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筒仓工作组2023报告
概述于2022年12月，州长凯西·霍克尔（Kathy Hochul）召集了一个州机构和农业社区利益相关者的特殊工作组，以协作以支持纽约农民，并帮助促进纽约州的农业行业。宣布战略机构跨部门工作队的公告减少了农业工作组的障碍，即筒仓，随着对话的对话，州长和州长安东尼奥·德尔加多（Antonio Delgado）在2022年夏季的2022年夏季圆桌会议上与纽约农民与纽约农民遇到的障碍。州长旅行了一系列讨论，与多元化的农民和行业利益相关者会面，北国，哈德逊河谷和手指湖上直接听取了纽约州农业社区的直接听到有关其最紧迫的关注，包括有关交通工具，劳动，农业工人，农业工人住房，征收税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，税收，征收保护和征收。看到一个明确的机会应对其中一些挑战的发展，州长Hochul指控Silo工作组探索这些问题，并讨论可以采取的行政行动，以帮助改善沟通，减少对行业增长的繁重要求，简化纽约农民的业务，并为纽约农民提供直接和及时的响应，并及时地响应围绕纽约和扩展纽约的食品生产的重要问题。筒仓工作组的成员在2023年举行了季刊，该小组的讨论对于应对纽约农业产业的几个挑战至关重要，并确保纽约州继续领导该国在农业生产方面。参加Silo工作组的纽约州机构包括农业和市场部（AGM）及其负责影响纽约农民的法规或许可的同胞机构。其中包括劳工部（DOL），运输部（DOT），环境保护部（DEC），卫生部（DOH），公共服务委员会，税收与金融部（DTF），纽约州能源研发局（NYSERDA），Empire国家发展局（ESD）（ESD）（ESD）和州酒类机构（SLA）。此外，由于问题在这些机构的管辖范围之外提出，因此提出了其他国家机构代表。行业成员包括纽约州各地的农民和农业组织领导人，他们为工作组的对话带来了广泛而多样的观点。其中包括吉姆·比特纳（Jim Bittner），所有者，比特纳歌手果园（Bittner Singer Orchards）和纽约园艺学会临时导演；大梦想农场的所有者Kama Doucoure；大卫·费舍尔（David Fisher），枫树景乳制品的所有者兼纽约农场局总裁； Scolaro Fetter Grizanti＆McGough总裁Jeffrey M. Fetter，P.C。; Snowdance Farm的所有者Susan Jaffe；莫琳·托里·马歇尔（Maureen Torrey Marshall），托里农场（Torrey Farms）；莎拉·德莱尔·尼克尔斯（Sarah Dressel Nikles），老板，德莱尔农场（Dressel Farms）；布莱恩·里夫斯（Brian Reeves），合伙人，里夫斯农场（Reeves Farms）和纽约总统
钻井工厂（钻井） - 研究文件筒仓
如果挪威检验局或其子公司根据上述条款承担责任，则赔偿金额不得超过该特定服务、决定、建议或信息所收取的费用（如有）。* 在任何情况下，造成损失、损害或费用的个人或个人均不承担责任。* 如果本节中的任何条款在任何司法管辖区的法律下无效，则其余条款的有效性不受影响。
钻井工厂（钻井） - 研究文件筒仓
如果挪威检验局或其子公司根据上述条款承担责任，则赔偿金额不得超过该特定服务、决定、建议或信息所收取的费用（如有）。* 在任何情况下，造成损失、损害或费用的个人或个人均不承担责任。* 如果本节中的任何条款在任何司法管辖区的法律下无效，则其余条款的有效性不受影响。
用于长期电力存储的热能存储筒仓围护结构的隔热设计热分析
