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Aquamax®ProG操作说明
处置说明在欧盟处置中的消费者为电池和可充电电池提供了重要信息，每个消费者都必须根据电池条例（指令2006/66/EC）返回所有使用的电池和可充电电池。。由于电池和可充电电池也包括在我们的产品系列的产品中，因此我们想指出以下内容：二手电池和可充电电池不属于家庭废物，但可以在您的城市的公共收集点上免费移交您的城市和任何地方，以及在您的任何地方，以及在任何地方都出售了电池和可供电的电池。此外，最终用户可以选择将电池和蓄能器退回购买的零售商（法定收回义务）。由于2012/19/欧盟而导致的电子设备处置，您的电子设备不得与普通家庭废物一起处置！我们将以专业和环境负责的方式处置您的电气设备。此服务是免费的，不包括运输费用。此服务仅适用于2005年8月13日之后购买的电器。免费将您要处理的设备免费发送给供应商。尺寸，配置和操作将根据DIN EN 12566-3进行，并获得德国结构工程研究所（DIBT）的批准！根据法规就雇用而没有任何危害。一般性和安全信息与Aquamax®有关的一个技术系统，该系统与多个室一起用作小型废水处理厂，用于使用单独的系统收集的家庭或多个建筑物的家庭和可比废水的有氧生物处理和可比的8m³/d的可比废水。如果Aquamax®未经ATB Water GmbH的明确批准和/或无视以下安全信息，则将Aquamax®用于其他就业目的，这可能会导致人员危害或伤害，并在工厂中造成或故障或缺陷。在这种情况下，所有责任都被排除在外。不允许对工厂或未经授权的转换进行修改。Aquamax®和配件不打算由有限的身体，感觉或精神能力的人（包括儿童）使用，或者没有经验和/或知识，除非由负责安全性的人监督或从他/她接受有关如何使用Aquamax®和配件的指导中获得的指导。儿童应监督，以便他们不玩这些。
23015 / 20-E-0197 PSC 批准纽约州北部输电项目以消除瓶颈
奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天授权纽约州北部的主要电力公司开发 62 项本地输电升级，旨在缓解纽约州北部三个地区的拥堵，这是《气候领导和社区保护法案》（简称“气候法案”）的要求。“纽约州正在对纽约州现有的输电和配电系统进行重大升级和扩建，以将新的大型可再生能源项目整合到纽约州的能源供应中，我们必须确保这些投资是明智且具有成本效益的，”委员会主席 Rory M. Christian 表示。“委员会认识到需要解决纽约州某些地区的拥堵问题，这些地区已经实现了可再生能源的封存，并且正在开发或未来可能会开发其他发电项目。”委员会在其决定中批准了中央哈德逊天然气和电力公司、纽约州电力和天然气公司、国家电网（纽约州北部）和罗切斯特天然气和电力公司的请求，授权开发 62 项本地输电升级，以缓解纽约州首都地区、西南部和北部地区三个现有发电区的拥堵。总共 62 个项目将创造 3,500 兆瓦的清洁能源容量——足以为超过 280 万户普通家庭提供电力。纽约州北部输电能力不足，这会增加可再生能源成本，减少清洁能源生产等，从而对纳税人产生负面影响。输电升级的建设成本估计为 44 亿美元，至少为纽约公司和地方带来 10 亿美元的直接利益，并避免向可再生能源生产商支付数十亿美元的超额费用。这些项目的主要目的和主要好处是缓解气候变化，这将使所有纽约人受益。次要好处，即直接的当地利益，包括数百个高薪建筑工作岗位和向当地市政当局支付的大量税收，这些税收来自与项目相关的 103 亿美元预期资本投资。批准的提案源自委员会正在进行的程序，重点是输电规划，以确定支持《气候法案》可再生能源目标所必需的电网升级。在该程序中发布的 2021 年命令中，委员会承认可再生能源
尊敬的 CAISO 董事会成员，我想提交
