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vrod-scopestypes-2024-08-31.docx
Agriculture 4 Bundled Compost Production and Soil Application 4 Carbon Mineralization 4 Compost Addition to Rangelands 4 Feed Additives 4 Improved Irrigation Management 4 Manure Methane Digester 4 Nitrogen Management 5 Rice Emission Reductions 5 Solid Waste Separation 5 Sustainable Agriculture 5 Carbon Capture & Storage 6 Carbon Capture & Enhanced Oil Recovery 6 Carbon Capture in Concrete 6 Carbon Capture in Plastic 6 Chemical Processes 6 N2O Destruction in硝酸产生6 N2O的硝酸生产6 N2O破坏6氧化丙烷的产量7 SF6替代7 **与制冷剂相关的项目类型** 7DADACH制冷剂7 HFC制冷剂填海7 HFC替代泡沫中的HFC替代物7 HFC23销毁7 HFC23 DEPRICTION DEPRIGER EXPERTIAL ENFERTIAL ENFERINCE 8 RECERTIST ENFERANTER ENDERANTE 8 <
一项有关网络安全生成对抗网络应用的调查：前瞻性，指导和开放研究范围
随着人工智能的扩散，累积的数据量大幅增加并以数字方式分发。由于数据可在具有复杂且复杂的基础设施的数字景观中在线获得，因此基于网络安全的各种防御机制至关重要。是深入学习模型的生成对抗网络（GAN）已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。这项调查研究了深度学习模型的重要性，正是对GAN的增强网络安全防御的重要性。我们的调查旨在探索gan中完成的各种作品，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络侵入，僵尸网络检测和恶意软件检测。重点是研究gan如何成为有影响力的工具来增强这些领域中的网络安全防御。此外，本文讨论了在这些领域使用gans的挑战和约束，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文突出了甘恩在增强网络安全措施中的潜力，并解决了该领域进一步探索的必要性。
第1章：项目描述还原纽约第8轮项目范围资本区域
占地，位于村庄主要街道的东塞内卡街（East Seneca Street）上。E Seneca街111号是一个空置的住宅物业，正在失修，其中包含四套公寓。目前的所有者计划拆除3,000平方英尺的建筑物，并在其位置建造12,500平方英尺的综合用途空间，并设有两个地面零售店面，11套市场利率公寓，现场停车场，景观美化和户外座位和人行道。209-217 E Seneca Street是一个空置的混合用途物业，曾经在1865年用作Manlius图书馆，但已失去了失修。所有者计划将10,000平方英尺的物业的现有五个住宅空间翻新到市场利率的公寓中，并以最高和最佳的使用来更新和重新利用现有的两个商业空间。301-309 E Seneca街是一栋综合用途建筑，其中包含五个公寓和三个将要修复的商业空间。锡拉丘兹市 - 155万美元：该项目提议拆除和/或
VROD-ScopesTypes-v11.docx
农业 4 捆绑式堆肥生产和土壤应用 4 碳矿化 4 牧场堆肥添加 4 饲料添加剂 4 改进灌溉管理 4 粪便甲烷消化器 4 氮管理 5 水稻减排 5 固体废物分类 5 可持续农业 5 碳捕获和储存 6 碳捕获和提高石油采收率 6 混凝土中的碳捕获 6 塑料中的碳捕获 6 化学过程 6 己二酸生产中的 N2O 破坏 6 硝酸生产中的 N2O 破坏 6 环氧丙烷生产 7 SF6 替代 7 ** 制冷剂相关项目类型 ** 7 先进制冷剂 7 HFC 制冷剂回收 7 泡沫生产中的 HFC 替代 7 HFC23 破坏 7 臭氧消耗物质回收和破坏 8 制冷剂泄漏检测 8 林业和土地利用 8造林/再造林 8 避免森林转化 8
对微电网优化的综述，使用元热门技术：范围，趋势和建议
微电网（MGS）使用可再生能源来满足对消费者需求和技术进步不断增长的能源需求的增长。他们使用分布式能源资源独立用作小规模的能源网络。但是，可再生能源和功率差的间歇性是必不可少的操作问题，必须减轻改善MG的性能。为了应对这些挑战，研究人员引入了MGS的启发式优化机制。然而，本地的最小值以及无法找到全球启发式方法的最小值，在非线性和非convex优化方面造成了错误，在处理MG的几个操作方面时，挑战构成了挑战，例如能源管理优化，成本效益的调度，可靠性，存储能力，存储量，网络攻击最小化以及网格最小化和网格整合。这些挑战通过增加存储容量的管理，成本最小化，可靠性保证和可再生资源的平衡来影响MG的绩效，从而加速了对元神灵优化算法（MHOAS）的需求。本文介绍了MHOAS的最新评论及其在改善MGS运营绩效中的作用。首先，讨论了MG优化的基础知识，以探索MG网络中MHOAS的范围，必需品和机会。其次，描述了MG结构域中的几个MHOA，并总结了MG技术经济分析，负载预测，弹性提高，控制操作，故障诊断和能量管理的最新趋势。摘要表明，在这些领域的研究中，近25％的研究利用了粒子群优化方法，而遗传和灰狼算法分别被近10％和5％的本文研究，分别用于优化MG的性能。该结果总结了MHOA提出了一种系统不合稳定的优化方法，为增强未来MG的有效性提供了新的途径。最后，我们强调了在将MHOAS整合到MGS中时出现的一些挑战，有可能激励研究人员在该领域进行进一步的研究。
用于揭示和减少基础设施、建筑和城市范围内碳足迹的数字工具
摘要：气候变化问题令人震惊，给所有国家和行业带来压力。建筑、工程、施工和设施管理 (AEC/FM) 行业责任重大，因为它占全球能源使用和温室气体排放的三分之一以上。同时，数字技术的发展带来了缓解环境问题的机遇。因此，本研究旨在通过收集和审查基础设施、建筑和城市范围内开发的数字碳足迹分析工具来研究 AEC/FM 行业数字化发展和转型的最新进展。具体而言，本研究 (1) 生成了碳足迹分析结果的审查方法；(2) 展示了基础设施、建筑和城市范围的审查结果，并从四个方面分析和比较了跨范围的结果：碳足迹分析策略、标准和协议、评级系统和数字工具的总体发展水平；(3) 讨论了行业解决环境问题的潜在方向。本研究表明，碳相关领域的数字化水平尚处于初级阶段，应从学术和实践两个方面努力推动应对严峻气候变化问题的数字化发展。