更大的可再生能源渗透率需要增加能源存储容量。需要长时储能 (LDES) 来平衡间歇性可再生能源供应与每日、每周甚至季节性的供应变化。在这些时间尺度上，传统的电化学电池变得不经济。固体颗粒热能存储 (TES) 是解决此问题的可行解决方案。固体颗粒可以达到比传统聚光太阳能 (CSP) TES 系统中使用的熔盐更高的温度 (> 1,100 ◦ C)。更高的温度可产生更高的功率循环热电转换效率。然而，在这些较高的温度下，更大的热损失和绝缘材料成本可能会抵消效率效益。在这项工作中，对能够储存 5.51 GWht 的全尺寸 3D 安全壳筒仓的绝缘设计进行了热分析，用于 LDES 用于电网电力。使用瞬态 FEA 方法模拟了提出的操作条件。经过 5 天（120 小时）的储存，在设计储存温度 1,200 ◦ C 下实现了 < 3% 的热能损失。考虑并满足了材料的热极限。还研究了存储系统性能对操作、气候和时间变化的敏感性。这些变化对系统的热效率影响很小，但对绝缘设计的其他方面确实具有重大影响。
Silo AI 利用 iTwin 平台为芬兰的水和区域供热系统运营商试行智能、数据驱动的资产优化服务
Silo AI 在芬兰为水和区域供热系统运营商试行智能数据驱动资产优化服务 利用 iTwin 平台将网络可视化工作量减少了 50%，从而改善了资产维护计划和能源效率 • Silo AI 为城市管道运营商开发并试行了一种智能数据驱动资产优化解决方案。 • 这项服务称为 Silo Flow，可以预测管道泄漏并确定区域供热系统的潜在冷却优势。 • 利用 iTwin 平台促进数据集成并提供整个管道网络的整体可视化。 • Silo Flow 将使客户网络的能源效率、性能和生产力提高几个百分点。 利用人工智能优化城市管道基础设施系统 作为北欧最大的私人人工智能 (AI) 实验室，Silo AI 开发可定制的、由 AI 驱动的解决方案和产品，实现城市基础设施、能源和物流的智能监控和预测。为了提高芬兰供水和区域供热网络的性能、可靠性和能源效率，Silo AI 发起了一个项目，为城市管道运营商开发一种智能、数据驱动的资产优化服务。Silo AI 业务开发主管 Harri Kaukovalta 表示：“很大一部分供水和区域供热网络即将到期，漏水不仅给网络运营商和社会带来了高昂的成本，也给管道网络客户带来了不适。”网络性能低下和泄漏增加了燃料消耗和水浪费，这不仅对商业不利，而且对环境也不利。Silo AI 与赫尔辛基环境服务局 HSY 和芬兰最大的电网运营商之一合作试行他们的解决方案，使这些系统运营商能够提供更可持续的能源服务，从而优化区域供热资产的性能并消除管道泄漏。Kaukovalta 说：“供热和供水的可靠性对人们有直接影响。”该系统优化服务名为 Silo Flow，可帮助预测网络故障并优先进行主动资产维护，以避免昂贵的维修和潜在的网络关闭，确保高效可靠的服务，同时最大限度地减少对环境的影响。分散的数据妨碍整体网络概览芬兰维护着超过 16,000 公里的区域供热管道。Kaukovalta 说：“尽管芬兰的区域供热系统维护得很好，但平均每 10 公里网络每年就会发生一次泄漏。”水网也是如此。Silo AI 试图利用人工智能和数据分析来查明容易发生泄漏的区域并优先进行管道维护改造。然而，管道优化和管道运行需要结合多种数据源和数据格式，从这些数据中分析出的数据和结果
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
集成的devolatilization过程。有效的解决方案
铜铜的筒仓服务服务，每种工厂的首要任务都是安全和环保的。通常在计划阶段已经参与了项目，因此可以通过挤出器Devolatilization和Silo Devolatilization的组合来开发竞争性的多阶段概念。在固相（粉末，颗粒）中的多个级别上的devolatization也可以有利，并与铜矿块X-Change®结合使用，用于加热和冷却产品。Coperion的独特专有技术为脱气研究，工程，设备供应和材料提供了单一的来源，包括组装，调试和
皇家码头开发指南 - 伦敦
这片占地 50 英亩的土地位于 Pontoon Dock 周围，是历史悠久的 Millennium Mills（一家标志性的 20 世纪面粉厂）和独特的二级保护建筑 Silo D 的所在地，这两座建筑都将作为开发项目的一部分进行修复。这些建筑曾在许多电影、电视节目和音乐视频中出现过。我们将通过在六个独特的区域内打造一个高品质的多功能目的地，为这个令人印象深刻的地方注入新的活力。Silvertown 将拥有总共 700 万平方英尺的住宅和商业空间、公共公园和更好的水路，包括新的 Silvertown 大桥。
