XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEnvisions
第 10 届 SCF 会议-新闻简报-04.01.25
在 2024 年 10 月 21 日举行的早些时候的会议上，APERC 已指示 AP Transco 将州政府新发布的综合清洁能源政策 (ICE)-2024 纳入州电力计划。因此，AP Transco 对州电力计划进行了必要的修改，并在今天的会议上提交给论坛进行详细讨论和批准。ICE 政策设想将该州转变为该国的可再生和抽水蓄能中心。AP Transco 预计，除了已在批准的资源计划中考虑的负荷外，还将增加 10800 兆瓦的负荷。论坛已对 AP Transco 制定的州电力计划进行了尽职调查，并已批准发布该计划。
大学林荫道走廊规划工作草案
工作人员将提交大学大道走廊计划的工作草案，该计划为首都环城公路 (I-495) 和阿默斯特大道之间约 3.5 英里的大学大道东西 (MD 193) 制定了愿景和建议。该计划草案侧重于开发一条多式联运走廊，以支持安全、方便和健康的出行选择，并通过快速公交 (BRT) 将充满活力的社区与各种住房选择连接起来。此外，它还设想了一系列新的住宅类型，用于现有的独立住宅物业和大型机构和商业物业上的新填充开发。工作人员建议批准工作草案作为公开听证会草案，并要求规划委员会于 2025 年 2 月 27 日安排公开听证会。
实时旅客信息 - FHWA 运营
联邦公路管理局设想，未来的旅行者信息系统将为用户提供基于时间的交通网络信息，如行程时间或延误时间。所有主要路线和交通设施的状况将为用户所知，因此用户可以对可用的替代方案做出最佳选择。旅行者信息将通过各种方式全天候提供，包括个人数字助理和配备远程信息处理的车辆。旅行者信息服务将能够为用户提供他们可能在旅途中甚至未来旅程中遇到的交通状况预测。信息和数据将使用公认的标准在管辖区、机构和公司之间轻松交换，因此旅行者可以根据全面的区域状况获得最佳信息。
重新构想工作的未来 | 联合国开发计划署
在即将发布的《2023 年数字化转型国家人类发展报告》中，联合国开发计划署将探索、推断和构建这些挑战和机遇，为巴基斯坦提供数字化概况和政策框架，供其采用和实施，以实现其更大的发展目标。联合国开发计划署针对巴基斯坦的下一个五年期（2023-2027 年）计划将这些变革性变化视为可持续发展目标的推动因素。通过策划关于数字化转型的综合政策和计划组合，联合国开发计划署将利用战略创新和数字化来投资系统思维、组合逻辑、远见和实验，为巴基斯坦创造发展解决方案。这将有助于解决数字鸿沟问题，实现包容性发展，重点是扩大数字经济、增强复原力，并为女性提供未来工作所需的基本数字技能。
重新构想工作的未来
在即将发布的《2023 年数字化转型国家人类发展报告》中，联合国开发计划署将探索、推断和构建这些挑战和机遇，为巴基斯坦提供数字化概况和政策框架，供其采用和实施，以实现其更大的发展目标。联合国开发计划署针对巴基斯坦的下一个五年期（2023-2027 年）计划将这些变革性变化视为可持续发展目标的推动因素。通过策划关于数字化转型的综合政策和计划组合，联合国开发计划署将利用战略创新和数字化来投资系统思维、组合逻辑、远见和实验，为巴基斯坦创造发展解决方案。这将有助于解决数字鸿沟问题，实现包容性发展，重点是扩大数字经济、增强复原力，并为女性提供未来工作所需的基本数字技能培训。
2020 年全球电子垃圾监测报告
SCYCLE 项目目前正从联合国大学过渡到联合国训练研究所，该项目旨在通过独立、全面和实用的研究和培训，使社会能够将生产、使用和处置无处不在的商品（尤其是电气和电子设备）对环境的负荷降低到可持续的水平，为政策制定和决策提供更全面的事实基础。因此，SCYCLE 的活动重点是开发电气和电子设备以及其他无处不在的商品的可持续生产、消费和处置模式。SCYCLE 引领全球电子垃圾讨论，并推进基于生命周期思维的可持续电子垃圾管理战略。有关 SCYCLE 及其项目（包括其研究和培训活动）的详细信息，请访问 www.scycle.info 和 http://scycle.vie.unu.edu。
实时旅客信息 - FHWA 运营
联邦公路管理局预计，未来的旅行者信息系统将为用户提供基于时间的交通网络信息，如旅行时间或延误时间。所有主要路线和交通设施的状况将为用户所知，因此用户可以对可用的替代方案做出最佳选择。旅行者信息将通过各种方式全天候提供，包括个人数字助理和配备远程信息处理的车辆。旅行者信息服务将能够为用户提供他们可能在旅途中甚至未来旅行中遇到的交通状况预测。信息和数据将使用公认的标准在管辖区、机构和公司之间轻松交换，因此旅行者可以根据全面的区域状况获得最佳信息。
化学工程中的人工智能
摘要：在过去的几十年里，人工智能 (AI) 深刻地改变了化学工程的格局，标志着从早期的基于规则的系统到当今复杂的机器学习和深度学习技术的旅程。这篇全面的评论探讨了人工智能在化学工程中的历史发展、当前最先进的应用和未来前景。从优化流程和预测性维护到设计新材料和药物，人工智能已经无缝融入化学工程的各个方面，提高了效率和可持续性。本文设想了一个未来，人工智能驱动的自动化和自适应控制系统将在化学过程中发挥核心作用，应对挑战，同时强调负责任的创新。最终，人工智能的变革性影响有望重新定义化学工程领域的效率、可持续性和创新的界限。