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FATU MALOSI-学生的信息
Fonotaga将于2024年11月18日星期一至11月22日（星期五）开始。Fatu Malosi Fonotaga将位于奥克兰的Waipapa Taumata Rau和Vaughan Park。在Fonotaga之后，学生将与主管和社区导师一起开始为期8周的实习。该计划将从2024年12月23日星期一到1月10日（星期五）中断圣诞节/新年期。学生将聚集在一起介绍他们的发现，并在2025年2月3日至4日互相庆祝他们的成功以及更广泛的心脏健康和社区。div>
Fernandez, M.、Faturahman, A. 和 Santoso, NA (2024)。利用机器学习优化废物回收中的可再生能源利用。
摘要 本研究探讨了机器学习技术在回收过程中利用可再生能源的应用。随着世界努力寻求可持续的解决方案来满足能源需求和废物管理挑战，本研究探讨了机器学习算法的集成，以优化废物回收的可再生能源生产。通过采用这些算法，该研究旨在提高可再生能源发电的效率和有效性，同时促进对环境负责的废物管理实践。该研究涵盖了来自各种回收设施的全面数据分析，确定了能源消耗模式并评估了节能机会。研究结果表明，应用机器学习可以减少高达 30% 的能源消耗，增加回收产量，减少温室气体排放。这些结果突出了在可再生能源生产的回收过程中实施智能技术的潜在好处和挑战。此外，该研究还提供了有关如何整合机器学习来支持长期可持续性并显著促进改善环境管理的见解。因此，这项研究为更清洁、更可持续的未来铺平了道路，激发了废物管理和可再生能源行业更广泛地采用创新技术。 关键词：可再生能源、机器学习、可持续废物管理 1. 简介