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应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
大规模储能的未来竞争电池化学
随着净零排放定于2050年将在欧盟实现的净零排放，从基于化石的能源到更多可再生和绿色期权的过渡正在扩大。由于这些能源的间歇性质，这给电网带来了压力。用于减轻该电池系统的使用，其中锂离子电池是最普遍的，并且预计只会增加使用。然而，物质资源的问题和过度依赖一项技术的可能危险已经开放，以寻找可以使用的其他替代方案，或者与电池结合使用。在一长串电池中，镍氢电池，锌 - 溴化物流量电池和铁空气电池都是有潜力的三个替代方案。对他们的适用性进行了研究，并讨论了各种网格应用。的结果表明，在这三个中，只有镍氢电池具有明确的竞争力，锌 - 溴化物流量电池几乎没有任何东西，而且铁空气电池的潜力很大，但围绕其未来的不确定性也很大。最后，研究了一个特定的离岸风园案例，以查看与特定的锂离子化学相比，镍氢电池的实用性和竞争力。
小规模自动赛车 - 以色列查尔斯
●概述：Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛，大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术：自动驾驶依赖于高端传感器，例如光检测和射程（LIDAR），无线电检测和射程（雷达）和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知，以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性：尽管全尺寸，但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端，包括使用实时人工智能（AI）和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此，我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
RE：加拿大对公用事业规模的发电的支持
在2021年2月，超过500名科学家签署了一封公开信，呼吁全球领导人“保存和恢复森林而不燃烧它们”，并强调“再生需要时间，世界不必解决气候变化”。许多森林工人和社区都清楚地表明，木材颗粒植物对森林生态系统和森林行业的就业都有负面影响，呼吁垄断委员会调查，因为Drax垄断了加拿大西部的许多木材颗粒产量。调查报告，纪录片和股东报告都证实，公司越来越多地转向伐木整棵树和主要森林，以提供小吃植物。有宝贵的几年来减少碳排放，以实现全球气候目标，破坏了一些最碳含量丰富的物种关键森林，以产生高度污染的能量，将地球推向了灾难性的气候和生物多样性阈值。
盐水含水层的地下表征，用于商业规模CO 2处置
约克郡和亨伯地区包含英国一些最大的CO 2发射器。英国北海（SNS）包含许多气田和盐水含水层，可以为某些CO 2提供存储。国家电网碳（NGC）计划通过共享的24英寸管道将这些来源和下沉的枢纽和插管连接，称为“亨伯集群项目”。使用多客户地震调查和释放井数据的数据库进行了数年的高水平研究之后，选择了约25 km的长度和8 km宽度，并选择了275 m厚的Bunter砂岩形成（Saline Aquifer），以详细分析。在1970年和1990年钻了一个称为5/42的结构中的两个Crestal井，寻找碳氢化合物，但仅发现盐水。在两个井中都获取了基本的形成评估日志。有限的核心和压力数据是在1990年的井中获取的。没有任何水分分析的记录，核心和日志覆盖范围有限。截至2012年中期，关于CO 2处置的5/42的适用性仍然存在一些不确定性。对盖岩石的强度和渗透性知之甚少，盖岩石的强度和渗透性由10-12 m的页岩覆盖在大约80 m的Halites和泥石上。尽管该结构似乎明确，并且在邦特砂岩中没有看到重大断层，但几乎没有储层渗透率数据，尤其是垂直渗透性。此外，在5/42中没有进行流动测试，生产或注入。©2013作者。由Elsevier Ltd.在GHGT的责任下选择和同行评审。为了解决这些问题，该公司于2012年11月申请了英国政府的第一届碳存储许可证，该公司在2013年夏季允许在欧洲委员会（通过其EEPR计划）和英国能源技术学院（ETI）慷慨的财政支持，于2013年夏季钻探评估井42/25d-3。
PR-20230906-索尔维扩大中国研究与创新中心规模，在上海开设新研发大楼.docx
索尔维是一家科技公司，其技术为日常生活的方方面面带来益处。索尔维在 61 个国家/地区拥有 22,000 多名员工，将人才、创意和要素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”路线图：保护气候、保护资源和促进更美好的生活。该集团的创新解决方案有助于为家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统等提供更安全、更清洁、更可持续的产品。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2022 年实现净销售额 134 亿欧元。索尔维在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所 (SOLB) 上市。了解更多信息，请访问 www.solvay.com。
对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源
1.21。“能源行业自愿补救计划”创新基金和减少碳排放基金于2022年向社区企业开放。这些代表总基金的25％。主要基金（代表该计划的75％），专门用于帮助“脆弱的消费者”，仅开放慈善机构，并在很大程度上由大型慈善机构降低。尽管大多数社区能源组织在燃料贫困和能源效率咨询方面非常有效，但由于它主要是亲自，通常在家里，并由了解当地社区，住房股票和其他当地支持规定的人们提供（例如，债务咨询，获得福利）。这使得提供一致的服务并保留和培养好员工变得具有挑战性。布里斯托尔大学研究计算得出，社区能源燃料贫困和能源效率建议工作每花费1英镑用于送货时至少提供9英镑的社交回报。
与 CMOS 芯片集成的大规模并行微线阵列用于神经记录
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法，它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而，虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大，但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里，我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略，为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成，这些微线与大规模微电极阵列（如相机芯片）配对。该系统具有出色的记录性能，通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成，将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。