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World File Search System生命周期
为产品生命周期评估中的碳捕获和存储奠定基础
GHG排放会计标准正在几个司法管辖区中出现，以支持排放贸易计划和其他国家法规。指导也来自组织，包括温室气体协议和基于科学的目标计划，以告知非监管报告方法。尽管国际对产品的GHG会计准则标准的关注越来越大，但几乎没有正在进行的国际工作将CCS数据集成到产品生命周期评估（LCA）中。这样做将使制造商使用CCS使用环境产品声明（EPDS）来证明其产品的绿色凭证，并吸引来自环保买家的产品的绿色保费。没有指导来支持此类报告的指导，买家可能对制造商的主张没有足够的信心做出绿色采购决策。
提出信息对象生命周期模型和符号
Johannes Damarowsky ( Johannes.damarowsky@wiwi.uni-halle.de ) 在信息系统研究中，对组织内的信息及其流动进行建模已经很成熟。然而，信息的一个视角尚未用标准化的模型符号来表示：组织内的信息对象生命周期。将客户主数据（如姓名、地址、电话号码、电子邮件地址、出生日期）等信息理解为信息对象 (IO) 是一种视角和工具，它与可以表示它的著名静态建模符号非常吻合，例如实体关系模型 (ERM) 或 UML 类图。UML 部署图或 The Open Groups ArchiMate 等符号可以指示客户主数据 IO 的数字表示位于组织 IT 基础架构中的何处，例如哪些数据库在哪些物理服务器上包含它。但是，IO 在其生命周期内的行为没有可用的专用建模符号。重要的 IO 生命周期行为至少包括：1) 初始创建（即创建新客户）、2) 读取（例如，店员读取客户数据）、3) 向其添加新数据字段（例如，第二个地址）、4) 修改现有数据（例如，更新电话号码）、5) 实例化（例如，在纸质表格上打印客户数据或在另一个系统中创建数字副本）、6) 移动、7) 读取或 8) 修改实例（例如，将包含客户数据的纸质表格交给阅读并签名的主管或将客户主数据发送给供应商）、9) 销毁物理或数字实例或初始创建的对象。在最先进的技术中，可以使用行为图（如 UML 活动、用例或序列图）和业务流程符号（如事件驱动流程链 (EPC) 或业务流程模型和符号 (BPMN)）来建模 IO 操作，但 IO 生命周期本身并不是一个流程。因此，与 IO 生命周期相关的任务可以包含在多个流程模型中，并且可能仅间接或隐含地引用 IO，从而妨碍快速轻松地概览组织内 IO 的交互。这意味着机会成本，因为 IO 行为与组织信息、业务流程、合规性和信息安全管理相关。一种新颖的信息对象生命周期模型和符号 (IOLMN) 可以简化识别哪些部门记录或更新客户数据的过程，从而更容易识别错误信息的原因。还可以更容易地发现数据是否在多个部门独立记录和存储，这增加了数据存储不一致的风险。从合规性和信息安全的角度来看，可以更容易地识别哪些人对数据具有读取或写入权限，以及数据的实例在哪里创建以及它们可能最终在哪里。在发生安全漏洞的情况下，这样可以更轻松地识别哪些组织单位、流程和 IT 系统使用（读取、写入、修改等）IO 并可能受到影响。为了使 IOLMN 有用并轻松地实现对组织内 IO 的有用视角，它应至少包括 IO 属性、其（及其实例）生命周期行为、这些操作的时间和逻辑顺序和条件，以及涉及的人员、角色、部门、流程或 IT 系统及其对 IO 执行生命周期操作的授权。
Claritas：实现可持续的电池生命周期管理
我们与一家领先的电动汽车制造商在 2024 年进行的概念验证对于完善 Claritas 至关重要，Claritas 是我们用于电池护照合规性和供应链透明度的尖端解决方案。此次合作带来了重大升级，整合了欧盟和 Catena-X 护照创建标准。从此次合作中获得的见解使 Claritas 处于电池护照技术的前沿，确保我们的客户在监管合规性和供应链管理方面保持领先地位。
生命周期和能源消耗...
