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Landsbankinn的资助碳排放
landsbankinn HF的管理层和利益相关者。我们曾被Landsbankinn HF订婚。根据PCAF方法论，对Landsbankinn的2023年融资报告（“ PCAF报告”）提供了有限的保证。我们的参与是为了：•评估Landsbankinn在2023年贷款组合中的碳排放报告中提出的披露。我们表达了有限保证的结论。管理层的责任Landsbankinn的管理负责收集，分析，汇总和介绍报告中的信息，从而确保信息免于重大错误陈述，无论是由于欺诈还是错误。我们的独立性和质量控制符合《专业会计师道德准则》（IESBA守则）的独立性和其他道德要求，这些要求基于诚信，客观性，专业能力和适当关心，保密，保密和专业行为的基本原则。Deloitte EHF。受到国际质量管理标准（ISQM）1的约束，因此，采用了全面的质量控制系统，包括有关符合道德要求，专业标准以及适用的法律和法规要求的有记录的政策和程序。审计师的责任我们的责任是在Landsbankinn的PCAF报告中表达有限的保证结论。根据标准，我们已经计划并进行了工作，以获得有关PCAF报告是否没有物质错误陈述的有限保证。我们按照ISAE 3000（修订），除审计或对历史财务信息审查以外的其他保证参与的工作，以获得有关我们结论的有限保证。
碳足迹评估计划和树木在减少排放中的作用
摘要鉴于目前对气候变化和CO 2排放的重视，至关重要的是要确定和减轻碳足迹的特定准则。以下论文旨在估计二氧化碳二氧化碳的碳排放，同等学位与Uniza技术学院的活动以及该树通过光合作用吸收二氧化碳的能力。这项研究的主要目标是确定校园树的排放如何有助于减少整体碳排放。学院采用的方法包括评估设施，分析能源消耗和排放，利用CO 2米进行运输评估，监测空气质量以及跟踪商品和服务以有效地衡量排放。我们还计算了可用于碳固存的校园中的树木数量，以确定树木的环境影响。数据分析的结果表明，在大多数情况下，大学建筑物内的CO 2水平在700 ppm的安全范围内。我们的研究还表明，能源消耗和塑料瓶的使用是碳排放的重要来源。我们将总碳足迹计算为521 TCO 2 -EQ，与全球其他大学相比，它相对较低。这项研究表明需要决定性干预，包括安装实时监控和节能传感器。这些包括确保灯光和
![神经胶质细胞成像区分多系统萎缩和帕金森病：利用 [ 11 C ] PBR28 和机器学习分析进行正电子发射断层扫描研究](/simg/d/dbe141be97bad77b0a6908bb6f02f4c86eeef9b4.png)
神经胶质细胞成像区分多系统萎缩和帕金森病：利用 [ 11 C ] PBR28 和机器学习分析进行正电子发射断层扫描研究
1 PET 科学中心、个性化医疗和生物样本研发部、阿斯利康公司，瑞典斯德哥尔摩 2 临床神经科学系、精神病学研究中心、卡罗琳斯卡医学院，瑞典斯德哥尔摩 3 陶布研究所、神经病学系、哥伦比亚大学欧文医学中心，美国纽约 4 Invicro，英国伦敦 5 神经影像科学中心、精神病学、心理学和神经科学研究所、伦敦国王学院，英国伦敦 6 耶鲁大学 PET 中心，美国康涅狄格州纽黑文 7 图尔库 PET 中心、图尔库大学和图尔库大学医院，芬兰图尔库 8 研发部、阿斯利康公司，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 9 临床神经科学系、卡罗琳斯卡医学院，瑞典斯德哥尔摩 10 法国 MSA 参考中心、临床研究中心 CIC1436、神经科学和临床药理学系、NeuroToul COEN 中心，UMR 1 214-ToNIC 和图卢兹大学医院、INSERM 和图卢兹 3 大学，法国图卢兹 11 CRMR AMS，神经病学-神经变性疾病服务中心，CHU Bordeaux，法国波尔多 12 波尔多大学，CNRS，IMN，UMR 5293，法国波尔多 13 奥塔哥大学医学系，新西兰基督城脑研究所，新西兰基督城 14 萨勒诺大学神经退行性疾病中心，意大利萨勒诺 15 因斯布鲁克医科大学神经病学系，奥地利因斯布鲁克 16 纽约大学格罗斯曼医学院医学系，美国纽约 17 因斯布鲁克医科大学神经病学系临床神经生物学分部，奥地利因斯布鲁克
专题参与：2024 年范围 3 排放
