XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过剩
资产过剩和技术变革§
投资者为贬值其遗留投资的项目融资的动力减弱。我们将这种“资产过剩”形式化并研究其驱动因素。我们将我们的框架应用于气候银行关系，其中净零转型实际上给银行带来了一个难题：虽然环境创新可以带来利润，但其广泛传播可能会破坏遗留头寸的价值。使用关于环境产品和服务创新和传播的详细公司级数据，我们记录了资产过剩的存在，因为颠覆性环境技术的创新者（传播者）获得银行信贷的可能性与非颠覆性技术相比低约 4.4 个百分点（1.0 个百分点）。遗留头寸风险较小的个人投资者可以缓解整个经济范围内的资产过剩问题，从而促进技术转型。
气候变化，Covid-19和过剩死亡率的终结
2003年夏天，连续和前所未有的热浪袭击了西部和中欧时，他们措手不及医院，公共卫生官员和弱势群体，估计造成70,000人死亡。6月和7月带来的热浪在法国造成3,000多人，在西班牙7,000，意大利9,000人丧生。，但这些只是八月热浪破坏的序幕。八月的事件带来了持续了两周以上的耐热温度，仅在法国就杀死了近15,000个（Robine等人。2008）。 一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。 官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。 夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。 2019）。 本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。 关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。2008）。一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。2019）。本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。我还认为，随着死亡率的恒定增加使多余的死亡测量值无效。法国主要公共卫生机构的一个流行病学团队提出了一种新的模型，用于跟踪与热有关的死亡，该模型记录了重叠的高温和高死亡率，而不是测量与转移基线的死亡。结果数据是在温度升高的时代，极端热量的死亡人数上升的鲜明例证。最后，本文探讨了重叠
2023 年劳动力短缺和过剩报告
至少有 11 个国家发现 38 个职业存在“普遍短缺”。他们属于建筑和工程工艺、医疗保健专业人员和 ICT 专业职业。最严重的短缺职业，即普遍而严重的短缺职业，与之前版本的报告中确定的职业大致相似。例如重型卡车司机、护理专业人员和（专科）医生、电工、屋顶工、服务员和建筑工人，仅举几例。大多数已确定的普遍和严重短缺职业不是暂时的，而是反映了欧洲经济的结构性因素，最重要的是缺乏吸引力的就业和工作条件、人口老龄化、现代技术的传播以及绿色议程的影响。这在建筑和工程部门尤为明显。
中国成熟节点产能过剩担忧毫无根据
“成熟节点半导体”是业界通常指 28 纳米及以上工艺生产的芯片，是从汽车、坦克到家用电器等各种技术的重要投入。正如 2024 年 4 月欧盟-美国贸易与技术委员会联合声明 2 所指出的，大西洋两岸政府越来越担心全球成熟节点半导体市场，既出于“国家安全”考虑，也出于“经济安全”考虑。前者首先由美国提出，3 后来被欧盟采纳，因为允许其经济的关键部分依赖外国投入会使一个国家的供应链变得脆弱 4 。同时，美国和欧盟都担心后者，即不稳定的成熟节点市场条件会威胁到其国内的冠军企业。
FedZero：在联邦学习中利用可再生过剩能源
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术，它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练，而无需数据共享。然而，与集中式模型训练相比，FL 不可避免地会带来效率低下的问题，这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而，面对如此不稳定且不可靠的资源，现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero，这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统，可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测，FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与，从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明，在上述约束条件下，FedZero 的收敛速度明显快于现有方法，同时消耗的能量更少。此外，它对预测误差具有很强的鲁棒性，可扩展到数万个客户端。
FedZero：在联邦学习中利用可再生过剩能源
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术，它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练，而无需数据共享。然而，与集中式模型训练相比，FL 不可避免地会带来效率低下的问题，这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而，面对如此不稳定且不可靠的资源，现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero，这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统，可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测，FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与，从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明，在上述约束条件下，FedZero 的收敛速度明显快于现有方法，同时消耗的能量更少。此外，它对预测误差具有很强的鲁棒性，可扩展到数万个客户端。
德国已具备充足的绿色过剩能源地质储存能力
摘要：德国的能源供应正在发生深刻的变化。本文探讨了德国在地质地下储存可再生能源过剩能源的潜力。风能和太阳能电力可以转化为氢气，二氧化碳随后转化为甲烷。需要时，燃气轮机发电厂燃烧甲烷可回收电力。在这里，我们考虑了德国天然气的实际储存能力，并表明所概述的技术已准备就绪且具有经济竞争力。目前，甲烷和二氧化碳联合储存的潜力可以储存约 80 TWh 的可再生过剩能源。这远远超过了迄今为止的需求，预计到 2050 年将提供全部覆盖。