因此,我会说,到目前为止,BlueInvest取得了巨大的成功。它通过将欧盟制造的创新推向市场并在欧盟创造就业和增长来帮助我们缩小创新差距。此外,BlueInvest还通过可以进一步扩展的融资模型来缩小投资差距。
所有者,姓名 2023 年贡献 运营商,车牌 夏季至纽约市和/或评级 能力保证金 计费组织 站台 单位 区域 PTID MW MW MW Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-1 J 24114 20.0 17.0 15.3 Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-2 J 24115 20.0 16.8 15.1 Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-3 J 24116 20.0 18.8 16.9 Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-4 J 24117 20.0 16.9 15.2 Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-5 J 24118 20.0 17.6 15.8 Astoria 发电公司 LP Gowanus 2-6 J 24119 20.0 19.1 17.2 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 2-7 J 24120 20.0 18.7 16.8 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 2-8 J 24121 20.0 17.2 15.5 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 3-1 J 24122 20.0 17.0 15.3 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 3-2 J 24123 20.0 16.7 15.0 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 3-3 J 24124 20.0 17.8 16.0 阿斯托利亚发电公司 LP 戈瓦纳斯 3-4 J 24125 20.0 16.1 14.5 阿斯托利亚发电公司 LP Gowanus 3-5 J 24126 20.0 17.5 15.7 Astoria 发电公司 LP Gowanus 3-6 J 24127 20.0 15.5 13.9 Astoria 发电公司 LP Gowanus 3-7 J 24128 20.0 18.5 16.6 Astoria 发电公司 LP Gowanus 3-8 J 24129 20.0 17.8 16.0 Astoria 发电公司 LP Narrows 1-1 J 24228 22.0 18.6 16.7 Astoria 发电公司 LP Narrows 1-2 J 24229 22.0 17.6 15.8 Astoria 发电公司 LP Narrows 1-3 J 24230 22.0 16.9 15.2 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 1-4 J 24231 22.0 18.2 16.4 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 1-5 J 24232 22.0 19.7 17.7 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 1-6 J 24233 22.0 16.2 14.6 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 1-7 J 24234 22.0 18.9 17.0 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 1-8 J 24235 22.0 16.7 15.0 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-1 J 24236 22.0 18.7 16.8 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小2-2 J 24237 22.0 16.3 14.7 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-3 J 24238 22.0 17.5 15.7 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-4 J 24239 22.0 19.1 17.2 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-5 J 24240 22.0 20.4 18.3 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-6 J 24241 22.0 16.2 14.6 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-7 J 24242 22.0 18.8 16.9 阿斯托利亚发电公司 LP 缩小 2-8 J 24243 22.0 16.1 14.5
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源:新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑,可能将基本组件缩小 1,000 倍,同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对,它们彼此连接,用量子物理学术语来说,是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中,并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重,无法集成到计算机芯片中。
随着器件尺寸缩小节点预计将在未来两年内降至 5 纳米以下,具体为 2 纳米 [7],几何尺寸缩小预计将很快达到其物理极限,或达到成本和可靠性问题远远超过收益的程度。此外,物理尺寸缩小可能不再是推动行业发展的主要技术驱动力:物联网 (IoT)、信息物理系统、自动驾驶汽车、云计算和大数据、绿色能源以及医疗和健康技术等应用预计将影响设计和制造方法[8]。使用新材料和新工艺制造的复杂 3D 结构的尺寸不断减小,预计在未来几年内也将加速使用[9] [10]。
机器学习(ML)在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系,社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后(PP)方法,可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训,以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系(即缩小)预测。一旦受过训练,这些模型就可以在一般循环模型(GCM)输出上进行评估,以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型,它们可用于有效地降低气候模型的大集合,而不是区域与全球域。
The United States government has long promised all Native American Tribes a “permanent homeland,” a livable reservation,” and a home “conducive to the health and prosperity of the 1 House Committee on Natural Resources, Democratic Staff, Water Delayed is Water Denied: How Congress has Blocked Access to Water for Native Families (Oct. 2016), https://democrats-naturalresources.house.gov/water-被延迟的水否定了。2 Shiloh Deitz和Katie Meehan,《管道贫困:在美国家庭水不安全中绘制种族和地理不平等的热点》,109 Annals AM。Ass'n Geographer 1(2019)[以下简直管道贫困]。3 ID。 ,第1、7(2019)。 4 ID。 在8。 5 digdeep-us水联盟,缩小美国的水位差距(2019年),https:// www.digdeep.org/close-the-water-gap。3 ID。,第1、7(2019)。 4 ID。 在8。 5 digdeep-us水联盟,缩小美国的水位差距(2019年),https:// www.digdeep.org/close-the-water-gap。,第1、7(2019)。4 ID。 在8。 5 digdeep-us水联盟,缩小美国的水位差距(2019年),https:// www.digdeep.org/close-the-water-gap。4 ID。在8。5 digdeep-us水联盟,缩小美国的水位差距(2019年),https:// www.digdeep.org/close-the-water-gap。
为了满足人工智能 (AI) 和高性能计算 (HPC) 等数据密集型应用的需求,需要更紧密的集成以最大限度地减少电气互连延迟和能耗。遗憾的是,随着器件规模缩小,片上互连寄生效应变得越来越重要,因此纳米级 CMOS 技术的传统器件规模缩小正在放缓。因此,人们对 3D 异构集成技术的兴趣日益浓厚,台积电的 SoIC [1] 和 AMD 的 3D V-Cache [2] 技术就是明证。3D 异构集成技术具有高密度互连、带宽和低功耗的潜力 [3],但由于材料和小尺寸,键合技术存在局限性,这可能会带来挑战。例如,μ 凸块已采用回流或热压工艺制造,然而,随着其间距缩小,凸块下金属化 (UBM) 厚度开始成为瓶颈 [4- 5]。
本文研究了具有国内和跨境生产网络以及名义刚性的小型开放经济体的货币政策设计。缩小国内产出缺口的货币政策接近最优,并通过稳定总通胀指数来实施,该指数根据部门在国际生产网络中作为投入品供应商和产品净出口商的角色来加权部门通胀。为了缩小产出缺口,货币政策应该对直接或间接(即通过下游部门)进口份额较小的部门的通胀赋予较大的权重,而没有考虑跨境生产网络,则过分强调直接和间接(即通过下游部门)大量出口的部门的通胀。我们使用世界投入产出数据库验证了我们的理论结果,并表明缩小产出缺口的货币政策优于那些不考虑经济开放性或投入产出联系的替代政策。
以及来自广泛的GCM的报告,VCP19包括6个GCM的区域缩减结果。csiro将这些GCMS缩小为VCP19的维多利亚州约5公里。vcp24结合了来自更广泛的全球和区域模型的更多GCM的区域缩小,每种排放场景总共有32个区域缩小的模拟。这包括〜4公里的决议,从新南威尔士州政府的Narclim2.0项目6上进行了澳大利亚东南部的区域缩减。它还包括来自昆士兰州政府和澳大利亚气候服务局的国家规模〜10-20公里,这是气象局,CSIRO局之间的合作伙伴关系,澳大利亚统计局和地球科学局澳大利亚澳大利亚7。这种多模型方法与澳大利亚政府出版的澳大利亚气候预测路线图的目标保持一致。8,它允许与新兴的国家和州预测更大的可比性,这些预测利用了一些相同的建模。