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World File Search System过渡带
充分利用您过渡到Windows 11
您的业务面临着关键时刻，因为Windows 11迁移的截止日期。尽管这种过渡带来了令人兴奋的机会，但它也带来了挑战 - 从部署新设备到迁移数据和应用程序，同时使用户生产效率和业务受到保护。如何在最大程度地减少干扰的同时解决这个复杂的过程？Lenovo提供了完整的解决方案来简化您的过渡旅程。凭借我们的端到端服务套件，您的业务在每个步骤中都获得了一个值得信赖的合作伙伴，并具有多年的设备部署和车队管理方面的专业知识。自信和轻松地转移到Windows 11，指望我们处理繁重的工作，因此您可以专注于推动业务前进。今天与联想合作！
波兰的需求驱动型沼气厂
2022 年，波兰 70% 以上的电力来自煤炭，波兰能源部门不仅在欧洲，而且在全球都是碳排放最密集的系统之一（Gajdzik 等人，2023 年）。此外，与波兰其他部门（如运输或工业）相比，电力和热力生产的排放量最高，约为 1.5 亿吨二氧化碳当量（Forum Energii，2023 年）。减少煤炭在波兰电力系统 (PPS) 中的作用的必要性是显而易见的——无论是在政府层面还是在公众意识中（Brauers 和 Oei，2020 年；Mrozowska 等人，2021 年）。然而，对于波兰能源专家来说，从稳定的传统发电来源（如燃煤电厂）向间歇性可再生能源 (RES) 的快速过渡带来了重大挑战，尤其是在缺乏
檀香根际的微生物和生化活性
摘要：对从南干区和卡纳塔克邦过渡带收集的根际和非裂圈土壤进行了研究。分析了这些土壤的微生物种群和酶活性。红色沙质壤土是该区域中发现的主要土壤类型。在过渡区的草际，微生物种群最高，在南方干燥区与凉鞋根际相当。细菌种群更多地在与草根际相当的凉鞋根际中。百分比的菌根定殖在凉鞋根际中最高。但是，在两种情况下，草中的定植与凉鞋相当。菌根孢子种群在凉鞋根圈中更多，在非河流圈区域中最少。碱性磷化酶活性遵循南方干燥区土壤的趋势相同的趋势，而在过渡区的情况下，这种根源的草的活性或多或少相似。
静态掩蔽技术在磁控溅射技术中线性可变滤光片生产中的应用
从设计角度来看，获得可变滤波器的可能性取决于多层涂层的光谱特性与某些层（如果不是全部）厚度的依赖关系。在由两个金属镜形成的法布里-珀罗滤波器的特定情况下，腔层厚度的简单变化会使其中心波长发生偏移。这种简单的结构具有自然提供宽抑制带的优势，但不足以提供尖锐的过渡带通，并导致高吸收损耗。为了改善最后一点，一种解决方案是使用所谓的感应透射滤波器方法，其中金属层放置在介电法布里-珀罗滤波器腔内电场分布最小处 [2-4]。然而，生产具有任意指定抑制、宽度和锐度特性的滤波器的唯一方法是使用标准的全介电方法，该方法由多腔法布里-珀罗结构与附加介电短波长和长波长通断滤波器相关联形成。在这种情况下，所有层的厚度必须通过一个公共因子进行调整，从而产生比例的波长偏移，以产生可变滤波器[5,6]。
KLP的基于科学的目标 吉隆坡资金的半年报告
KLP的近期温室气体（GHG）减少目标已通过基于科学的目标计划（SBTI）正式验证，将KLP的气候策略与全球目标升高到前工业前水平高1.5°C的全球目标。这些目标表明，KLP致力于促进低碳经济并应对与气候相关的财务风险。KLP认识到实现全球气候目标需要集体努力。尽管个人影响力可能受到限制，但KLP致力于利用其作为金融机构的作用来加速向可持续的低碳经济过渡。未能实现气候目标将施加大量的社会成本，并向市场构成严重的系统性风险。此外，落后于市场向低碳经济的过渡带来了很大的财务风险。KLP将气候风险视为退休金资本回报风险的关键驱动力。我们认为，未来的全球变暖将不可避免地导致未来的养老金成本更高。通过设定雄心勃勃的科学目标并采取决定性的行动，KLP有助于降低过渡风险并为我们的养老金受益人建立更具弹性的投资组合。在我们的气候策略中阅读有关此的更多信息。KLP对2030 KLP SBTI批准2030的气候承诺的气候承诺包括：范围1和2目标（直接操作）：
“量子”效应
带宽需求持续增长 不断增长的带宽消耗需求继续对全球数据通信行业构成挑战。随着 400G 收发器出货量在 2021 年及以后大幅扩大，800G 光器件已计划在 2022 年上市。端口速度的加速周转以及链路预算的减少，导致半导体和光电子厂商不断面临压力，需要以极具竞争力的价格提供可靠的技术。在一个以成本和性能之间的平衡为主导的领域，光纤安装的质量至关重要。 链路余量可节省成本 从 100G 到 400G+ 生态系统的过渡带来了新的复杂性。现代数据通信光器件在设计上会产生高误码率，这意味着 FEC（前向纠错）编码方案对于维持稳定的连接必不可少 1 。由于 PAM4 等先进调制技术对光学元件性能提出了更严格的要求，光损耗预算也比以往任何时候都低。因此，网络运营商必须寻求高性能光纤解决方案，例如 Legrand Quantum 2 光纤解决方案，以尽可能多地利用光学余量。有了卓越的光纤基础设施，用户就可以寻求更经济高效的收发器来适应他们的网络环境。这为 DR-Lite 等性能轻松、价格具有竞争力的标准铺平了道路。优化网络支出确保高容量网络高效运行已经是一项昂贵而复杂的操作，更不用说链路故障的威胁了。大多数故障都与连接器端面和端口受污染、收发器激光性能下降或光纤弯曲/应力有关。前面提到的故障模式将受益于高性能光纤，因为这将延长链路寿命并减少昂贵的运营商故障单。因此，从运营和采购的角度来看，最大化光学性能裕度（光学余量）与优化总体成本之间存在不可避免的关联。
