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采用媒介的低 - 和零排放选项
术语词汇表4本报告中使用的首字母缩写词5执行摘要6 1。简介7 2。脱碳路线图10 3。Understand the Options 16 3.1 Zero-Emissions Options 17 3.1.1 Battery Electric Vehicles (BEV) 17 3.1.2 Hydrogen Fuel Cell Electric Vehicles (FCEV) 18 3.2 Low-Emissions Options 19 3.2.1 Biodiesel 19 3.2.2 Hydrogenation-Derived Renewable Diesel (HDRD) 20 3.2.3 Plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) and Hybrid ICE Vehicles (Hybrids) 21 4.评估选项24 4.1操作可行性25 4.2车辆可用性27 4.3基础设施要求28 4.3.1 BEV充电28 4.3.2 FCEV加油32 4.3.3替代燃料32 4.4成本32 4.5维护考虑因素32 4.5.5.5.5.1.5.5.1 BiodiesEl VAINTANCE FCEV影响34 4.6.3替代燃料影响36 4.7监管景观36 5。估计成本39 5.1动力总成经济学40 5.1.1 BEV经济学40 5.1.2 FCEV经济学40 5.1.3生物柴油和可再生柴油经济学41
混合动力：为什么可持续生物燃料混合动力汽车比纯电动汽车更好
生命周期评估 (LCA) 用于评估使用生物燃料或使用巴西或欧洲电力充电的传统内燃机汽车 (ICEV)、混合动力汽车（非插电式或插电式）和电池电动汽车 (BEV) 的温室气体排放 (GHG)，包括充电损耗。研究表明，即使在电力矩阵的碳强度与大多数国家相比较低的巴西，使用生物燃料的混合动力汽车的计算温室气体排放量也低于 BEV。此外，我们还表明，使用生物甲烷的非混合动力传统内燃机汽车的排放量低于 BEV。研究还观察到，与 BEV 相比，将巴西生物燃料与混合动力汽车相结合，每排放一公斤温室气体所行驶的距离更长。敏感性分析考虑了未来情景中金属电池的碳足迹减少，这表明生物燃料仍然是更好的选择。我们希望这些结果能够有助于指导交通脱碳的公共政策，将使用生物燃料的混合动力汽车视为比电池电动汽车更经济、更有效的替代方案，以实现 2050 年碳净零排放的可持续目标。
过敏反应中细胞外囊泡的蛋白质组织及其在血管通透性中的作用
fi g u r e 1表征，蛋白质组学分析以及对ANEV和BEV的差分分析。（a）来自代表性循环BEV和ANEV的透射电子显微镜图像。比例尺：200 nm。图像描绘了来自两个样本的代表性电动汽车。（b）通过NTA分析了每个实验条件的七种不同的EV制剂。代表性的NTA直方图显示BEV和ANEVS的平均粒径为200 nm。（c）Anevs的特征是Western blot。面板显示三名代表性患者的免疫印迹。真正的EV标记，例如CD63，TSG101，Syntenin-1和CD9。（d）通过基于质谱的定量蛋白质组学获得的蛮数据的维恩图代表了BEV和ANEVS中检测到的蛋白质之间的相交。（e）火山图显示了所有鉴定的蛋白质。在ANEVS（右侧）和BEVS（左侧）中的统计学上显着差异（p> .05）以蓝色出现。访问数字（uniprot）显示了感兴趣的蛋白质（cdc42，ficolin-2，s100a9）。主成分分析（F）和血浆衍生EV的无监督分层聚类（G）
波斯尼亚和黑塞哥维那的使命
欧盟部队 Althea 行动中德国的一个重要组成部分是两支联络观察小组 (LOT)。这些联络和观察组与民众保持联系，因此能够获得有关该国民事状况的宝贵和客观的资料。他们与当地居民、地方当局代表以及国家和国际组织建立并保持信任关系。
比较不同的制动策略，以改善基于电池级联的H桥逆变器的电动汽车的能量回收
