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虾壳废物和旧椰子水Rusli Anwar 1，Arief Rahman 2，Rus
3,4种植作物种植，PoliteKnik Pertanian Negeri Samarinda 5农业工业技术，农业学院，Palangka Raya大学摘要：人类和行业的快速增长产生了50-60％的生产材料的有机废物。这些废物可用于农业，因为人类对健康消费的意识会导致农业开始使用有机材料。以虾贝壳和旧椰子水的形式产生的有机废物可以用作植物生长和发育的有机肥料。本研究旨在检查在制造有机肥料并测试所得有机肥料的物理和化学质量过程中发生的反应动力学。这项研究具有2个因素的组合设计。第一个因素是发酵方法（F），该方法由2个级别组成，即：F 1 =带有空气软管（有氧运动）的容器，F 2 =紧密闭合的容器（厌氧）。第二个因素是有机肥料原材料（L），它由3个级别组成，即：L 1 =虾壳废物，L 2 =旧椰子水，L 3 =虾壳废物 +旧椰子水。结果显示的是物理特征，有氧发酵处理的产生有机肥料比厌氧更快，而产生有机肥料的速度也受原材料特征的影响。wheareas基于化学特性，所有处理均未符合印尼国家标准，但是有几种符合pH，c-有机和n-舌等符合的化学成分。接近标准的治疗方法是f 1 L 1和f 1 L 3治疗n total，f 1 L 2和f 2 l 2用于c-有机物。
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Shell Energy UK有限公司的注册办公室是英格兰考文垂Westwood Way Westwood商业园的Shell Energy House，CV4 8HS。在
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
Juniper Paragon自动化安装和升级指南
Paragon Automation提供自定义的容器化MGD（CMGD）用户外壳，称为Paragon Shell。系统管理员可以使用Paragon Shell部署和配置Paragon自动化群集。使用OVA或OVF捆绑包在VMware ESXI服务器上创建VM之后，已安装了Paragon Shell CLI。OVA或OVF捆绑包被预先包装，并使用创建节点VM并部署Paragon Automation群集所需的所有软件包。帕拉贡外壳安装在基本操作系统上。
2025年能源安全方案中的技术时间表
警告 - 前方的不确定性：壳牌的场景并不是未来的预测或预测。Shell的场景，包括本内容中包含的方案，不是Shell的策略或业务计划。请在2025能源安全方案中阅读此方案的完整免责声明|外壳全局
LCHA 建议征求书
● 验证轨道：适用于 TRL 3-5 的初创公司，验证轨道提供了在 EPRI 或 EPRI 成员研究机构运行实验室特性项目的机会，并被考虑加入 Shell GameChanger。在其实验室特性项目中，EPRI 作为第三方独立技术验证者提供支持，用于成本效益分析、系统平衡分析、市场可行性研究和其他分析。Shell GameChanger 提供可能的种子前和种子投资以及其他好处。● 演示轨道：适用于 TRL 5-7 的初创公司，演示轨道提供了许多可能的框架。根据战略契合度，初创公司可能有机会与 EPRI 成员公用事业公司进行商业演示和/或与 Shell 业务线或网络建立商业或开发伙伴关系（例如联合开发、试点机会、Shell Ventures 的投资和许可协议）。
石油巨头向可再生能源转型的轨迹需要扩大和加快，壳牌和道达尔在没有 S 的情况下都无法实现其气候目标
容量/客户 价格 2019 Sonnen 100% 家用电池 德国 169 Blauwind 20% 海上风电 荷兰 731 NoordzeeWind 50% 海上风电 荷兰 108 EDF Renewables 50% 海上风电 美国（新泽西） EDPR 50% 海上风电 美国（马萨诸塞州） Cleantech Solar 49% 太阳能零售商 印度、东南亚 ESCO Pacific 49% 太阳能开发商 澳大利亚 350 EOLFI 100% 海上风电开发商 法国 Greenlots 100% 电动汽车充电和电网 美国 ERM Power 100% 商业电力零售商 澳大利亚 419 Limejump 100% 数字能源平台 英国 Green Star Energy (Hudson) 100% 可再生能源零售商 英国 90 万客户 d.Light 投资少数太阳能产品 美国、全球 Powergen 投资（与 Sumitomo 合作 15% 微电网 非洲 Orb Energy 投资 20%光伏制造商 印度 2018 Silicon Ranch 44% 太阳能开发商 美国（田纳西州） 217 First Utility 100% 可再生能源零售商 英国 825K 客户 ~200 Inspire Energy 100% 可再生能源零售商 美国 ~200 MP2 100% 可再生能源运营商 美国（德克萨斯州） 1,700 ~200 Geli 少数 能源存储软件 美国（加利福尼亚州） 7 2017 NewMotion 100% 电动汽车充电 荷兰 Sunseap Group 100% 太阳能供应商/零售商 新加坡
否认，虚假信息和双重峰
这份联合工作人员报告有关大石油的长达数十年欺骗运动的最终导致了众议院监督与问责制民主党的长达三年的调查（众议院监督），该委员会在第118届国会期间与参议院预算委员会工作人员的民主党工作人员合作。调查专注于埃克森美孚公司（Exxon），雪佛龙公司（Chevron Corporation（Chevron），Shell USA Inc.（Shell）（Shell），BP America Inc.（BP）（BP），美国石油研究所（AI）（AI）和商会（会议厅），并为他们提供了稀有的努力，并欺骗了他们的投资，并欺骗了他们的投资，并欺骗了人们的努力，并欺骗了人们的投资，并欺骗了人们对更改的努力，并欺骗了人们的努力。破坏遏制温室气体排放的努力。
路易斯·圣地亚哥·米勒（Luis Santiago Mille）
计算：OS，GIT，计算机视觉，Web Dev，Linux，MicroControllers，Python，IoT，Matlab，Shell，Shell，Command Line Wet Law Lav Lab：细胞培养，基因工程和克隆，生物打印设计和模拟：固体工作，流利/comsol，fluent/comsol，comsol，生物制造，逻辑设计。认证：加州大学圣地亚哥分校的生物信息学在Coursera上（2020年5月），John Hopkins University on Coursera的基因组数据科学（2020年5月）