而不会妨碍其负责任的发展。特别是,CIPL 欢迎该法案基于风险的方法,该方法将适用于高风险的人工智能用例,而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性,因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施,特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后,CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致,这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而,CIPL 遗憾的是,《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件,例如提供基于结果的规则;明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况;奖励和鼓励负责任的人工智能实践;利用监管沙盒的经验教训;并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申,要使《人工智能法案》有效地保护基本权利,同时也为欧盟创新的新时代奠定基础,它需要足够灵活以适应未来的技术。此外,该法案不能过于严格,以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后,《人工智能法案》将受益于有针对性的调整,以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡,特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
利用数据实现安全:机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据,几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库,数据分析是一项非常重要的能力,它可以将这些数据转化为知识,从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支,涉及开发预测或决策算法,这些算法不是明确编程来预测或决策的,而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能,例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力,因此虚拟助手(例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa)以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
我身穿军装的经历让我亲身体验了服役人员经常面临的考验和磨难。虽然服役是一种荣幸,但我们永远不应将人民的责任感视为理所当然。随着“竞争时代的国防”计划的启动,我们正在改变我们的运营方式,以满足全球英国的雄心壮志,并保护英国、其公民及其利益免受不断变化的威胁。随着运营环境的变化,国防也必须随之变化。本届政府为我们的武装部队制定的现代化计划的核心是为我们最优秀的军事资产——我们的服役人员提供新的优惠。我们将吸引和留住多元化、包容性、积极进取和专业的劳动力,
我身穿军装的经历让我亲身体验了服役人员经常面临的考验和磨难。虽然服役是一种荣幸,但我们永远不应将人民的责任感视为理所当然。随着“竞争时代的国防”计划的启动,我们正在改变我们的运营方式,以满足全球英国的雄心壮志,并保护英国、其公民及其利益免受不断变化的威胁。随着运营环境的变化,国防也必须随之变化。本届政府为我们的武装部队制定的现代化计划的核心是为我们最优秀的军事资产——我们的服役人员提供新的优惠。我们将吸引和留住多元化、包容性、积极进取和专业的劳动力,