电池电动汽车（BEV）是被认为是减少运输部门的温室气体排放并解决气候变化的解决方案之一[1]，[2]。BEV的足够市场渗透需要改善当前BEV的范围和成本[3]。因此，寻求提高电池的能量密度并提高牵引系统的整体效率。在这种情况下，本文遵循两个平行的改进轴：基于具有集成电池电池的级联的H桥逆变器（CHB-IB）[4] - [6]的创新电池子系统，以及能够在制动阶段增加能量回收率的能源管理策略的发展[7] - [10]。最近提出了一种基于CHB-IB的创新拓扑结构，以取代BEV的常规牵引系统。它由与集成电池电池组成的几个H桥转换器组成。他们为电动牵引力机提供最近的水平控制。以前的论文已经描述了这种新拓扑及其控制[11] - [13]。CHB-IB旨在履行电压源逆变器（VSI），电池管理系统（BMS）和充电器的角色。与常规拓扑相比，预计会有显着改善。先前的一项研究评估了新拓扑的效率[13]。在电牵引机的扭矩速度平面上确定了损耗图。
与印度燃烧和电动重型车辆的生命周期温室气体排放的比较
1。今天在印度生产的电池电力高清电视可提供当前车辆技术的最大温室气体排放量，但是通过在印度电网中煤炭的更快播放速度可以大大提高其影响。在各个车辆类别中，我们估计，2023年在印度生产的BEV HDV的生命周期温室气体排放量比柴油ICE HDV对应物低约17％–29％，而在其生命周期内被网格平均电力加油。但是，当用专用的可再生电力供电时，它们的排放量降低了78％–83％。印度BEV限制潜在的温室气体减少的主要因素是印度电网混合物中煤炭相对较大的份额（2021年约70％）。更大的可再生能源部署以及减少的传输和分配损失可以有意义地改善已经在路上的BEV的排放。
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
为什么氢气永远不会成为电动汽车的未来
全球走向零排放出行的运动才刚刚开始。福布斯撰稿人詹姆斯·莫里斯 (James Morris) 等人认为，命运已定，燃料电池电动汽车 (FCEV) 已经输给了电池电动汽车 (BEV)。但这种说法具有误导性和误导性。在电动汽车问世的头几年里，BEV 的销量确实更高。部分原因是，包括美国政府，尤其是加利福尼亚州政府，一直投入数十亿美元帮助 BEV 销售和充电基础设施，而对 FCEV 和加氢站的支持却滞后。仅在加利福尼亚州，政策迄今已将约 50 亿美元的纳税人、纳税人和污染者资金用于 BEV 技术，而仅约 2.1 亿美元用于 FCEV 技术。BEV 政策的规模和稳定性向市场发出了继续投资的正确信号，从而降低了成本、推出了新产品并增加了市场份额。这是政策如何发挥作用的一个很好的例子。如果得到同样慷慨和可靠的支持，FCEV 也可以取得同样甚至更大的成功。加州针对 FCEV 的政策信号仍不明朗，但其他地区的政府现在正在做出大胆的承诺。由于汽车是一个全球市场，这一点必须牢记。例如，德国今年早些时候宣布为氢燃料汽车加油基础设施提供 34 亿欧元的资金，此前已提供 4 亿欧元。该国还将再投入数十亿美元扩大绿色氢气生产，用于交通运输和其他有益用途。韩国在 FCEV 开发上投入了 20 多亿美元。任何希望在清洁交通方面取得领先地位的政策制定者都应该关注这些趋势。分析师还预测，到 2027 年，拥有 FCEV 的总成本将与 BEV 持平，或者对于续航里程更长、体型更大的车型（如 SUV）来说，成本更低，而这显然是消费者偏好的主导因素。
电动汽车工作组的建议
建议 3：中型和重型电动汽车总拥有成本 (TCO) 教育和宣传活动建议：EVWG 建议开展有针对性的公众教育和宣传活动，以提供可靠的数据驱动信息，介绍中型和重型 (MDHD) 电池电动汽车 (BEV) 和氢动力汽车的总拥有成本 (TCO)。这项计划旨在解决普遍存在的误解，即 TCO 主要由汽车购买的资本支出 (CAPEX) 决定，而忽略了关键的生命周期成本因素。必须强调 TCO 分析的复杂性，并确保利益相关者、决策者和行业团体能够访问准确、经过验证和最新的工具。这些工具应利用最新的行业和政府资源来增强理解并支持采用 MDHD BEV。背景：MDHD BEV 的 TCO 包含许多影响总体成本和可行性的动态因素。这些因素包括：
