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阿根廷：对公正过渡的劳工诊断......
首先，《阿根廷的绿色就业：进步、挫折和未来前景》研究显示，绿色就业岗位 1 是公共和私人领域为促进更可持续的生产和消费模式而采取的行动的结果。我们可以列举这类行动的例子，例如与扩大可再生能源在能源结构中的比重有关的行动，以及与在农业和旅游业中应用良好生产实践（环境和社会）有关的行动。其他行动包括制造业和农业领域在循环经济实践方面的进展。减缓和适应气候变化的行动必须作为长期进程的一部分进行设计，其中刺激生产可再生能源和燃料的行动必须伴随着对基础设施工程的投资，以减少对恶劣天气事件的脆弱性。
热能储存正在为脱碳而发展……
电池的合适规模为小型至中型储能（最大100MW 1 ），储能时间可达数小时。热能储能、抽水蓄能和氢能储能的储能容量（100-1,000MW）比电池更大。抽水蓄能用于储存夜间多余的核电，其可用储能时间估计为数小时至数天，热能储能为数小时至数天，氢能储能为数天至数周。热能储能、抽水蓄能和氢能储能被认为适合长期储存大量电力。另一方面，存在难以确保用于抽水蓄能的水坝建设的合适场地，以及由于该技术仍处于开发阶段而担心氢气成本高昂等问题。另一方面，热能储能发电具有出色的特点：其系统能够长时间储存大量电力，并且可以使用现有技术建造，地域限制较少。与氢能相比，它还具有降低成本的潜力，氢能也是一种同样规模的有前途的电力存储形式。
学习有界门的量子态和幺正...
O'Donnell and Wright, STOC 2016 Haah, Kothari, O'Donnell, Tang, FOCS 2023 n ∼10 23 ! 学习如何成为可能？
量化数据标准化和正态化 -
归一化是通过基于某些统计数据调整数据值，将数据转换为通常在0到1之间的常见量表或范围的过程。此过程用于消除总影响的影响或将不同的数据集与异质数据进行比较。小数比例方法是一种归一化技术，涉及移动数据值的小数点。此方法将每个数据值除以最大绝对值以使数据归一化。此技术会产生保留原始数据的分布和形状的数据的缩放版本。最小最大最大（最小）数据归一化方法是将原始数据的线性转换为通用量表。此方法减去数据的最小值，并将结果除以数据范围，这是最大值和最小值之间的差异。此技术还会产生扩展的数据，该数据保留了原始分布和形状[1]。
正构烷和正构烯烃生物合成的机遇与挑战：可持续的微生物生物精炼厂
烷烃和烯烃是高价值的平台化学品，可由微生物合成，利用来自农产品工业和市政的有机残留物，从而为资源回收提供另一种机会。目前烷烃和烯烃生物合成的研究和技术进步主要受到产品滴度低的阻碍，阻碍了生物工艺的升级和大规模应用。因此，当前的科学研究旨在通过利用各种微生物底盘中的天然和工程代谢途径来抑制竞争代谢途径，并结合生物工艺优化来提高生产力。此外，为了降低成本，正在研究利用二氧化碳等无机碳源来促进烷烃和烯烃的绿色合成。因此，本综述批判性地讨论了烷烃和烯烃生物合成的机遇和挑战，旨在研究当前的技术进步。在这篇综述中，彻底讨论了烷烃和烯烃生物合成的五种主要代谢途径的局限性，并强调了它们的缺点。此外，还研究了各种技术，包括代谢工程、自养代谢途径和新的非生物合成途径，作为提高产品滴度的潜在方法。此外，本综述对烷烃和烯烃生物合成的经济和环境方面提供了宝贵的见解，同时也为未来的研究方向提供了展望。
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程
心理学与人工智能正处在十字路口：复杂系统如何解释自身？
构建有用的人工智能 (AI) 系统的一个挑战是，人们需要了解它们的工作原理，以便获得适当的信任和依赖。这已成为一个备受关注的话题，表现为对可解释人工智能 (XAI) 的研究激增。许多研究假设了一种模型，其中人工智能会自动生成解释并将其呈现给用户，用户对解释的理解会带来更好的性能。对解释推理的心理学研究表明，这是一个有限的模型。XAI 系统的设计必须充分参考认知模型和教学模型，基于人们试图向其他人解释复杂系统时会发生什么以及人们试图推理出复杂系统如何工作时会发生什么的经验证据。在本文中，我们将讨论 CS Peirce 的溯因推理概念如何以及为什么是 XAI 的最佳模型。皮尔士关于溯因推理是一种探索性活动的观点可以被认为是由于其与现代应用认知心理学家所开发的专家推理模型相一致而得到支持的。
海上可再生能源中的净正生物多样性
2023 年 10 月，联合国全球契约海洋管理联盟举行了一系列工作会议，召集了一个公私多利益相关方小组，包括海洋产业、政府、非政府组织、学术界和其他相关利益相关方，以协调一致，确定以有利于生物多样性的方式实现 ORE 所需的关键要素。这些会议的成果是以下文件，旨在通过概述在项目层面实现 NPI 的 ORE 行动必须考虑的最低考虑因素，为 ORE 开发商在生物多样性方面的行动提供指导。尽管实施方面仍存在挑战，但这些最低考虑因素概述了 ORE 开发商在体制框架、报告机制和技术仍在开发中时应该努力实现的目标。3