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Temanord2024-551.pdf
城市地区不仅是主要的温室气体贡献者，而且也很容易受到热浪等极端的影响。气候变化的政府间小组（IPCC）强调，实现零零排放将需要深层脱碳和城市的全身转换。解决建筑物和城市基础设施中的温室气体排放涉及低碳材料，能源效率措施和弹性设计实践的整合。本报告着重于城市排放的关键解决方案，通过2024年Sharm el-sheikh缓解措施和实施工作计划的对话（缓解工作计划，MWP，MWP）的镜头与“建立和城市的三个主要亚元素”的总体及其及其三个主要的下层群体及其分布的主题：来源，通过绿色和蓝色基础设施增强碳存储，以及建筑环境中的循环经济。虽然MWP中未明确概述循环经济实践，但它们的包容性反映了人们对促进资源效率，减少废物和可持续城市发展的重要性的越来越多。COP29期间共享的北欧体验为解决这些挑战提供了一个模范框架。
巴林加入与排放斗争
麦纳马：石油和天然气行业在气候行动中的努力，尤其是为清洁能源投入资源，可能并不是鼓励的，但它们为重要的贡献提供了潜力。目前，该行业仅投资约2.5％（200亿美元）的年度资本支出为8000亿美元的清洁能源，仅占全球清洁能源的1％。，但在国际能源机构（IEA）提出的情况下，这可能会达到全球份额的8％。在报告“净零过渡中的石油和天然气行业”中，IEA建议石油和天然气生产商在2030年之前将50％的清洁能源投资投资，除了要减少范围1和2排放所需的投资，如果他们想在达成巴黎协议目标中发挥全部作用。 该报告显示，目前60％以上的投资仅来自四家公司：Equinor，Totalenergies，Shell和BP，其总预算的每一份约15-25％。 这为其他生产者留出了空间。 与误解相反，零零过渡为行业提供了机会。 IEA报告发现该行业良好，可以扩展一些至关重要的技术，以进行清洁的过渡。 实际上，清洁能源系统产生的能源的最多30％可以从行业的技能和资源中受益，包括氢，碳捕获，海上风和液体生物燃料。在报告“净零过渡中的石油和天然气行业”中，IEA建议石油和天然气生产商在2030年之前将50％的清洁能源投资投资，除了要减少范围1和2排放所需的投资，如果他们想在达成巴黎协议目标中发挥全部作用。该报告显示，目前60％以上的投资仅来自四家公司：Equinor，Totalenergies，Shell和BP，其总预算的每一份约15-25％。这为其他生产者留出了空间。与误解相反，零零过渡为行业提供了机会。IEA报告发现该行业良好，可以扩展一些至关重要的技术，以进行清洁的过渡。实际上，清洁能源系统产生的能源的最多30％可以从行业的技能和资源中受益，包括氢，碳捕获，海上风和液体生物燃料。IEA也不否认需要对石油和天然气进行一些投资，以确保能源供应的安全并为很难减少排放的部门提供燃料。
2025 INFF设施合作伙伴会议
自1992年里约会议以来，可持续性已成为人类发展的核心，强调了健康的生态系统和生物多样性在繁荣的社会中的关键作用。由2030年议程和可持续发展目标加强了可持续发展的概念，突出了气候变化和生物多样性损失带来的风险，加剧了它们在金融系统中的整合不足。开发中对环境有害的做法常常无法说明，而经济友好方法的好处在财务分析中被忽略了，从而导致决策忽略了长期生态系统和资源可持续性。为解决这些问题，促进绿色过渡，基于自然的解决方案，零零目标和可持续金融等的改革正在追求减轻环境影响并支持可持续发展。但是，这些无数和增殖的方法仍然与努力实现或促进其实施的财务逻辑和工具一样多样化和多样化。在基于气候和生物多样性的财务定义和实用性上持续分歧，尤其是当辩论在各自的各方（COP）的辩论中，我们需要避免对政策框架的进一步分裂和结晶，以最佳地解决气候，自然，自然，自然，
AC响应中的近距 - 莫霍拉纳相互作用的签名
我们分析了混合纳米结构的动力传输特性，其中包括嵌入源和排水电极之间的相关量子点，这些点嵌入了AC电压，这些点均具有AC电压，重点介绍了由副标士零零能模式印在电荷传输上的签名。考虑因素是基于Kubo公式，该公式通过使用数值重量化组方法来确定相关的相关函数，这使我们能够考虑由于库仑排斥而引起的相关效应及其与Major的相互作用，并以非扰动方式与Majorana模式相互作用。我们指出了动力电导的通用特征，出现在近杂志 - 马约拉那策略中，并将它们与常规的近托和主要系统系统区分开来。，我们预测主要的准粒子在近距尺度下低于峰值以下的峰值频率范围内会产生AC电导的通用分数值。我们还显示了这种近托量表，以实际增加与拓扑超导电线的耦合。
确保负面排放：生命周期评估温室气体清除的废物和生物量技术
