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美国空军和日本航空自卫队进行维护训练
2023 年 11 月 24 日 A1C 贾勒特·史密斯 第 374 空运联队公共事务 10 月 31 日至 11 月 3 日，第 374 维修组在横田空军基地接待了日本航空自卫队 (JASDF) 成员，进行双边维护培训。 此次训练由第 374 维修中队、飞机维修中队和作战支援中队的飞行员主持，旨在加深彼此的维护知识并加强沟通，以提高美日军队之间的互操作能力。 “日本航空自卫队来此是为了加深对美国军事维护方法的了解，以及如何将其应用于日常行动，”第 374 维护联队维护行动主管戴维·阿诺德上士说。“我们希望日本航空自卫队维护人员能够通过这次联合训练学习如何合作并开发创新解决方案。” 日本航空自卫队参与者与各自的部队一起度过了一天，观察了各种维护程序，了解了横田空军基地的虚拟现实训练，参观了飞机并与维护专家进行了互动。 “我很高兴我们有机会在这次训练中看到 C-130J 超级大力神运输机，”第三航空运输中队 KC-46 机组长 Fuka Hashiba 下士说道。“了解美国军队的工作方式并相互学习非常有意义。” 横田空军基地经常与空军自卫队合作伙伴一起举办训练，为专家提供交流信息的机会，以加强美日联盟并提高联合任务能力。
欧洲点源和直接源二氧化碳的可用性...
执行摘要 4 1. 介绍 9 2. 现有的二氧化碳市场 11 2.1 现有需求 12 2.1.1 现有的二氧化碳需求预测 13 2.2 现有的供应 13 2.2.1 现有的二氧化碳供应预测 14 3. 潜在的未来二氧化碳市场 15 3.1 潜在的未来二氧化碳需求 15 3.1.1 电子燃料、化学品和塑料 15 3.1.2 建筑材料 18 3.1.3 园艺（温室） 18 3.1.4 新兴需求预测 19 3.2 潜在的未来二氧化碳来源 22 3.2.1 点源：化石燃料和工业过程 22 3.2.2 生物源 24 3.2.3 直接空气捕获（DAC） 26 4. 二氧化碳平衡 29 4.1 DAC 二氧化碳需求量与电子煤油需求量 30 5. 直接空气捕获规模扩大 32 5.1 短期：2025 年和 2030 年 32 5.2 长期：2035 年至 2050 年 33 5.2.1 专家观点 34 5.2.2 增长率 34 5.2.3 二氧化碳捕获的平准化成本 38 5.2.4 能源需求 41 6. 二氧化碳利用率（按来源） 44 6.1 基于捕获成本的最佳二氧化碳来源 44 6.2 基于温室气体排放的最佳二氧化碳来源45 6.3 二氧化碳利用的地理、经济和监管考虑因素
施维雅集团在
法国巴黎和加拿大蒙特利尔，2020 年 12 月 14 日——国际制药公司 Servier 宣布与深度科技企业孵化器 Centech（被公认为全球最成功的大学孵化器之一）合作，在蒙特利尔开设全球人工智能 (AI) 中心。Servier 人工智能中心的成立是该集团实施的雄心勃勃的数字化转型项目的框架内的一部分，因为他们坚信数字化在其活动中必须占据关键地位，而人工智能在满足患者健康需求和组织运作方面发挥着日益重要的作用。该中心将成为 Servier 集团的第一个国际人工智能部门。它将由 Centech 在其现有的开放式创新平台 Collision Lab 内建立，并将完成整个集团的数据团队的创建，该团队旨在特别致力于开发人工智能领域的计划。Servier 的人工智能中心将专注于制药研发领域。 Centech 生态系统的优势以及其在医疗技术和 AI 解决方案应用方面公认的专业知识将使团队能够加快发现、开发和部署新的患者治疗解决方案。魁北克经济和创新部长 Pierre Fitzgibbon 对施维雅全球人工智能中心的成立表示赞赏。Fitzgibbon 部长表示：“我很高兴施维雅选择在蒙特利尔建立人工智能中心。