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能源行业商业模式转型的治理驱动因素和障碍
初创企业和新进入者的模式创新是实现长期有效和可持续能源转型的关键。然而，除此之外，各国还必须解决消费模式和金融体系等潜在驱动力。因此，商业模式转型并不是唯一的解决方案，但它是一个重要的解决方案，需要精心设计的政策。它还需要每个地区和国家经济结构各个层面的所有利益相关者的参与。与此同时，我们继续以肤浅和极其有限的方式衡量能源转型的进展。现在的政策必须更加明智，而不仅仅是在外表上更加雄心勃勃，能源转型进展的衡量标准也必须随之发展。我们尽可能在一个章节中讨论能源转型的完整故事。例如，我们将回顾不同子行业的商业模式、阻止或促进所选每个子行业此类变革的政策，以及在没有长期政府干预和财政支持的情况下，能源转型取得成功和可持续所必需的要素。最后，我们还提供了 2019 年举行的专家研讨会的见解，并概述了我们即将开展的能源转型准备指数工作。
人工智能时代的科学：历史回顾
分析框架什么是技术？ “技术”一词支撑着皇家学会关于颠覆性技术在转变科学和社会中的作用的项目。对于研究该主题的历史学家来说，一个强有力的“技术”定义一直难以捉摸。如果没有这样的定义，就有可能使人工智能和显微镜等之间的错误和肤浅的等价关系合法化。它们真的可以比较吗？为了避免为了寻找有意义的类比而认可历史上的不类比，我们将使用著名技术史学家乔恩·阿加尔 (Jon Agar) 的工作定义。阿加尔将技术定义为“一种设计好的、物质化的手段”。3 这个定义将一种达到预期目的的技术（例如，使用游泳姿势在水中移动）与一种装置（例如，像工艺品一样的土制的东西）结合起来。游泳姿势本身不是一种技术，因为它缺乏装置。然而，桨可以算是一种技术。为了进一步细化这一定义，阿加尔指出了技术的另一个特征：其“跨尺度干预”的能力。一些例子证实了这一点。自行车可以跨地理尺度干预（飞机和汽车也是如此）。它们都比人类自身运动更快地将我们从一个地方带到另一个地方。冰箱可以跨热力学尺度干预。灯可以跨光度尺度干预。
塑料上的大脑
您几乎确定您的大脑中有塑料。在2018年，人类生产了约3.8亿吨塑料[1]。全球塑料回收率徘徊在9％左右，而在美国只有5％的塑料产品被回收[2]。剩下超过3亿吨的年度塑料废物，可以分布在……嗯，到处都是。人类有一些处理塑料废物的主要策略。可以预见，这些策略都不是特别经过深思熟虑。它们仅处理废物处理的最肤浅的要素，那就是将废物放在其他地方。将大约80％的年度塑料废物放在垃圾填埋场中。其余部分被焚化，要么神秘地进入地球的海洋和水道[1]。这些后两种做法会导致大量的小塑料颗粒在我们星球的整个空气和水中释放。由于地球上的每种已知生命形式都生活在空气或水中，这些微小的塑料进入了各种各样的繁殖体的体内，并最终导致其神经系统的大小[3]。我们对塑料污染物的处理是种类水平的等效物，在床下挤满了肮脏的衣服，然后感觉好像我们精算清洁了房间。在这里，我们解决了人类学的神经系统（即人为造成的）塑料污染，以及我们如何使自己的大脑摆脱塑料引起的神经毒性。
敏捷性和弹性作为竞争优势的来源，理论和经验研究
今天的过度竞争全球气候使持久的竞争优势不合适。公司由于来自新兴市场，技术突破，不连续的创新以及围绕世界市场中出乎意料的冲击的不确定性（例如Covid-19-19-19-19的流行病）的不确定性而面临越来越复杂的复杂性。在这项研究中，我研究了公司如何建立和应用两种自适应能力（敏捷性和弹性）来应对环境变化和破坏以创造可持续的竞争优势。敏捷组织同时是一个有弹性的组织。尽管敏捷性在学院和从业人员的出版物中的相关性增加，但其认识论和本体论分析充其量是肤浅的。具体来说，在归纳和演绎分析的支持下，我对敏捷性的概念及其边界条件提出了清晰度。因此，我提出了一个敏捷性能过程的先决条件，推动因素和结果的综合多级框架。此外，通过对高管的深入访谈，我探讨了在新兴市场跨国公司（Emnes）中表现出的敏捷性和韧性如何通过在其国际业务中使用两种自适应能力来增强其竞争力。调查结果表明，所有组织都同时拥有一定程度的敏捷性和韧性，就像同一硬币的两个面孔一样。此外，敏捷性和弹性是相互依存的，包括五个公共域。
从课堂到现实世界：通过开放式教育加强疫苗教育
多年来，疫苗接种一直是备受争议的话题，无论是与麻疹、HPV 还是最近的 COVID-19 大流行有关。它需要更深入的探索，特别是在学校生物课上，它经常被肤浅地覆盖，很少涉及伦理考虑。为了让学生深入研究这个复杂的社会科学问题，并提高他们的辩论和决策能力，一个疫苗教育项目基于开放式学校的概念实施，学校与各种社会机构合作。在为期三天的跨学科课程中，中学生与来自不同领域（包括免疫生物学、医学和伦理学）的科学家合作，跨越不同的职业水平，提供不同的观点。学生积极参与现实世界的学习环境，解决真实的问题，培养个人反思。一项定性研究涉及对学生、科学家和教师的观察和访谈，强调了培养学生对疫苗接种主题的兴趣和参与度的关键成功因素：以学习者为中心的设计、与专家的互动、接触不同的专业环境、积极的科学学习以及伦理方面的整合。这种方法不仅促进了学生对复杂主题的参与，还促进了批判性思维和辩论，有助于做出明智的决策和提高公共卫生意识。
用于量子蒙特卡罗模拟的 Metropolis 方法
