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城市中的零碳建筑
由德国联邦住房，城市发展和建筑部（BMWSB）开发的可持续建筑质量密封件（QNG：Quantätssiegelnachhaltigesgebäude），促进了对可持续性的统一理解，并在同一时间为补贴提供了合法的基础。质量密封的基本要求是建筑物的生态，社会文化和经济质量方面符合一般和特殊要求的证明。QNG以两种质量水平授予高于平均水平的质量（QNG加），并且具有高于平均水平的质量（QNG-Premium），并具有认证的条件，并具有可持续结构的注册评估系统，其中包括建筑物WLC中温室气体排放的要求。它为住宅建筑物设定了WLC的基准，以分别实现QNG-Plus和QNG高知识。
双城区域科学展览会-ZFAIRS
1。展厅分为中学（MS，6-8年级）和高中（HS，9 - 12年级）。下一个项目按类别设置，然后是数字。您的项目编号中的最后4位数字是唯一的，并且按数字顺序为单位。找到自己的位置时，请设置项目。如果您订购了电力，请在“电行”中找到自己的位置。 2。完全设置了项目后，请自行检查显示屏，以确保它满足绿色显示和安全清单上的所有要求。如果您需要帮助，请询问。今年，将您在展览桌面上检查的绿色展示和安全页面放置并等待。我们的显示与安全团队成员将在过道上行走。等待他们检查您的显示。如果您有任何视频或照片可以展示法官，请准备将其展示给显示与安全团队。您需要在比赛前纠正任何违规行为。3。比赛区域的任何地方都不允许食物或饮料。唯一的例外是一瓶封闭的饮用水。（可以在大厅地区吃食物，或者非常小心地在体育馆周围的座位上食用。保持建筑物清洁！）所有垃圾都必须扔掉！4。在星期五和周日都可以在一个清晰可见的地方戴上TCRSF名称徽章。不要忘记。您需要颁奖计划的徽章！
通过强化学习的智能城市优化基于学习的预测分析
摘要 - 快速移动的城市化和城市的数字过渡的融合要求释放智能能源管理，效率符合可持续性和降低碳足迹，同时为城市居民提供高质量的生活标准。传统解决方案通常发现，考虑到能源的固有背景，各种需求以及不断变化的基础设施要求，处理能源的城市消费的强度和可变性几乎是不切实际的。作为针对挑战的建议解决方案，基于深度学习的预测分析（RLPA）的发展是为了解决为现代城市优化能源的问题。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，用于使自主优化AI代理通过顺序决策中的相互作用来学习环境中的策略。加上预测分析时，此类系统可以帮助实时能源预测，能源的分配以及网格稳定性，以实现更具适应性和成本效益的能源系统。本文研究了基于RL的预测分析对最大程度地降低智能城市能源消耗的变革效应，重点是增强需求端的能源管理，最终促进了可靠的可再生能源在分布式网格中的可靠整合并提高网格复原力。一项详细的调查奠定了典型的增强学习模型，例如Q学习，深Q网络（DQN）和参与者 - 批评算法，以评估其在大规模解决能源优化挑战方面的实际实用性。此外，在研究中处理了智能城市基础架构中RL实施，调整智能电网，物联网驱动的能源管理系统以及需求响应计划。本文提出的方法论需要比较在实际实施智能城市项目中使用强化学习以在节能领域的效率，负载
“朝着可持续城市迈进” ...