认证和融资提案
新墨西哥州多尼亚安娜县 随着越来越多的可再生能源被纳入电力系统，向低碳、最终实现零碳电网的过渡带来了挑战和机遇。主要挑战之一是风能和太阳能等可再生能源的间歇性。电网运营商必须有能力调节电网中来自基载和间歇性能源的电力并最大程度地提高其利用效率，而储能系统是运营商实现这一目标的最简单、最有效的工具之一。位于新墨西哥州南部的圣特蕾莎太阳能+储能项目（“项目”）将实现两个主要目标：增加太阳能发电能力（150 MW AC），以及为埃尔帕索电力公司 (EPE) 电网增加一个 150 MW AC 独立电池储能系统 (BESS)，为新墨西哥州多尼亚安娜县和德克萨斯州埃尔帕索县的社区提供服务。该项目的 BESS 组件将有助于将太阳能组件和其他间歇性可再生能源产生的电力整合到 EPE 的系统中，通过最大限度地减少电力中断和减少供需不匹配造成的能源损失来支持更可靠的电网。作为德克萨斯州和新墨西哥州的区域电力供应商，EPE 寻求清洁能源，为两个州的可再生能源组合标准 (RPS) 做出贡献。虽然德克萨斯州已经超过了其 RPS，但 1 EPE 正在顺利遵守新墨西哥州的 RPS，该标准要求到 2030 年 50% 的电力来自无碳能源，到 2045 年 100% 来自无碳能源。截至 2023 年 12 月 31 日，其发电组合中有 42% 来自无碳能源，该项目将帮助该公司更接近达到该州的 RPS。尽管该项目减少的排放也将使新墨西哥州以外的居民受益，但其预期结果是基于新墨西哥州的能源发电组合和新墨西哥州居民的电力需求计算的。 NADBank 参与该项目的融资非常重要，因为它在可再生能源和储能项目融资方面拥有独特的经验，并且能够提供债务结构支持。在这种情况下，NADBank 还填补了项目建设所需的融资缺口，直到发起人能够在项目商业运营日期附近找到投资税收抵免买家。表 1 重点介绍了有关该项目的资格、目标和结果以及 NADBank 提出的融资的关键事实。
Pacificorp在犹他州和怀俄明州清洁能源投资的经济机会
电力公司，例如Pacificorp（及其子公司落基山的电力），每年投资数十亿美元，以可靠地为客户产生和传递电力所需的基础设施。这些投资选择的经济影响远远达到了。可再生能源和电池存储投资是推动经济增长的独特机会，同时最大程度地减少了与燃料相关的风险和其他对电力客户的成本。这些清洁能源资源的更高部署可以推动大量的工作增长，尤其是在项目构建阶段，但在长期工作中也可以从运营和维护中进行。同时，现有的煤炭和天然气生产资源也有助于持续的就业。但是，随着这些设施的许多年龄，它们的运作越来越不经济，其所有者试图与替换资源的添加相同确定最佳的退休时间表。这些过渡带来了重大的经济考虑，包括在清洁能源部门创造了重大的新就业机会和税收，这也与与煤炭和天然气发电厂相关的就业和税收收入的潜在下降，因为这些设施被淘汰。本研究评估了Pacificorp在发电资源组合中未来投资决策的一些影响和权衡。这项研究专门针对犹他州和怀俄明州，这是Pacificorp的“东方”地区的关键组成部分。为了进行比较，估计可更可再生能源计划在犹他州创造20,525个工作年度，怀俄明州的工作年度为7,600名。使用Inperan软件平台，当前的能源集团对Pacificorp通过其2023年综合资源计划过程开发的几种可行资源组合选项进行了整体经济影响分析。该分析量化了潜在的清洁能源投资的有益影响，以及与现有煤炭资源流离失所的劳动力过渡相关的挑战。CEG的分析将“高可再生能源”投资计划（基于Pacificorp最初的2023 IRP首选投资组合）与“低可再生能源”计划（基于Pacificorp的2024年4月更新至2023年IRP）。1该分析发现，从2024年到2042年，Pacificorp在“高更可再生能源计划”下的清洁能源资源增加预计将在犹他州产生约39,456个工作年度，并在Wyoming中产生17,533个工作年度。同时，高更可再生能源计划包括某些燃煤发电厂相对于低可再生能源计划的加速退休日期。估计这些较早的退休估计会导致犹他州约10,487个工作年度净损失和怀俄明州的536个工作年度。
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。