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建筑物计算和报告中的碳足迹（iedición）
D.AntonioGarcíaMartínez。de Sevilla大学 - construccionesarquitectónicasi deto。Bernardette Soust Soust verdaguer。otro个人de la us-教授Colaborador外部D. CarlosRodríguezCampos。Institución没有大学 - 梅斯管理服务SA D. JuanCarlosGómezDeCózar。de Sevilla大学 - construccionesarquitectónicasi deto。MaríaBelénReyAlvarez。 otro个人de la us-教授colaborador外部DTO。 Milagrosa BorralloJiménez。 de Sevilla大学-ConderccionesarquitectónicasiMaríaBelénReyAlvarez。otro个人de la us-教授colaborador外部DTO。Milagrosa BorralloJiménez。de Sevilla大学-Conderccionesarquitectónicasi
在生产中使用3D打印技术的可能性
本文为读者提供了对航空航天技术制造过程中工业3D打印技术的简要概述。它包括对航空航天行业中3D印刷的位置的分析，以及基于对优势 /劣势，机遇和威胁的营销分析，其未来发展的预测。许多航空公司和AMO（经过批准的维护组织）依赖于长途交付的外部提供的备件。整个过程既昂贵又耗时，这意味着公司的利润损失。因此，执行的SWOT分析可以最终帮助AMO经理根据当前的创新性和进步的工业3D打印来重新评估其生产过程。这项工作的目的是指出创新的3D打印技术在航空空间中的存在，并强调其偏好，并强调其最终的偏好，并在最终的过程中提供了最终的偏好，并以最终的方式构成了未来的工艺，并实现了最终的偏好。可持续性
驱逐投资者甲板vfinal-打印版本
前瞻性陈述本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义。驱逐者打算通过修订的《证券法》第27A条中包含的《安全港》规定涵盖的前瞻性陈述，以及1934年《证券交易法》第21E条，并进行了修订。此类陈述是基于当前的计划，估计和管理期望，这些计划受到各种风险和不确定性的影响，这些风险可能导致实际结果与此类陈述有重大差异。包括前瞻性陈述不应被视为将实现此类计划，估计和期望的代表。Words such as “anticipate,” “expect,” “project,” “intend,” “believe,” “may,” “will,” “should,” “plan,” “could,” “continue,” “target,” “contemplate,” “estimate,” “forecast,” “guidance,” “predict,” “possible,” “potential,” “pursue,” “likely,” and the negative of these terms and similar expressions are intended to identify forward-looking语句虽然并非所有前瞻性语句都使用这些单词或表达式。在评估这些前瞻性陈述时，敦促读者仔细考虑这些因素，并在整体情况下，而不是对任何一个。任何此类前瞻性陈述都代表了管理层截至本演讲之日起的合理估计和信念。除历史事实的陈述外，所有陈述包括有关驱逐税收指导的陈述；驱逐总计可寻址市场的规模；预期的新产品推出和开发；其未来的经营业绩，现金储备和财务状况；对公司的产品路线图和产品需求的执行；公司实现利用性及其长期财务框架的道路；行业和业务趋势；公司的业务目标，计划，战略伙伴关系和市场增长；以及其竞争性的市场地位，均构成前瞻性陈述。虽然驱逐者可能会选择在将来的某个时候更新此类前瞻性陈述，但它违反了任何这样做的义务，除非法律要求，即使随后的事件导致其观点发生了变化。
基于AI的路线优化，减少碳足迹以及环保供应的未来
摘要全球供应链的快速扩张导致碳排放和环境问题增加，因此需要采用可持续物流解决方案。本研究探讨了人工智能（AI）在优化运输路线，最大程度地减少燃油消耗和减少供应链的碳足迹方面的作用。AI驱动的路线优化整合了实时交通数据，天气状况和车辆效率，以增强最后一英里的交付和货运管理。机器学习算法进一步有助于预测性维护，机队电气化策略和需求预测，从而确保运营可持续性。这项研究还研究了绿色物流实践，包括使用电力和氢能车辆，多模式运输网络以及循环经济模型，以最大程度地减少环境影响。支持区块链的碳跟踪和AI驱动的可持续性指标可提高碳足迹报告的透明度。此外，该研究强调了监管框架和行业倡议，促进了低排放运输和智能物流中心。的发现表明，AI驱动的物流解决方案可以在实现可持续性目标的同时显着提高效率。但是，必须解决诸如高实施成本，数据隐私问题和基础设施限制之类的挑战。未来的研究应着重于将AI与物联网和区块链整合在一起，以增强可持续供应链中的可追溯性和决策。AI驱动系统提供变革功能该研究得出结论，AI驱动的绿色物流可以彻底改变运输，从而为碳中性和成本效益的全球供应链提供可行的道路。关键字：绿色物流，AI路线优化，可持续运输，减少碳足迹，供应链可持续性和环保物流。引言近几十年来，全球供应链的前所未有的增长彻底改变了贸易，商业和工业。但是，这种快速扩张的环境成本很高，碳排放量增加，资源过多和生态退化的提高。货运运输仅负责全球温室气体（GHG）排放的很大比例[1]，并且随着电子商务，城市化和国际贸易的持续增长，这些数字预计将攀升。这种日益增长的环境影响刺激了对可持续物流解决方案的需求，全世界的企业和政府都在寻求创新的方法，以减少碳足迹，同时保持运营效率。推动这一转变的最有希望的进步是将人工智能（AI）整合到物流和供应链管理中。
运输技术的蓝图
其美国由总裁兼首席执行官劳拉·夏斯（Laura Chace）领导。其美国董事会由以下组织代表：Arcadis； Atkinsrealis;亚特兰大交通运输部；奥迪；极光;加利福尼亚交通运输部；骑士立方体;俄亥俄州开车;佛罗里达州交通运输部； Gannett Flemming；佐治亚州交通运输部； hntb; iteris;杰克逊维尔运输管理局；洛杉矶地铁； Mcity;迈克尔·贝克国际；内华达州交通运输部；纽约市交通运输部；预先安全联盟；高通； Rekor；旧金山县运输局；南加州政府协会；国家农场保险；德克萨斯州A＆M运输学院；德克萨斯州交通运输部；丰田； UMOVITY；加利福尼亚大学伯克利大学； Verizon;弗吉尼亚技术运输学院。
运输技术的蓝图
其美国董事会由以下组织代表：Arcadis； Atkinsrealis;亚特兰大交通运输部；奥迪；极光;加利福尼亚交通运输部；骑士立方体; DriveHio;佛罗里达州交通运输部； Gannett Flemming；佐治亚州交通运输部； hntb; iteris;杰克逊维尔运输管理局；洛杉矶地铁； Mcity;迈克尔·贝克国际；内华达州交通运输部；纽约市交通运输部；预先安全联盟；高通； Rekor；旧金山县运输局；南加州政府协会；国家农场保险；德克萨斯州A＆M运输学院；德克萨斯州交通运输部；丰田； UMOVITY；加利福尼亚大学伯克利大学； Verizon;弗吉尼亚技术运输学院。