2024 年 3 月草案摘要：在加利福尼亚州，使用住宅屋顶阵列生产可再生电力的成本大约是使用公用事业规模太阳能发电场的 6 倍。为了利用这一点，引入了一种潜在的新服务概念，称为远程住宅太阳能，简称远程太阳能。远程太阳能将为房主和租户提供在公用事业规模太阳能发电场购买太阳能电池板和电池存储的选择，并代表他们将其生产的能源输入电网。这将抵消他们的家庭从电网中获取的能源，并反映在较低的公用事业账单中。从技术上讲，这并不是什么新鲜事，因为公用事业太阳能早已通过电网输送到家庭；然而，远程太阳能的财务安排不同，需要获得 CPUC 和其他机构的监管批准。开发了一个计算机模型来估算客户使用远程太阳能的大致前期资本成本、回收期和投资回报率。结果取决于各种因素，包括阵列和电池大小，以及公用事业对电网使用的收费。然而，如果一个远程太阳能系统能够产生相当于加州普通家庭年用电量的电量，并配备 5.3 千瓦时电池，那么在扣除税款后，其成本将约为 4200 美元。这项财务分析假设，像 PG&E 这样的公用事业公司将收取约 0.20 美元/千瓦时的费用，以将客户的能源从远程太阳能发电场输送到客户住所，因为这就是 PG&E 目前收取的传输和配电费用。如果是这样，这个远程太阳能系统将在 3.3 年内收回成本，投资回报率为 30%/年。类似的屋顶系统的成本约为 24,000 美元。由于远程太阳能是一项有吸引力的投资，因此客户将自愿出资，从而提供一种新的、快速且轻松的方式来资助更多的太阳能，而不是提高每个人的电费。因此，远程太阳能可以大大加速可再生太阳能的部署，并帮助加州实现其减少温室气体的雄心勃勃且必要的目标。远程太阳能不受任何特定地址的限制，而且价格相对便宜，因此租户和低收入居民都可以负担得起远程太阳能。使用电池存储，它可以帮助减少日落后启动天然气发电厂的需要。远程太阳能目前还只是一个概念。作者希望专家们对其进行审查，如果发现可行，建议加州能源公司、加州空气资源委员会、加州公用事业委员会、立法者和其他关注气候变化的人在政策层面进行考虑。
评估交通公平性
执行摘要 社会公平（也称为公平和正义）是指收益和成本的分配，以及这种分配是否公平和适当。交通政策和规划决策对公平有重大影响：它们影响公共资源的分配、人们的生活质量和经济机会，以及旅行者给社区带来的外部成本。人们关心这些影响——他们希望规划决策能够反映公平目标。因此，从业者有责任在交通规划分析中评估公平影响。交通公平是一个及时的问题。过去，交通系统的性能主要基于旅行速度进行评估，这有利于更快但更昂贵和资源密集型的交通方式，例如驾驶，而不是更慢但更实惠、更包容和更高效的交通方式，例如步行、骑自行车和公共交通。公平辩论主要考虑交通资金的公平性，例如应如何征收和分配燃油税，以及不同车辆支付道路成本的份额程度。很少考虑交通系统是否为非驾驶员服务，或者规划决策如何影响外部成本，例如交通拥堵、碰撞风险和对其他人造成的污染。结果往往是不公平的。例如，许多高速公路项目破坏了多式联运城市社区，因为规划过程认识到这些项目为驾车者带来的好处，但很少考虑到它们对居民造成的可达性、宜居性和经济机会的降低。这些高速公路现在受到广泛批评，有些可能会被拆除，但它们造成的损害是不可逆转的。再举一个例子。大多数司法管辖区都有路外停车最低限额，这会使房屋成本增加数万美元，使普通家庭每周的食品杂货账单增加几美元。这是不公平的，因为它迫使驾驶率低于平均水平的家庭补贴驾驶率高于平均水平的邻居的停车费。然而，这些公平影响往往被忽视；在评估停车最低限额时，规划人员很少分析谁最终承担成本或它们如何影响住房和食品负担能力。这些例子说明了在交通规划中需要更全面的公平分析。然而，这可能具有挑战性。如何定义公平、考虑和衡量影响以及对人员进行分类会显著影响结果。一项决策可能以一种方式评估时看起来公平，但以另一种方式评估时则不然。没有单一的正确方法来评估交通公平性。通常最好考虑各种观点、影响和分析方法。公平规划需要参与交通决策的人们了解这些问题。本报告概述了主要的交通公平概念，并描述了将公平目标纳入政策和规划分析的实用方法。
国际科学创新研究杂志
摘要：人工智能（AI）工作量的计算需求不断增长，已大大升级了数据中心的能源消耗。AI驱动的应用程序，包括深度学习，自然语言处理和自主系统，都需要实质性的计算能力，主要由图形处理单元提供。这些GPU在提高计算效率的同时，有助于大量的功耗和热量产生，因此需要采取先进的冷却策略。本研究提供了对AI特异性硬件功率使用的定量评估，重点是NVIDIA H100 GPU。该分析将AI数据中心的能源消耗与美国普通家庭用力进行了比较，这表明单个AI机架的消耗大约是典型家庭能量的39倍。此外，一项可伸缩性分析估计，大约87个新的超尺度数据中心消耗了纽约市消耗的电力。这强调，随着AI数据中心的快速增长，大规模的部署可能导致全球能源需求前所未有的增长。此外，该研究还评估了耗散热量对冷却需求的影响，强调了对节能冷却溶液的需求，包括液体和浸入冷却技术。