关键词：BECCS，生命周期评估，生物质技术净2零博士培训中心EPSRC和BBSRC净零零发射技术博士培训中心（2个净2零）是诺丁汉大学（Quep）贝尔福斯特大学贝尔法斯特大学和大学的阿斯顿大学（net 2 Zero）的平等伙伴关系。通过削减边缘研究和跨学科的合作，该CDT旨在应对与气候变化和可持续性有关的全球挑战。我们的四年博士课程正在培训下一代的研究领导者，这些研究领导者负责从环境中清除温室气体。净2零中的CDT专注于使用生物质来代替大气中的化石燃料和CO 2的去除（或捕获），并有可能创建新的燃料和化学物质来源。该中心的专业知识涵盖了直接空气捕获和CO 2存储（DACC），CO 2利用率，生物炭合成和利用，生物质过渡到材料和化学物质，以及使用碳捕获和存储（BECC）等能量的生物量等。通过我们的研究培训计划，您将能够
能源过渡国家服务
get.Transform工作并与能源部，国家和地区规划委员会，监管机构以及电力公用事业规划部门合作，以推动电力系统扩展计划的数量和质量。与合作伙伴一起，作为总体电力系统转换评估的一个方面，GET. TranSform开发了国家能源计划诊断，可以分析治理和机构转向以及能源建模和场景开发过程。在本地拥有和驱动的LTES流程得到支持，以提供比较分析的能力，考虑到最低成本，低碳，零零和业务 - 通常的开发途径的影响，以及提高能效，电气化，电气化，部门耦合，本地选择，居住选择，以及地区整合。此类分析认为能源效率技术会转移，并将燃料转换为不同经济最终用途领域的电力，例如在行业部门或运输部门的电动汽车数量增加。通过将这些考虑因素置于观点上，可以提供对经济政策和气候政策的冲突和互补目标的分析，以支持政治决策过程，从而促进技术在技术上，经济和环境上可持续的权力系统转型。
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
欧洲计量伙伴关系
•应描述监管，法律计量和合格评估所需的计量解决方案的研发需求。•应解决可追溯测量方法的开发或提供经过验证的数据集的提供•应通过响应已记录的要求或探索可能的未来法规来解决欧盟法规的计量背景。•鼓励应对与联盟双重过渡和联盟弹性实现工会目标相关的挑战。相关联盟监管框架的例子包括欧洲绿色交易和欧洲气候法规，《绿色交易工业计划》，《零零行业法》，Repowereu套餐，《 AI法案》和《关键原材料法》。•可以通过开发先进的计量方法和解决方案来增强行业遵守法规，提高竞争力并推动各个部门创新的能力。•应包括监管机构的代表，合格评估机构，行业和标准化机构的积极参与项目，特别是为了确保监管机构将项目输出承担。•欢迎反映与泛欧研究计划有关的法规需求或支持Horizon Europe下的其他合作伙伴关系。
推进两支球队零和游戏的游戏理论增强学习算法
最近AI开发中决策的景观受强化学习的强烈影响：由代理商建模的算法，该算法在环境上起作用，获得奖励，并将其置于新状态。随着AI的进展，我们希望在存在其他代理的环境中对其决策有更好的数学理解。在本文中，我们磨练了以下问题：我们能找到一个可证明的融合的RL算法，用于团队与零和零球队的游戏吗？我们调查了此类两支球队游戏的最新结果，以及有关理解此类结果的所需理论的广泛背景：单格强化学习（RL），游戏理论和多代理RL。在两组零和游戏中都没有发现可证明的RL算法，但是存在两个有希望的结果：在游戏理论中，两人零零和游戏的平衡存在证明，以及在单队环境中合作的可融合RL方法。最后，我们提出了一个模型草图，可以通过满足平衡存在条件并采用每个团队的局部优化方法来弥合这一差距。未来的研究方向涉及该模型的测试（并且需要修改），以证明收敛或显示经验结果。
बोलीटण课程概述全球能源不断增长...课程概述全球能源不断增长...
日益增长的全球能源需求，加上应对气候变化的迫切需求，增强了对创新和可持续能源解决方案的需求。机器学习提供了一组强大的工具，可以通过实现有效的能源管理，优化可再生能源的整合以及推动向零零碳未来的过渡来应对这些挑战。本课程在当今的背景下特别重要，在当今的背景下，对能源管理中可持续方法的迫切需求至关重要。机器学习在优化能源使用，提高可再生能源的效率以及加速净为净碳经济方面起着至关重要的作用。通过国际合作，学生将与全球专家互动，并获得有关可持续能源方面的尖端研究和实际应用的见解。该建议的课程对机器学习与可持续能源系统之间的交集进行了全面的探索。它旨在通过利用AI来提高能源效率，可再生能源整合和电网优化来为学生提供为更可持续的未来做出贡献所必需的技能和知识。通过结合计算机科学工程和可持续能源系统的学科，该课程促进了跨学科的合作，并推动了创新的解决方案。