摘要：市政预算是分配资金的过程，该过程是控制财政运营的基准，可以用作市政当局和市政公司运营的指导工具。此外，预算过程可以评估为各种发展项目提供资金的适当性，并在某个级别上实施国家或州级计划和政策。目前，在全球许多发达国家中，促进城市发展管理的地方政府正在进行。强调了地方治理范式的这种转变是为了赋予城市地方机构的能力，并在对权力下放的更广泛利益的背景下在中央和国家之间分配权力。本文试图了解不同的市政公司和市政当局通过众多创新项目制定年度会议预算计划及其在运输部门的实施的各种过程。它试图了解不同印度城市各种ULB的市政预算过程，并通过评估对决策过程的资金和管辖权进行比较分析，以便为州和地方代表机构提供更大的权力下放。然后将利用获得的理解来制定研究城市城市运输领域的基本通用框架，以实现各种可持续目标，特别是可持续的目标11。
城市中的零碳建筑
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账单指责城镇
首先，该法案禁止以正式身份行事的地方官员与立法或政治有关的任何形式的言论。它广泛禁止任何公共资金被用来“游说，试图影响立法，参与政治活动或向任何实体捐款，以参与同样的目的。” “公共资金”定义为“国家，县，城镇，城市，乡村区，非法人地点或学区的赠款或拨款”。 “拨款”可能是从支付的里程到驾车到州议会大厦的里程到支付给当选或指定官员的津贴，或者支付给当地政府或州雇员的工资，他们在听证会上作证或呼吁立法者发表意见或发表意见或发表意见或发表意见，以如何影响其社区。那么，这意味着什么？好吧，因为言语禁令是在任何“政治活动”或“试图影响立法”上的，这远远超出了RSA第15章中游说的定义，因此，HB 314将阻止任何地方官员，无论是付费雇员还是接受索引的当选官员，无论是在代表城市或城镇代表任何倡导者。是不可想象的，当选的领导人将被禁止
USP学院计划智能城市和自动驾驶汽车
1 st week Feb. 17 th – 21 th Smart Cities_______________________________________________ 17/02 Presentation / Introduction All / Marcio Presentation/Outline - Simultaneous THI, USP EP, USP ICMC Smart Cities & Autonomous Vehicles - relationship & development history Discussion on the subject / students' expectations and backgrounds (students)
气候危机：使城市有弹性会议
气候危机：使城市有弹性会议会议组织者：Betsy Donald，Meric Gertler，Amy Glasmeier，Michael Kitson，Siqi Zheng Conference概述科学证据，表明人类活动是全球气候变暖的主要原因是明确的（IPCC，20233）。无论检查的证据如何，数据都令人信服 - 全球温度升高，变暖海洋或收缩冰盖。气候科学家早在1950年代就发出了警报。但是，各级政客和世界领导人最近才决定解决气候危机。全世界的城市正在经历气候引起的危机的毁灭性影响，例如野火，洪水，海平面上升，飓风，干旱或延长和频繁的极端天气。这些事件影响了所有阶级，社会和地点，但有些事件认为它们不成比例地影响边缘化和脆弱的社区和物理环境（Leichenko＆O'Brien，2008; Leichenko＆O'Brien，2019年）。气候风险是特定于位置的，因此区域和城市角度至关重要。然而，从气候对话中，从城市和区域的角度工作的学者至少在1990年代后期，随着绿色经济学，工业生态和循环经济的出现（Easterling，1997; Bulkeley＆Betsill，2005; Kythreotis et al。2020; avoyan et en，coy and coegoyan et en，202 and coegoyan et en，co）et en，coye et en geen，coy et et en a a ege et en e e geen et et en; avoyan et。虽然地区和城市学者呼吁采用新的模型来解决日益严重的气候危机，但有必要超越“另一个世界是可能的”建议（Donald＆Gray，2019年）。最近，有关能量过渡的文献已注明了明确的空间重点（Coenen等，2012; Hansen and Coenen，2015; Boschma等，2017; Coenen等人，Coenen等，2021），研究了地方特定的工业结构，先前的公共政治，当地的公共政治，以及其他型号，以及其他型号，以及其他型号，以及其他 - 以及其他型号。这样做，这项工作打开了新的地形，因为我们试图了解气候危机对特定地方的影响以及地理上不平衡的影响和不公正的过程，以及当地，地区，国家和国际行为者应对这一生存挑战的反应（Bulkeley等，2014）。在由联合国COP程序等全球机构介导的民族国家之间的合作似乎正在动摇，因此对填补真空的地方和地区行动的需求尤为严重。像C40城市这样的机构 - 一个全球市长网络，以面对气候危机的行动 - 可能会有所帮助。此外，解决危机的解决方案不仅需要技术创新。的确，最重要的限制因素可能与改变人类行为的障碍有关。这意味着包括创新金融模型在内的机构创新将在帮助加速对碳排放量和气候适应基础设施的投资方面至关重要（Colenbrander等，2018）。这意味着中央银行，国家基础设施的作用
通过智能城市中的AI驱动预测分析来增强城市弹性
不断增长的城市废物对全球城市构成了重大的环境和经济挑战。传统的废物管理系统通常依靠效率低下的收集路线，回收过程不足以及过度使用垃圾填埋场。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，自动排序和优化的收集路线来彻底改变智能城市的废物管理。通过整合来自智能垃圾箱，机器人分类系统和预测分析的数据，城市可以实现零浪费的目标并促进循环经济实践。实验结果表明，废物隔离准确性，收集效率和回收率有显着改善，为城市废物管理提供了可持续的蓝图。
通过智能城市中的AI驱动预测分析来增强城市弹性
缺水和效率低下的水管理是快速增长的乌拉姆地区的关键挑战。传统的供水系统通常会遭受泄漏，浪费和不平等的通道，加剧了资源短缺。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，预测性维护和有效的资源分配来优化城市水管理。通过整合来自智能电表，压力传感器和天气预报的数据，城市可以降低水损失，提高分配效率并确保公平访问。实验结果表明，泄漏检测，节水和基础设施的可靠性有了显着改善，为智能城市的城市水管理提供了可持续的蓝图。