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地热能在美国具有越来越大的潜力
地热能将热量带入低碳能混合物。由于美国希望减少其碳足迹，地热能源的生存能力似乎吸引了国会议员的关注，他们试图根据《国家环境政策法》（NEPA）（NEPA）缓解对地热发展的某些限制。这一最近的两党行动，以及政府的激励措施，技术进步和来自各种能源行业参与者的支持（从雪佛龙到谷歌）为地热行业在美国扩张的增长而产生逆风，对地热能的收益及其在地热能的潜在效果及其在地热工厂中的潜在益处之一，即自然效果的重要好处之一，即高温层，这是近距离绿化的绿化层，这是一定层次的绿化层，这是绿化量的高度循环，这是绿化量的高度循环，这是一家人的自然循环，这是绿化的层次，这是绿化的层次，这是绿化的层次，这是绿化量的综合量，这是一家人的生产量。植物排放。没有燃烧，即燃料的燃烧，与地热发电厂的运行有关，因此与化石燃料发电厂相比，在地热发电期间释放的温室气体排放量（包括二氧化硫和二氧化碳）在地热发电期间释放出明显降低。实际上，一些下一代地热技术基本上释放了零排放。地热功率也是“牢固的”，这意味着它可以提供一致的基本负载功率 - 即，它始终且不需要能量存储即可运行 - 地热设施的平均容量超过90％，而太阳能约为25％，风能为35％。这种灵活性可以与网格上不断增长的间歇性能源配对。地热的潜力很大。此外，普林斯顿大学领导的一项研究于1月[1] [1]发现，在弹性地运营新的地热植物的网格中，也有显着的价值，即使用增强的地热储层作为储能，可以在必要时产生电力。值得注意的是，尽管美国拥有最高的地热发电能力，但它仅占国内电力发电的0.4％或3.7吉瓦[2]。美国能源部估计，下一代地热项目可能可以使用5.5吨的地热能[3]，到2050年，它可能占美国能源容量的10％以上。
新加坡气候越来越热，家庭需要中央制冷系统
用现代新加坡的开国元勋兼首任总理李光耀先生的话来说，空调或许是“历史上的标志性发明”之一。“它改变了文明的本质，使热带地区的发展成为可能，”他说。“没有空调，你只能在凉爽的清晨或黄昏工作。我上任总理后做的第一件事就是在公务员办公的大楼里安装空调。这是提高公共效率的关键，”他在 2009 年《新视角季刊》发表的一次采访中补充道。新加坡位于赤道以北约 137 公里处，一直不得不应对炎热和潮湿的天气。因此，新加坡在空调使用方面位居世界前列也就不足为奇了。空调已成为新加坡人日常生活中不可或缺的一部分，无论是在家里、办公室还是在购物中心。大约 80% 的新加坡家庭都拥有空调。这里99%的私人住宅都配备了空调。
杆位：中国电动汽车投资在政治反弹越来越多的情况下
与电动汽车相关的行业中的中文OFDI可能在2023年创造了新的记录。在282亿美元的价格上，它尚未与2022年的297亿美元相匹配，但2023年的数字是保守的估计，其中不包括几个没有已知价格标签的大型项目，例如Byd的匈牙利工厂。中国电动汽车从北美转向欧洲，中东和亚洲。四分之三的中国投资进入了欧洲，中东和北非（MENA）和亚洲，欧盟和美国的自由贸易伙伴摩洛哥经历了最大的收益。ofdi跌至总数的10％。更多的局部电池制造正在推动投资。中国电池投资（由格林菲尔德项目驱动）越来越多样化，包括阳极和阴极等投入。中国电池制造商在海外扩张中带来了更多的供应链，这可能是为了响应不断增长的市场需求和重新发送压力。在2024年，我们预计中国电动汽车投资国外将保持强劲，但将从电池投资转变为欧洲，拉丁美洲和亚洲的电动汽车制造业。主要的驱动因素将包括中国放缓的房屋市场以及东道国经济对更高增值和创造就业投资的需求，以换取市场通道。由于监管不确定性，在北美的投资将保持波动，但墨西哥可以看到中国项目的涌入。中国电动汽车和电池公司越来越多地停留在岩石和艰难的地方。中国投资者越来越面对接待经济体的政治反弹，最著名的是美国试图限制中国对电动汽车供应链的影响。同时，北京对其EV
朝着对北极变化越来越有偏见的看法
由于俄罗斯对乌克兰的袭击，西方世界已将俄罗斯排除在国际福拉之外。这种地缘政治冲突严重挑战了有关全球问题的跨国合作。在北极方面尤其明显。俄罗斯是北极国家最大的国家，因此，也是北极理事会内的八个国家之一，这是一个北极国家协调活动的政府间论坛（https://arctic-council.org/）。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。 北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。 虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。 4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。 6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。 作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。 问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。 但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。后勤约束和进行研究的长期资金有限和
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
连续葡萄糖监测在症状前1型糖尿病中起着越来越多的作用：与实验室测试的优点，局限性和比较
疾病。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。 基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。 连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。 对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。 在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。 使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。葡萄糖稳态异常在典型症状发作之前就已经存在。基于实验室的测试，例如口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和糖化血红蛋白（HBA 1C），已用于分期T1D，并评估进展到临床T1D的风险。连续的葡萄糖监测（CGM）可以检测早期血糖效果，因此可用于监测症状前，胰岛自动抗体阳性，处于危险的个体中的代谢恶化。对这些儿童的早期识别不仅可以降低出现糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的风险，而且还确定了预防试验的宗旨，旨在预防或延迟临床T1D的发展。在这里，我们描述了使用OGTT，HBA 1C，果糖胺和糖化白蛋白的当前状态。使用幻觉病例，我们介绍了使用CGM的临床经验，并主张提高这种糖尿病技术的作用，以监测症状前T1D儿童的代谢恶化和疾病进展。
越来越水平的气候软件机会
和预期的合并机会。公共，托管ESG基金在纪录的投资中流入了2021年的空间•采用：在美国，英国和加拿大的渗透率约40％； 〜欧洲的15％渗透•垂直：1）环境（脱碳，废物 /污染，供应链），2）社会（健康 /安全，< / div>）
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
背景：随着能够生成内容的人工智能 (AI) 技术变得越来越普遍，它们有可能执行
* 本文件已分发给委员会，供其在 11 月的公开会议上进行初步审议。本文件中提到的问题以及委员会对这些问题的最终解决方案仍在审议中，可能会发生变化。本文件不构成委员会的任何官方行动。但是，主席已确定，为了提高公众理解所审议问题的性质和范围的能力，将本文件公开将符合公众利益。适用 FCC 的单方面规则，演示文稿受“允许但披露”单方面规则的约束。参见，例如，47 C.F.R.§§ 1.1206、1.1200(a)。本程序的参与者应熟悉委员会的单方面规则，包括禁止就阳光议程所列事项进行陈述（书面和口头）的一般性禁令，该议程通常在委员会会议前一周发布。请参阅 47 CFR §§ 1.1200(a)、1.1203。
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。