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博士职位“人工智能支持气候模型降尺度
卡尔斯鲁厄理工学院 (IMK-IFU) 加米施-帕滕基兴分校“区域气候与水文学”部门 (https://climhydro.imk-ifu.kit.edu/english/index.php) 正在寻找一位合格、富有创造力和积极主动性的博士研究员，该研究员应具有大气气候建模、机器学习和高性能计算以及数据分析方面的经验。成功候选人将参与亥姆霍兹地球与环境研究领域 (https://www.helmholtz.de/en/research/earth-and-environment/) 内新资助的研究项目，该项目由七个不同的亥姆霍兹中心合作开展，旨在加深对气候变化如何影响极端天气事件发生以及这些事件如何影响大气、水文和生物过程的认识。作为该研究项目的一部分，博士候选人将专注于基于事件的全球气候模拟动态降尺度，以进一步分析预测气候条件下的未来极端事件，并开发基于 AI（人工智能）的降尺度方法。
数字化是支持光伏部署和降低成本的驱动力
摘要。数字化为全球所有行业带来优势，对光伏 (PV) 行业也具有重要意义。例如，欧洲光伏行业当前的价值链通常以模拟和碎片化流程为特征，应克服这些特征以支持更大规模的光伏部署。采用更加开放和协作的数字化方法，以不同利益相关者之间的数据共享和从设计到 O&M 的更加集成的信息线索为特征，可直接优化光伏流程、提高性能并降低成本。因此，欧洲 H2020 项目“SuperPV”中制定了一种新颖的光伏信息管理 (PIM) 方法。根据 PIM 目标，我们开发了在主要光伏工作阶段无缝传输数据的工作流程，以及专门针对光伏领域协作方法的新数字功能，例如：(i) 现有 BIMSolar ® 软件中引入的高级功能，用于改进中型和大型光伏系统的同步设计、性能模拟和成本评估，(ii) 将所有相关信息汇总到数字孪生平台的概念验证，旨在为整个光伏系统的后期施工管理和生命周期评估奠定基础。
有关开处方基于肠降血剂治疗的指南，...
在我以前的社论中，我提到了第一个双GIP和GLP-1受体激动剂Tirzepatide（Mounjaro®）到达英国。我想，到现在为止，许多临床医生将开始开处方该代理商。在本期刊上，史蒂夫·贝恩（Steve Bain）教授及时提供了一眼概况，总结了tirzepatide是什么，其许可的指示及其在NICE指南中的地位。有一个有用的表，总结了超越临床试验计划的各种剂量下观察到的HBA 1C的减少，该计划将Tirzepatide与包括胰岛素在内的其他各种降糖剂（包括胰岛素）进行了比较。目前，英国只有2.5毫克（起始剂量）和5毫克剂量，因此令人鼓舞的是看到5毫克剂量的效果。我不认为我们会很难找到适合这种疗法的人。GLP-1 RA短缺仍然是一个问题，尽管在英国各地间歇性和可变，但我注意到目前（或以前）开处方的GLP-1 RAS的人近几个月来对此感到越来越沮丧和沮丧。我敢肯定，像我一样，您将收到许多任务，要求从无法采购其规定的GLP-1 RA的人那里寻求建议和指导。现在可以恢复过tirzepatide，口服semaglutide（Rybelsus®）的供应已恢复，我回到了我没有基于肠肠毒素治疗的人的名单，对于许多人来说，HBA 1C的较大恶化，并增加了体重。在
Healthium Medtech UK降低碳降亚计划
在我们的知识上，已经提供了计算中使用的数字和信息，并且在可行的情况下，我们认为数字代表了我们的运营。我们进行了一个不断提高数据质量的过程。在确定任何重大变化的情况下，我们将来可能会重新计算数据。
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
Athla资本管理降低碳降亚计划
我们的组织以前尚未对排放进行评估或报告。这是我们的第一个报告期，已被用作我们的基准。我们在2023年创建了基线，并在2024年对其进行了测量。去年，我们继续经营一家业务，大多数员工在家工作，每月在伦敦市中心，曼彻斯特或布里斯托尔每月几天进行会议和工作。因此，由于常规业务功能，我们产生的排放量很小。我们的员工人数有所增加，因此，尽管我们以人均排放量减少，但总数的增加导致总体下降5％。*该公司没有任何资产，这些资产由范围1。