不同行业中范围 3 上游计算的直接数据的可用性差异很大。它与发行人供应链的复杂性、其区域分布以及其销售的产品/服务类型等因素有关。一些行业提供详细的排放相关数据。例如，航空业的公司必须披露大量有关飞行时间、燃料使用和乘客人数的数据。这使得发行人更容易在其价值链中核算与航班相关的排放量。其他行业在计算范围 3 排放量方面面临着特殊的挑战。例如，食品和农业行业的公司可能拥有高度分散的供应链，投入来自大量小型供应商。这使获取直接数据变得困难，因为较小的公司可能没有资源优先报告温室气体排放，因为需要核算的实体数量太多。
排放计算方法
范围3模型增强范围3温室气体排放的建模是基于科学的迭代过程，它仍在不断发展。我们继续以持续的改进方法心态进行增强，以确保我们的范围3模型在多年来变得更加准确和强大。我们使用所谓的Esher模型基于财务活动数据（输入/输出模型）的第一个完整范围3库存开始了我们的努力，此后已经完成了多个进化步骤。对于原材料（这是我们范围3排放的最大类别），我们已经开始使用基于过程的方法进行建模，该方法采用了经过验证的通用数据库中最佳可用代理数据。重点现在一直在用特定于材料的主要材料数据替换代理数据，并且在过去几年中一直在该方向上逐渐加速。我们还审查并更新了间接材料和服务，资本货物，燃料和能源相关的活动（不包括在范围1或2中），上游和下游运输和分配以及在操作中产生的废物的排放因素。所有排放计算均已相应地重新降级。
验证 IC 传导发射和抗扰度模型（包括老化和热应力）
摘要 — 诸如老化和热应力等环境因素会严重影响集成电路 (IC) 的电磁兼容性行为。工业中可以使用标准化的 IC 传导发射模型 (ICEM-CE) 和 IC 传导抗扰模型 (ICIM-CI) 来预测 IC 和印刷电路板级别的电磁行为。然而，这些模型没有考虑到老化和极端温度变化的影响。在本文中，使用采用绝缘体上硅技术设计的定制 IC，其中包含多个独立的模拟模块，通过测量和晶体管级模拟来表征老化和温度对传导发射和抗扰的影响。执行高加速温度和湿度应力测试 (HAST) 来评估老化及其对 IC 参数的影响。结果表明，无源分布网络仅受热应力的影响，而不会受到 HAST 老化的影响。后者主要影响 IC 中的有源元件，并通过固有的永久性退化机制降低传导发射和抗扰度水平。此外，热应力主要导致晶体管特性（如阈值电压和有效迁移率）发生漂移，从而影响传导发射和抗扰度水平并导致软故障。从测量和模拟中收集的所有漂移/公差都经过了表征，以便可以将它们纳入 ICEM-CE 和 ICIM-CI 标准的未来版本中。
所得税和商品及服务税 - 排放交易计划中注册的林业以外的行业
15。发射器必须在第二年3月31日之前提交年度排放年度（从1月1日起，于12月31日结束），其产量为前一年。在1月1日至4月30日的任何时候，合格的发射器可以根据上一年的生产申请工业分配。工业分配是在五月份临时分配的。符合条件的发射器的最终分配是根据《 2002年气候变化响应法》（CCRA）的第83条确定的，其基于其截至12月31日的排放年的实际生产数字。然后从最终分配中扣除临时分配，以确定其年度分配调整（即相关排放年度的不足或过量的免费NZUS）。
氢排放和环境影响研讨会
• Ramon Alvarez, Environmental Defense Fund (EDF) • Kandilarya Barakat, U.S. Department of Transportation, Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration • Matteo Bertagni, Politecnico di Torino • William Buttner, National Renewable Energy Laboratory (NREL) • Daniel Cherney, ExxonMobil Technology & Engineering • Amgad Elgowainy, Argonne National Laboratory (ANL) • Lee Gardner, Canadian Nuclear Laboratories (CNL) • Cullen Hall, GenH2 • Didier Hauglustaine, Laboratory for Sciences of Climate and Environment (LSCE) • William