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统，但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中，我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用，而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分，并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用，因此我将重点关注非相对论连续体应用，特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学，而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点，我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中，只有一个转移概率：T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动，然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ，其中详细平衡的意思是：
结直肠癌启动子甲基化改变会影响谷氨酸离子受体AMPA型亚基4的表达4在结肠组织中潜在相关的替代同工型
摘要：背景：腹腔镜程序期间激光使用的验证，尤其是1980年代后期的坎德·尼扎特（Camran Nezhat）的验证。激光器在没有出血的情况下提供组织蒸发的精度和深度控制。手术干预仍然是控制子宫内膜异位症与不育的核心，尤其是对于对激素治疗无反应的患者。方法：这项回顾性队列研究包括200例接受腹腔镜激光蒸发的肤浅子宫内膜异位症（SPE）。手术，并在所有情况下都获得了子宫内膜异位症的组织证实。疼痛评分和SF-36问卷结构域。生育能力。结果：术后观察到疼痛评分和SF -36问卷结构域的显着改善（P值<0.01），表明生活质量的增强。在有积极怀孕的不育患者中，手术治疗显示手术后的总体妊娠率为93.7％（P值<0.01），包括75.7％的天然妊娠和24.3％IVF。激光蒸发实现了精确的病变去除，其组织损伤最小，手术时间短，失血最小。结论：腹腔镜激光汽化是对SPE的有效治疗方法，可缓解疼痛，改善生活质量和有利的生育能力。需要进一步的研究以在控制疼痛和生育方面验证这些结果。
量子算法.pdf
一个 — — 也许很肤浅 — — 原因是通过研究如何使用量子力学系统进行计算来满足我们的好奇心，并挑战自己找到比经典算法更快的算法。研究量子计算也可能揭示出处理信息的新方法的深刻见解。例如，它可以为我们提供以安全方式处理数据的想法（尽管这些笔记中没有讨论量子密码学）。更好地理解量子计算可能导致理解自然的计算极限：这个世界上可以计算什么？用经典计算机可以计算什么？例如，由于经典计算和量子计算研究的相互作用，许多新的经典算法已经被发明（即量子机器学习算法的反量化、吉布斯采样的新经典算法、量子电路的经典模拟等）。这反过来又提高了我们对物理学的理解，并最终提高了对世界本身的理解。研究量子算法的最后一个原因（计算机科学家肯定能理解）是量子计算机对扩展的丘奇-图灵论题构成了重大挑战，该论题指出，任何“合理”的计算模型都可以在概率图灵机上有效模拟。然而，有很多物理过程我们不知道如何在传统计算机上有效模拟，但我们有有效的量子算法！这有力地证明了强丘奇-图灵论题可能是错误的！
表脂蛋白
表柔软菌什么是表蛋白的？盐酸盐表蛋白滴注是一种直接灌输到膀胱中的化学疗法的一种形式。盐酸盐表蛋白滴注是一组称为蒽环类药物的药物的一部分。这些作用于正在积极生长的细胞上，以减慢或停止其生长并增加细胞死亡的机会。为什么我需要表柔软菌？您的顾问泌尿科医生已转介您治疗肤浅的非肌肉浸润性膀胱癌。非肌肉侵入性癌症仅影响膀胱表面上的几层细胞，但是，如果不有效治疗，这种情况可以进展。治疗的目的是通过将化学物质放入膀胱来停止重生。这称为静脉化疗。有什么选择？此过程的替代方法包括反复的膀胱镜检查，膀胱中的免疫疗法，通过尿液转移或膀胱重建和全身化疗的手术去除膀胱。潜在的风险和副作用是什么？大多数程序可能都有副作用。由于这种治疗方法直接放入膀胱而不是血液中，因此您不会遇到经常与其他癌症药物治疗相关的副作用。以下列出的并发症已得到广泛认可，但大多数患者没有任何问题。常见（大于10中的1个）
通过中间量子实现有效的量子电路分解
许多量子算法都利用了辅助位，即用于在计算过程中存储临时信息的额外空闲位，这些信息通常在使用后恢复到其原始状态。辅助位有多种用途，例如减少总执行时间。在某些情况下，它们可以渐进地改善电路分解的深度。这凸显了量子程序中一个重要的时空权衡——我们以辅助位的形式花费额外的空间，以减少输入电路的深度。真正的量子机器的量子比特数量有限，因此充分利用它们以更快地计算更大、更有用的问题非常重要。最近，[1] 证明了高维量子比特可以作为某些电路元件中辅助位的替代品，效果很好。虽然量子电路通常以量子比特上的二进制逻辑门来表示，但在许多量子技术中，这种两级抽象是肤浅的。超导量子比特 [2] 和捕获离子 [3] 具有无限多种可能的状态，而较高的状态通常被抑制。不幸的是，通过访问这些状态，计算会受到更多种类的错误的影响，实际上错误类型的数量在计算基数中呈二次方增长 [1]。但是，如果正确使用量子比特状态，则获得的好处会超过这种成本。具体来说，我们在计算过程中暂时使用量子比特状态，同时保持电路的二进制输入和输出。