Arcadis UK＆I减少碳降亚计划2024
基线排放是过去产生的温室气体的记录，并在引入任何减少排放的策略之前产生。基线排放是可以测量排放量的参考点。这些基线排放已更新，以包括与2022/23的收购相关的排放。此外，数据集已经从往年开始发生了变化，因为我们现在正在使用数据库中的数据库，该数据库是Arcadis NV碳足迹跟踪和报告活动的一部分，该数据库在全球范围内被填充，并且作为此过程的一部分进行了外部审核。这与Arcadis NV数字相一致，因此确实显示了与以前计划的偏差。数据集更改包括范围1和2的所有范围，以及从家庭/通勤工作，纸张使用（仅2021-2023）和范围3。当前的水和废物目前不包括在将来改变这一点，因此数据是从工作场所团队提供的阅读和文档中获取的 - 在租金成本中提供服务的情况下，没有使用估计。
降低了地下设施中的放射性对量子电路的影响
由于超导电路的量子相干时间已从纳秒秒增加到数百微秒，因此目前是量子信息处理的领先平台之一。但是，连贯性需要通过磁性命中率进一步改进，以减少当前误差校正方案的高度硬件开销。达到此目标的呈铰链，以降低破碎的库珀对的密度，所谓的准颗粒。在这里，我们表明环境放射性是非quilibrium准粒子的重要来源。此外，电离辐射在同一芯片上引入了谐振器中时间相关的准粒子突发，从而进一步使量子误差校正复杂化。在深层铅屏蔽的低温恒温器中运行，将准粒子的爆发速率降低了三十个，并将耗散降低到一个因子四，从而显示了减排在将来的固态量子硬件中减少辐射的重要性。
使用光子减速
使用当今的激光技术。寻求Attsond激光脉冲是激光物理学研究的最前沿（1-3）。脉冲可能会引起Attoelectronics的发展，从而可以研究动力学并控制生物学，化学和固态物理学的电子过程，并以相同的方式导致Femtsecond Laser Technology导致FEMTEMETION（1）。另一方面，最先进的超强度激光器可以输送高达1 pw，脉冲持续时间从500 fs降至18 fs，在800 nm至1 m（4）。可以识别出通往Attsond脉冲的两条路径；与固态激光振荡器技术相关的第一个（5）将最短的激光脉冲的极限降低到近IR中的4.5 fs到可见域。在这些波长下，打破了Attosend阈值意味着产生亚周脉冲（6，7）。另一个路径是基于通过强烈的飞秒激光脉冲在稀有气体电离中产生的一些短波长竖琴的仔细组合（8），导致100-极端的紫外线脉冲（3）。产生更短的单周期的可能性，超强脉冲为新的未探索物理学开辟了道路，并可能产生超明显的attosecond脉冲（3）。超短脉冲产生和计算的当前方法已经按照传统材料的线性和非线性光学的限制（5）。超强激光的进一步发展必须基于相对论强度的非线性光学（能够处理高功率密度和热负荷的介质）（9）。一个例子是，Shvets等人最近引入了光学参数AM-PLIFIER（10）的等离子体。（11）。在本文中，我们提出了一种将现有最短的脉冲进一步缩短到超强单周期脉冲的方法。此方法基于血浆中激光脉冲经历的频率降档（或光子减速），因为与相对论质量非线性和激光唤醒场的合并自我相互作用（12）。光子频率降档伴随着总波动的保护，导致激光场矢量电位的强烈增强（13）。相对论自我关注还提供了峰值激光场的加法放大。使用三维（3D）和二维（2D）粒子中的粒子（PIC）仿真，我们发现该方法适用于脉冲宽度，激光频率，激光强度和血浆密度的广泛参数。该方法是一般且健壮的，因为可以调节等离子体密度以在较大的频率和脉冲持续时间内生成脉冲。尽管以前的作品（6，7）在产生单周期
DeNOx AI 显著降低了该行业对生态的影响。
迈向全面自动化的下一步是开发机器学习，使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此，该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据，人工智能可以控制和稳定工厂的运行，准确推荐成功的行动，并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程，或者物理模型难以创建和维护的情况。