如今，仅乘用车排放量就占全球温室气体排放量 (GHG) 的 15%。汽车行业意识到了这一点，并在过去十年中采取措施实现脱碳。与生命周期六个阶段相关的排放量是根据 LCA 数据库确定的，该数据库根据收集的不同类型、单位、尺寸和地理区域在生命周期内的排放数据编制而成。通常，内燃机汽车 (ICE) 在行驶时会不断排放二氧化碳，而电池电动汽车 (BEV) 和燃料电池电动汽车 (FCEV) 则不会。向电动汽车的过渡是否清洁，取决于为汽车充电所用的能源。每辆 BEV 汽车每年约占该国电力系统 2.2 MWh 的负荷，而由于能源转换方式，内燃机汽车每年约占 11.9 MWh 的燃料当量负荷。
人类生命周期内前额叶皮层的单细胞转录组图谱
附属机构 1 疾病神经基因组学中心，2 弗里德曼脑研究所，3 精神病学系，4 遗传学和基因组科学系，5 神经科学系，6 人工智能与人类健康系，纽约州纽约市伊坎西奈山医学院，邮编 10029，美国，7 匹兹堡大学医学院精神病学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 8 精准医学和转化治疗中心，9 精神疾病研究、教育和临床中心 VISN2，詹姆斯 J. 彼得斯 VA 医疗中心，纽约州布朗克斯，美国。10 美国马里兰州贝塞斯达国家心理健康研究所-内部研究项目人类大脑收集核心。11 PsychAD 联盟。 *这些作者对这项工作做出了同等贡献# 通信至：KG（kiran.girdhar@mssm.edu）和 PR（panagiotis.roussos@mssm.edu）
ICAO文档“计算实际生命周期排放值的Corsia方法”
，如果燃料生产商可以证明与ICAO文件中提供的默认生命周期值相比，如果燃料生产商可以证明“ Corsia默认生命周期的默认生命周期排放值”，那么如果燃料生产商的默认生命周期值与燃料生产商的生命未定义，则可以使用“ Corsia默认生命周期的排放价值”，或者在定义的生命周期中，如果燃料生命周期为“ CORSIA默认生命周期的排放值”，则可以使用实际的生命周期价值来证明“ CORSIA违约生命周期的价值”，或者在定义的一定的生命周期中， 可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。
Befrank被动生命周期
可持续性影响投资基金的可持续性取决于几个因素。我们要求从我们（基础）投资基金及其基准的二氧化碳排放，消耗和废物产生的数据。在基准中，没有考虑可持续性标准。比较这些数据提供了与基准相比，我们能够持续资金的二氧化碳排放量，消耗和废物产生的洞察力。注意：这些是关于可持续性的因素，但是对可持续性的影响也取决于其他因素，例如排除某些部门或公司。下面的概述显示了基于30/06/2023的数据，投资于Befrank头等返回指数基金的每百万欧元的节省。参与者可以在其Befrank个人退休金页面上找到与其投资价值相关的储蓄协会。
生命周期从森林残留物产生生物炭的气候影响
执行摘要，森林管理中出现了大量的木质生物量，社会面临着巨大的机会和挑战。一方面，这种生物质可以转化为有价值的生物产品，例如生物燃料，生物能，木料，生物炭和其他碳去除途径。这些残留物的利用也可能为长期森林健康带来好处，并通过促进森林稀疏来降低毁灭性野火的风险。但是，这些残留物的收集和运输是昂贵的，通常会在现场或垃圾填充，构成环境，经济和公共卫生挑战。对于面临收集和运输成本较高的农村地区，此问题通常会加剧，并且经常管理在较大的商业运营中比生物量更可变的资源，而在大型商业运营中，相对均匀的生物量会增加。结果，这些农村社区面临参与不断增长的碳市场的不成比例障碍。
人工智能在应用程序生命周期管理 (ALM) 中的作用
AI 在 ALM 中的优势 AI 在 ALM 中的集成具有诸多优势： • 提高效率和生产力：AI 可自动执行重复性任务，使开发人员能够专注于软件开发中更复杂、更具创造性的方面。麦肯锡的一项研究发现，AI 技术在软件开发中的利用率从 2018 年的 1.9 翻了一番，达到 2022 年的 3.8。 • 提高质量和可靠性：AI 驱动的工具可以在开发过程的早期检测到错误和潜在问题，从而提高软件质量。早期错误检测和自动代码审查有助于提高应用程序的可靠性。 • 加快上市时间：通过自动化 ALM 流程的各个阶段，AI 有助于缩短开发周期并加快上市时间。这在当今快节奏的商业环境中尤为重要。 • 降低成本：虽然对 AI 技术的初始投资可能很大，但通过提高效率和减少错误带来的长期成本节省将是巨大的。组织报告称，通过缩短开发周期和更好地分配资源可以节省成本。
使用 CentileBrain 对整个生命周期的大脑形态进行规范建模：算法基准测试和模型优化
Djavad Mowafaghian 脑健康中心，不列颠哥伦比亚省温哥华市，加拿大（R Ge PhD、Y Yu BSc、YX Qi BSc、Yn Fan BSc、S Chen BSc、C Gao BSc、Prof S Frangou MD）；美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院精神病学系（Prof S Frangou、SS Haas PhD、F New MA）；荷兰双胞胎登记处，荷兰阿姆斯特丹自由大学生物心理学系（Prof DI Boomsma PhD）；新南威尔士大学健康脑衰老中心，澳大利亚新南威尔士州悉尼市（Prof H Brodaty DSc）；荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心复杂性状遗传学系（RM Brouwer PhD）；美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学脑科学中心（Prof R Buckner PhD）；英国威尔士卡迪夫大学神经精神遗传学和基因组学中心（X Caseras 博士）；法国波尔多大学神经功能图像小组—神经变性疾病研究所，CNRS UMR 5293（F Crivello 博士）；荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学伊拉斯姆斯社会与行为科学学院（EA Crone 教授博士）；德国柏林夏洛特医学院精神病学和心理治疗系心智与大脑研究分部（S Erk 医学博士、H Walter 教授博士）；荷兰奈梅亨马克斯普朗克心理语言学研究所语言与遗传学系（SE Fisher 教授博士）；荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所人类遗传学、精神病学和认知神经科学系（B Franke 教授，博士）；美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院精神病学和行为科学系（DC Glahn 教授，博士）；德国明斯特大学精神病学和心理治疗系（U Dannlowski 医学博士、D Grotegerd 博士）；德国海德堡大学普通精神病学系实验精神病理学和神经影像学科（O Gruber 医学博士）；亥姆霍兹实验心理学系