Hoagland, Element One, Inc. • Hendrik Louw, Republic of South Africa • John Patterson, University of California, Irvine • Fabien Paulot, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) • Barry Prince, Fabrum •芝加哥大学Linta Reji•Matteo Robino，Snam•Munjal Shah，国家可再生能源实验室（NREL）•David Stevenson，爱丁堡大学，爱丁堡大学•Rossella Urgnani，保修枢纽，Ruishu Hub•Ruishu Wright，国家能源技术实验室（NETL）
温室气库的排放因素
1 0.139 73.25 3.0 0.60 10.18 0.42 0.08馏出燃油编号2 0.138 73.96 3.0 0.60 10.21 0.41 0.08馏出燃油编号4 0.146 75.04 3.0 0.60 10.96 0.44 0.09乙烷0.068 59.60 3.0 3.0 0.60 4.05 0.20 0.20 0.04乙烯0.058 65.96 3.0 0.60 0.60 0.60 3.83 0.17 0.17 0.03重气油0.148 74.92 3.0 0.60 0.60 11.009 0.09 3.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.0944 3.0 isob obobut 0.09 3.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09.09 isob obob obob obob obob obob obob obob obobut 6.43 0.30 0.06 Isobutylene 0.103 68.86 3.0 0.60 7.09 0.31 0.06 Kerosene 0.135 75.20 3.0 0.60 10.15 0.41 0.08 Kerosene-Type Jet Fuel 0.135 72.22 3.0 0.60 9.75 0.41 0.08 Liquefied Petroleum Gases (LPG) 0.092 61.71 3.0 0.60 5.68 0.28 0.06润滑剂0.144 74.27 3.0 0.60 10.60 10.69 0.43 0.09运动汽油0.125 70.22 3.0 0.60 0.60 0.60 8.78 0.08 NAPHTHA（NAPHTHA 7.36 0.33 0.07 Other Oil (>401 deg F) 0.139 76.22 3.0 0.60 10.59 0.42 0.08 Pentanes Plus 0.110 70.02 3.0 0.60 7.70 0.33 0.07 Petrochemical Feedstocks 0.125 71.02 3.0 0.60 8.88 0.38 0.08 Propane 0.091 62.87 3.0 0.60 5.72 0.27 0.05丙烯0.091 67.77 3.0 0.60 6.17 0.27 0.05残留燃油编号5 0.140 72.93 3.0 0.60 10.21 0.42 0.08残留燃油编号6 0.150 75.10 3.0 0.60 11.27 0.45 0.09 Special Naphtha 0.125 72.34 3.0 0.60 9.04 0.38 0.08 Unfinished Oils 0.139 74.54 3.0 0.60 10.36 0.42 0.08 Used Oil 0.138 74.00 3.0 0.60 10.21 0.41 0.08 Biomass Fuels - Liquid Biodiesel （100％）0.128 73.84 1.1 0.11 9.45 0.14 0.01乙醇（100％）0.084 68.44 1.1 0.11 0.11 5.11 5.75 0.09 0.01渲染动物脂肪0.125 71.06 1.1 0.1 0.1 0.11 0.11 0.11 8.88 0.14 0.14 0.01酒，伍德