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World File Search System用水量
公用事业费率
2每1,000加仑的所有水的体积费用（加仑） 3外城限制= 1.5倍所示的费率4此费率适用于5月至10月的每月用水量，超过了11月至4月的客户平均每月使用量的150％。 例如，John Doe平均使用400 c.f. 每月从11月到4月，因此11月至4月的平均使用情况中有150％等于600 c.f. 因此，在5月到10月，他的数量费用为每100 c.f. $ 5.24。 每月使用最多600 c.f. 和每100 c.f. $ 7.01 $ 7.01 每月使用超过600 c.f.2每1,000加仑的所有水的体积费用（加仑）3外城限制= 1.5倍所示的费率4此费率适用于5月至10月的每月用水量，超过了11月至4月的客户平均每月使用量的150％。例如，John Doe平均使用400 c.f. 每月从11月到4月，因此11月至4月的平均使用情况中有150％等于600 c.f. 因此，在5月到10月，他的数量费用为每100 c.f. $ 5.24。 每月使用最多600 c.f. 和每100 c.f. $ 7.01 $ 7.01 每月使用超过600 c.f.例如，John Doe平均使用400 c.f.每月从11月到4月，因此11月至4月的平均使用情况中有150％等于600 c.f. 因此，在5月到10月，他的数量费用为每100 c.f. $ 5.24。 每月使用最多600 c.f. 和每100 c.f. $ 7.01 $ 7.01 每月使用超过600 c.f.每月从11月到4月，因此11月至4月的平均使用情况中有150％等于600 c.f.因此，在5月到10月，他的数量费用为每100 c.f. $ 5.24。每月使用最多600 c.f.和每100 c.f. $ 7.01 $ 7.01每月使用超过600 c.f.
人工智能技术的演变：释放力量
• 人工智能受到人类大脑的启发，除了语言处理外，还展示了图像和语音识别等能力。• 人工智能算法通过收集用水量、土壤质量和天气条件方面的数据，帮助农民优化资源。• 根据皮尤研究中心的调查，42% 的专家表示，他们对 2035 年预计会出现的“人类加科技”变革的变化感到兴奋和担忧。• 人工智能存在于当今的汽车和手机中，无论是导航到地址的 GPS 还是推荐当前位置附近就餐地点的搜索平台。• 在农业领域，农场商业网络推出了人工智能农业顾问“Norm”，以协助施用农药或处方、特定城市的最佳种植时间、新化学品的研究等。
人工智能技术的演变：释放力量
• 人工智能受到人类大脑的启发，除了语言处理外，还展示了图像和语音识别等能力。• 人工智能算法通过收集用水量、土壤质量和天气条件方面的数据，帮助农民优化资源。• 根据皮尤研究中心的调查，42% 的专家表示，他们对 2035 年预计会出现的“人类加科技”变革的变化感到兴奋和担忧。• 人工智能存在于当今的汽车和手机中，无论是导航到地址的 GPS 还是推荐当前位置附近就餐地点的搜索平台。• 在农业领域，农场商业网络推出了人工智能农业顾问“Norm”，以协助施用农药或处方、特定城市的最佳种植时间、新化学品的研究等。
生物多样性足迹评估 |瀑布
营业额数据 净销售额总额 采购数据 Vattenfall 提供的各采购类别支出 燃料采购数据 土地使用压力数据 风能 土地使用数据（例如来自 GIS） 天然气和近海能源的土地使用数据 气候变化压力数据 所有范围的排放数据 CO2eq 或 CO2 取水量 用水压力数据 取水量和用水量 对海洋生物多样性的影响 生态毒性数据 空气排放数据（汞） 其他生态毒性物质 采矿数据 硬煤消耗量（单位：MWh） 石油和天然气数据 石油和天然气消耗量（单位：MWh） 作物数据 能源作物（德国/波兰） 产品数据 铀、泥炭、废弃物（作为燃料）、生物质、高炉煤气 电力数据 外购电力
2023 年亚马逊可持续发展报告
我们的 2023 年可持续发展报告分为三个主要类别：环境、价值链和人员。在环境部分，我们讨论了扩大我们的工作、与他人合作以及发明新的解决方案以最大限度地减少我们的排放、废物和用水量；增加我们对无碳能源的使用；以及改进包装、产品和我们使用的材料的开创性解决方案。在价值链部分，我们讨论了我们尊重与我们的全球业务相关的人的人权、管理负责任的供应链、创造可持续产品和使用更可持续的材料、促进供应商多元化以及对我们经营所在的社区产生积极影响的承诺。在人员部分，我们讨论了成为地球上最好的雇主和我们行业中最安全的工作场所的雄心，包括我们专注于创造积极的员工体验、优先考虑健康和安全以及建立包容性的体验。
农业中的人工智能
数据科学——农场每天在地面上产生大量数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析从农场收集的各种驱动因素，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为决策提供信息。人工智能技术使农民能够利用触手可及的数据，在使用更少的自然资源的同时种植出健康的作物。Peters 等人在“用于农业研究的带有机器学习的人工智能推荐系统”一文中利用带有机器学习的人工智能推荐系统 (RS) 最大限度地利用与解决农业问题相关的数据，提高科研人员的效率，同时提高对粮食产量估计的准确性。他们得出的结论是，RS 提供了一种强大的方法，可以利用农业企业的大量数据和科学专业知识来预测不断变化的环境条件下的农业生态系统动态。
菲律宾菲律宾国家报告2023
水是生命的基础，满足供水需求是全球挑战，尤其是在发展中国家。在2020年，据估计，有2000亿人居住在水压力区域中，无法在需要的情况下获得安全管理的饮用水服务，并没有污染。由于气候变化和人口迅速增长，某些地区预计这种情况会恶化。《联合国世界水发展报告》 2020年估计，到2050年，约有6.85亿人将居住在570多个城市中；由于气候变化，淡水供应量可能至少达到10％。全球用水量的增长是上个世纪全球人口速度的两倍以上。结合了更不稳定和不确定的供应，这将加剧水压力区域的状况，并在目前拥有丰富水资源的地区产生水压力。
电力行业-技术路线图
美国的热电发电（如天然气、煤炭、石油、核能）占该国用水量的 41%，即每天 5000 亿升（1300 亿加仑/天 [Bgal/天]）。这些用水需求大部分来自冷却系统，用于在水流之间传递热量。许多较旧的热电厂使用直流冷却，其中水一次性通过主冷凝器以去除废热。1 也有蒸发冷却方案，虽然消耗大量水，但所需的取水量远少于直流冷却系统。由于许多地区（例如加利福尼亚州）的现行法规，现在正在淘汰采用直流冷却方案的设施。2,3 可再生能源使用的水量要少得多。发电厂的主要水源是淡水地表水，但有些发电厂利用当地的机会，如市政饮用水、市政废水、地下水、海水和现场回收水。
基于云计算的智能水表系统设计
随着信息技术的飞速发展，各类信息的采集和传输逐步实现智能化，人工上门抄表、水表旋转阀门统计用水量的时代将成为历史，传统的机械式水表已不能满足新的业务需求，需要通过智能水表及时上报用水信息，能够及时感知城市供水系统的周转状态，并可加载水质、水压等监测功能。随着物联网技术、电子技术、无线传输技术、网络技术、计算机技术的应用，智能水表将成为水表新的发展趋势。智能水表系统基于物联网技术，集成NB-IOT数据传输模块，系统还集成上位机软件、区域控制柜、分流控制器、变送器等，与供水系统有机结合，实现智能控制。