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北哈加斯塔登，两栖动物库存
如果采样意味着积极的检测，则意味着在不久的将来，生物体一直留在环境中。DNA在大约三周内被分解，但降解时间因季节和物种而异。在E-DNA分析的帮助下，您可以主要了解某个地区的物种。抽样是否有种类的种类，但事件的伟大是多么伟大。对于两栖动物，库存的时间仅限于早春，三月至6月初。如果需要进行物种发生的概述，则可以将E-DNA用作野外季节以外的补充剂。在瑞典，今天有两个实验室具有分析E-DNA水样品所需的无菌环境和设备。Afry使用了自然历史博物馆及其遗传识别系CGI。
领先边缘材料公司
Norra Kärr 此前曾于 2013 年获得 Bearbetningskoncession，当时该公司提议将采矿和所有加工活动都设在 Norra Kärr 矿场。根据利益相关者的反馈，Norra Kärr 项目于 2021 年进行了彻底的重新设计，完全将采矿和化学加工活动分开，后者从矿场迁出。重新设计是 2021 年完成的初步经济评估（“PEA 2021”）的基础。本新闻稿后面将包含 PEA2021 的财务亮点提醒。因此，Bearbetningskoncession 申请适用于 Norra Kärr 矿场拟定的采石作业，生产 HREE 精矿和工业矿物霞石正长岩。HREE 精矿的下游化学加工将在工业园区与类似工业一起进行，吕勒奥是首选地点。与 2015 年的预可行性研究（“PFS 2015”）相比，PEA 2021 将 Norra Kärr 的作业面积减少了 65%，用水量减少了高达 30%，并将挖掘材料转化为产品的比率从约 1% 提高到至少 60%。公司计划在 2025 年第一季度进行测试，以进一步研究霞石正长岩和霓辉石的市场潜力。霓辉石在当前设计中被归类为废料，但可能是一种可销售的产品。首席执行官 Kurt Budge 表示：
北美 - AviTrader
Magnetic MRO 和芬兰的旗舰航空公司芬兰航空签署了一项合同，将为该航空公司的合作伙伴公司 Norra 为芬兰航空运营的所有 12 架 ATR 72 机队提供完整的喷漆工作、完整的内饰整修和基础维护。第一架飞机于 5 月 8 日从 Magnetic MRO 的塔林机库交付给客户。该协议包括将所有 12 架 ATR 飞机喷成芬兰航空的涂装。除了新涂装，飞机还将进行完整的内饰整修。对于 Magnetic MRO 的内饰团队来说，这个项目涉及为飞机制作新细节的数量是该公司为单个内饰项目制造的飞机中最多的。该项目也是该公司首次为 ATR 型飞机提供基础维护。该项目预计将于 2020 年第一季度末完成。
SCA报告其气候影响
背景SCA是欧洲最大的私人森林所有者，拥有270万公顷的土地。这也是一家领先的森林工业公司，提供180万吨纸浆和纸张，以及190万m 3的实木产品（2023），以及生物能源产品，生化和电力。鉴于SCAS运营的规模，公司对气候的影响很大。大部分影响是积极的，种植森林消除了碳和木材的产品，以防止替代产品（包括基于化石的能量）的温室气体排放。从2018年开始，SCA在每份年度和可持续性报告中呈现了其总体气候影响为气候益处。在2018年报告中，SCA率先开创了一个气候报告模型，其中包括森林碳平衡，价值链排放并防止了替代产品的排放（Holmgren and Kolar，2019; SCA，2019a）。 在接下来的几年中，几家瑞典森林行业公司采用了这种方法，包括Södra，Holmen，Billerud，Stora Enso和Norra Skog。 该方法也已应用于国家和欧盟级别的分析（CEPI，2020；瑞典森林工业，2022年，2019年）。 自2018年以来，该方法已逐渐完善。 改进了背景数据，例如，已经开发了有关位移因子。 校准已经引入了瑞典国家森林库存数据，包括有关森林土壤和低生产力森林的数据。 在计算中如何处理可回收或回收材料的方法已得到增强。在2018年报告中，SCA率先开创了一个气候报告模型，其中包括森林碳平衡，价值链排放并防止了替代产品的排放（Holmgren and Kolar，2019; SCA，2019a）。在接下来的几年中，几家瑞典森林行业公司采用了这种方法，包括Södra，Holmen，Billerud，Stora Enso和Norra Skog。该方法也已应用于国家和欧盟级别的分析（CEPI，2020；瑞典森林工业，2022年，2019年）。自2018年以来，该方法已逐渐完善。改进了背景数据，例如，已经开发了有关位移因子。校准已经引入了瑞典国家森林库存数据，包括有关森林土壤和低生产力森林的数据。在计算中如何处理可回收或回收材料的方法已得到增强。已开发并包括在收获木料中包括碳存储（HWP）的方法。更新的方法论指南是由瑞典森林工业和瑞典森林研究所（Skogforsk）开发的（瑞典森林研究所，2024年）。此外，该方法的ISO标准正在开发中，预计将于2025年出版（国际标准化组织，2023年）。使用ISO标准的正在进行的工作可能会导致本文档中描述的术语和/或方法的变化。在使用原始方法进行五年的气候报告之后，SCA从2023财政年度开始，根据方法发展进行了更新的报告。本摘要的目的是描述到目前为止SCAS气候报告，介绍从2023年开始应用的更新，并提供当前的结果。
北欧商业电池存储系统的技术经济分析
如今，世界各地的太阳能电池安装速度比以往任何时候都要快，甚至在欧洲北部地区也是如此。与其他更传统的发电方式（如水力发电和煤电）相比，太阳能电池的一大区别在于，太阳能电池甚至非常适合安装在较小的设施中，例如私人或商业地产的屋顶上。然而，与此相关的一个问题是，太阳能电池的发电量随季节、时间和天气的不同而有很大差异。这意味着，不幸的是，太阳能电池很少能很好地满足房屋的电力需求，这可能会带来问题。为了解决这个问题，例如可以使用电池存储。它们的工作原理是在一天中电力生产超过需求的时段（例如晴朗的夏日中午）用太阳能电池的电力进行充电，然后在能源需求超过生产时（例如傍晚太阳落山，你打开电视并且灯亮着）放电。电池存储还可用于在停电期间供电并减轻电网连接的负载。
基于跑步图像、重量等人工智能支持的跑步测量
如今，大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时，使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明，称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前，“52 方法”（结合日期和评估因素的加权）被应用于瑞典北部大部分纸浆木材（Ölund & Selin，1999）。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性，其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积，可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用，包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式，即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成，每层包含一定数量的“神经元”（节点），每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中，这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样，是根据训练数据有效地建立预测模型。