未来的研究方向包括节能AI模型，可再生能源整合，可持续的AI加速器设计以及智能的工作负载优化，以减轻大规模AI采用的环境影响。I.但是，量化AI硬件的功率和冷却需求的研究仍然有限。本研究为设计更可持续的AI驱动数据中心提供了关键见解，同时保持高性能计算效率。关键字：AI数据中心，功耗，耗散耗散，能效，数据中心冷却，GPU计算，城市能源影响，可持续性AI，高性能计算，高尺度基础架构，热量管理，工作负载，优化，碳足迹减少，可再生能源能源整合，可再生能源整合，AI ACELERASTOR，AI ACCELERARSTORSRATOR，AI ACCELERARSTORS。简介人工智能（AI）和机器学习（ML）应用具有重塑行业，需要高性能计算基础架构。AI培训模型的指数增长导致数据中心内能耗的前所未有。根据国际能源机构2023年的一份报告[1]，数据中心占全球电力需求的近1％，预计AI工作量将大大增加这一份额。科技巨头，例如Google，Amazon和Microsoft，正在积极投资于AI特异性芯片并优化数据中心冷却以减轻能源足迹。这项研究提供了对AI特异性硬件（尤其是NVIDIA H100 GPU）中功率使用情况的定量评估，并评估了其对城市能源基础设施的影响。随着AI数据中心的扩展，对电网的影响成为主要问题。本研究的目的是：•比较AI基础设施的电力使用与家庭用电量。•评估AI数据中心的可伸缩性和可持续性。•分析散热和冷却要求。II。II。关键术语的定义A.功率和能量功率（P）：功率是数据中心中的机架或电气设备消耗能量的速率。就像每时刻消耗的能量量
2. 人口，最新人口普查和估计数（2022
斜体 可靠性较低的估计数 a “代码”表示数据来源，具体如下： DF 事实上 DJ 法律上 SSDF 事实上的抽样调查 SSDJ 法律上的抽样调查 ♦ 数据指的是 2022 年。1 包括游牧人口的普通家庭和集体家庭以及单独计算的人口在内的总常住人口。 2 数据指的是国家预测。 3 普查后估计数。 4 根据 2022 年人口普查结果。 5 来源：国家统计局 (2016) 对各项卫生计划和干预措施的人口预测和优先目标估计。 6 数据指的是常住人口。 7 根据 2015 年人口普查的估计或预测。 8 来源：1984 年埃塞俄比亚人口和住房普查（国家级分析报告）。 9 根据 2000 年快速人口普查结果以及 1995 年、2002 年和 2010 年厄立特里亚人口与健康调查得出的估计数。10 估计数还考虑了 2007 年人口普查的结果。11 根据 2021 年人口普查的结果。12 仅限家庭人口。13 数据是考虑了 2019 年人口普查结果的预测数。14 两种性别的数字都包括双性人。15 数据是基于 2016 年人口普查的预测数。16 数据仅指利比亚国民。17 数据是基于 2018 年人口普查的预测数。18 包括游牧人口。19 不包括圣布兰登岛和阿加莱加岛。20 根据 2011 年人口普查的结果。 21 主要数据。22 根据 2010 年至 2011 年进行的全国人口与健康调查结果以及特别是 2014 年人口和住房普查的结果进行预测。23 数据是指基于 2017 年人口普查的国家预测。24 根据 2012 年人口普查进行预测。25 资料来源：国家人口委员会。26 数据是队列成分法预测，使用 2020 年的预测数字作为基准人口，生育率和死亡率参数来自 2010 年南苏丹家庭健康调查，并考虑到这一时期接近移民的人口。27 根据 2022 年人口普查进行预测。28 数据是指圣赫勒拿常住人口。29 数据是实际的人口普查统计数据，已根据年龄和性别错误进行了调整。30 根据 2014 年人口普查结果。 31 包括北部地区（前萨基亚埃尔阿姆拉）和南部地区（前里奥德奥罗）。 32 数据截至 4 月 20 日。 33 数据指调整了 18% 的漏报率的常住人口，包括机构人口。 34 数据截至 12 月 31 日。 35 来源：数据来自卫生部的行政数据。 36 根据 2016 年人口普查结果。 37 为确保保密性，包括总数在内的数值随机向上或向下四舍五入为“5”或“10”的倍数。因此，当这些数据被加在一起或分组时，总值可能与单个值不匹配，因为总数和小计是独立四舍五入的。同样，根据四舍五入数据计算的百分比可能不一定等于 100%。38 已根据人口普查净漏报进行调整（包括对未完全统计的印第安保留地进行调整）。39 初步的普查后估计。40 数据已调整，包括 2294 的无响应估计值。