这一决定确立了魁北克在医疗人工智能应用领域的领导地位。我坚信，施维雅和 Centech 的合作将为许多有前景的医疗保健项目铺平道路，造福魁北克、加拿大乃至全世界的患者。” 加快治疗解决方案的开发 该中心的目标首先是促进、建立和维持当地生态系统参与者与施维雅国际研发团队之间的互动和合作。该中心还将加速 Servier 集团研发活动中人工智能工具的采用和调整，并与加拿大和美国人工智能领域的监管机构建立联系。此外，Servier 的人工智能中心还将在蒙特利尔生态系统中建立业务和商业智能功能，蒙特利尔是人工智能领域全球最知名和最具活力的生态系统之一。该中心的建立对 Servier 来说是一项重大投资，到 2022 年可能达到近 300 万美元，可用于为与当地初创企业的合作和/或共同开发交易提供资金，以及潜在的专家招聘。活力、影响力、可访问性，蒙特利尔拥有世界独一无二的生态系统，其吸引力使施维雅选择加拿大，尤其是魁北克，作为其首个人工智能中心的所在地。
东芝的 AI 质量保证方法
*1 通过对商用制冷和空调设备进行持续监测的氟碳泄漏检测系统指南 *2 截至 2021 年 12 月。适用于风冷热泵型热源设备（风冷冷水机组）。东芝开利株式会社的研究 [参考] 东芝开利株式会社新闻稿 https://www.toshiba-carrier.co.jp/news/press/220126/ [参考] 东芝 SPINEX 市场 https://www.spinex-marketplace.toshiba/ja/services/tccr-net
约瑟夫·A·施雷默
本文被《环境法律与政策年度评论》（ELPAR）评选为年度（2021 年）20 篇最佳文章之一。ELPAR 是环境法研究所 (ELI) 和范德堡大学法学院的联合项目，评选过程包括范德堡大学学生、ELI 专家以及由非政府组织、私营部门和学术律师组成的专家外部咨询小组的审查。ELPAR 的评选过程与其他过程的不同之处在于它强调文章中提出的想法的可行性。孔隙空间特性，2021 Utah L. Rev. 1（2021）将天然气排放和燃烧作为废物进行监管：新墨西哥州方法回顾，石油、天然气和能源 L. Intelligence 2（2021）（受邀研讨会）水晶占卜：预言石油和天然气法的未来十年，66 Rocky Mtn. Min. L. Inst. 5-1 (2020) 超越占有：地下财产纠纷作为滋扰，95 Wash. L. Rev. 315 (2020)
安娜·施特尔泽
工作论文 — “利用高斯过程对混合频率数据进行即时预测”，与 Niko Hauzenberger（思克莱德大学）、Massimiliano Marcellino（博科尼大学）和 Michael Pfar-rhofer（华盛顿大学）合作，提交给《计量经济学杂志》，arXiv：2402.10574。 — “欧元区的货币政策和收入与财富的联合分配”，arXiv：2304.14264。 — “中央银行信息冲击的国际影响”，与 Michael Pfarrhofer（华盛顿大学）合作，《宏观经济动力学 R&R》，arXiv：1912.03158。 — “欧元区宏观经济波动的影响”，与 Maximilian B¨ock（博科尼大学）、Niko Hauzenberger（思克莱德大学）、Michael Pfarrhofer（WU）和 Gre- gor Zens（博科尼大学）合作，欧洲系统性风险委员会 (ESRB) 工作报告 80，2018 年。— “在面对不平等的类别分布的情况下使用机器学习技术预测信用违约概率”，arXiv:1907.12996。
防卫设施通用规格 - 防卫省和自卫队
本文件根据国土交通省监制的《标准规范（电气设备工程）》（以下简称《标准规范（电气设备工程）》）及《公共建筑设备工程（电气设备工程）标准图纸》中的相关项目而制定。 3 各设计文件应相互补充。然而，蓝图