4 与此同时,许多技术发展(尤其是信息和通信技术 (ICT) 领域)提高生产率的前景尚未实现。事实上,许多新技术(如大数据和人工智能)似乎偏向现有企业,并进一步鼓励集中化,限制了生产力在整个经济中的传播。快速的信息和通信技术创新与缓慢的总体生产率增长之间令人费解的差异的其他解释包括这些新技术的经济效益被夸大、生产率被错误衡量,或者考虑到采用新技术所需的投资,包括培训现有和潜在工人获得数字化工作场所所需的技能,收益需要时间才能显现。有关详细讨论,请参阅 Mihet 和 Philippon (2019)。
项目Tourbillon显示,实施提供付费匿名的设计是可行的。该项目表明这两个原型都是可扩展的,并且可以处理越来越多的交易。还证明,可以实施用于确保匿名性的加密技术量子安全盲目签名。但是,实施被证明具有挑战性。量子安全加密表现出缓慢的性能和有限的功能,吞吐量减少了200倍,突出了进一步的研究和开发的需求。最后,对两个原型的比较说明了隐私和安全性之间的权衡:EC1提供了无条件的付款人匿名性,但EC2具有更弹性的安全功能,可以更好地保护伪造。
随着政策制定者和私人公司的前进,公众的关注已转向互连队列,由区域传输运营商(RTOS)运行的超重和缓慢的过程已成为风能和太阳能开发的主要障碍。2这些长期忽视的过程研究提出了新的发电,确定必要的传输基础设施升级以将电源在线上进行,并将这些升级成本分配给开发人员。由于开发人员对新的可再生能源的兴趣激增了,互连队列一直在努力保持步伐,从而导致了越来越多的项目和多年延误的积压。由于可再生能源通常位于波兰和系基础设施开发最少的地方,因此开发人员还持有高升级成本。
关键矿物价值链包括勘探、开采、加工、精炼、制造、回收和处置(见图 4)。关键矿物的开采与传统矿物的开采有几个共同的特点。2 例如,两者都是资本密集型的,在为矿业公司创造收入之前需要很长的准备时间。大多数矿业公司都是价格接受者,这使得它们容易受到价格剧烈波动、全球经济状况快速变化和影响需求的政策变化以及供应调整缓慢的影响(Daly 等人,2022 年)。与传统采矿类似,关键矿物的开采和加工对当地有重大影响,包括社会和社区混乱,以及土壤侵蚀、水污染和生态系统破坏等环境后果。
气候变化正在深刻重塑全球当代移民模式。人们对与生态系统损失和极端天气事件有关的突然发病和缓慢的发作灾害的反应进行了反应 - 每种事件变得更加频繁,强烈和有害。气候变化侵蚀了社区的社会,政治,经济,环境和人口弹性。移民有能力为个人,家庭和社区提供减轻和/或适应气候变化的新资源的访问。移民可以增强韧性,使个人获得基本人权,并授权他们从事国家发展。当管理良好并成为安全且可访问的选择时,迁移可以使人们适应并减轻因气候变化而加剧的社会经济压力。
光感应应用正在迅速渗透到生活和技术的越来越多方面。在沟通,消费者,医学,生命科学,安全和安全以及汽车的一系列行业中发现了光感应应用。在许多这样的行业中,相当不敏感和缓慢的光电探测器就足够了。但是,在其他行业中,灵敏度和速度是必不可少的参数。其中一些应用包括生物医学(例如,DNA测序,流式细胞术和免疫测定分析),医学成像(例如,X射线,CT和分子成像),安全性和安全性(辐射光谱法),3D范围(LIDAR)以及高能物理学实验。在这些情况下,诸如硅光电层(SIPM)之类的特殊光电探测器起着至关重要的作用。
Thibaut Faivre:我们目睹了批判性通信的数字化转型。这转化为从窄带到宽带技术的过渡的开始。在某些国家 /地区,公共安全组织已经将其全国性的关键沟通解决方案带到了法国,例如法国,其Réseauduedu Futur(RRF)或西班牙与Sistema de radiocomunicaciones digitales digitales dementes de Empercia del Expencia del Estado(Sirdee)。其他组织正在选择缓慢的过渡策略或混合配置,因为这些类型的过渡是需要大量投资和变更管理的长期项目。无论如何,宽带和窄带技术并非相反,我们可以从两者中获得最好的作用。这两个区域之间有许多连接,几年前就不存在。
烧结发生的温度大约高于化合物熔点的一半。由于陶瓷的熔点在所有工程材料中最高,因此烧结温度通常在 1000 至 2000 °C 之间。为了控制最终的微观结构和性能,关键的烧结参数包括加热速度、最高温度、保持时间和气氛。其他可能性包括使用机械压力、电场/电流或电磁波、烧结添加剂等。在工业间歇或连续炉中,缓慢的加热速度、较长的保持时间,以及随后的缓慢冷却速度是标准配置。由于当前的能源危机和全球气候变化,金属和陶瓷零件的烧结等能源密集型工艺不仅增加了生产成本,而且还对其碳足迹和生命周期评估产生负面影响。
扩散模型已彻底改变了各种综合域,包括计算机视觉和音频产生。尽管具有最新的表现,但由于涉及的大量步骤,扩散模型以其缓慢的样本生成而闻名。响应中,已经开发出一致性模型以合并采样过程中的多个步骤,从而显着提高了样本生成速度而不会损害质量。本文介绍了连续性模型的第一个统计理论,将其培训作为分配差异最小化问题的培训。我们的分析基于一致性模型的Wasserstein距离产生统计估计率,与Vanilla扩散模型相匹配。此外,我们的结果涵盖了通过蒸馏和隔离方法培训一致性模型的训练,从而揭示了它们的基本优势。
