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建造建筑建设并占用后（签发临时占用证书（TCO）），需要进行可接受的覆盖范围证明，以确保建筑物每层楼层的双向紧急响应者通信覆盖范围符合所需的信号强度和质量。注意：建筑所有者和/或ERCES测试承包商的责任与SDFD联系，要求释放用于TCO的建筑物。建筑物符合该标准范围内的标准通常需要安装ERCES以满足要求。强烈建议您考虑在建筑施工期间提供布线路径和安装导管（根据需要），以适应ERCES安装，如果需要进行测试，则需要系统以提供可接受的覆盖范围。SDFD将在提供可接受的覆盖范围或已允许，安装和完全测试/检查的任何可接受的覆盖范围证明之前，不会释放用于占用证书的建筑物（COFO）。无法接受的覆盖范围证明将需要安装专用的ERCES，并将受到ERCES许可处理和费用的约束。
AMD AI 产品蓝图2024 更新
分析基于截至 2023 年 5 月 19 日的 AMD EPYC™ 服务器虚拟化和温室气体排放 TCO 估算工具 - 版本 12.15。AMD 处理器定价基于截至 2023 年 1 月的 1KU 价格。截至 2023 年 1 月，Intel® Xeon® 可扩展 CPU 数据和定价来自 https://ark.intel.com。所有定价均以美元计算。第三方标记/徽标/产品的使用仅供参考，不代表 AMD 的任何认可。GD-83 虚拟化许可证成本是 VMware® vSphere Enterprise Plus 零售价，带生产支持 - 24x7 3 年支持，按插槽中每 32 个核心增量一个软件许可证计算。VMware 是 VMware 在美国或其他国家/地区的注册商标。1 TCO 时间范围为 3 年，包括硬件、虚拟化软件、房地产、管理和电力的估计成本，电费为 0.128 美元/千瓦时，8kW/机架，PUE 为 1.7。此分析不包括服务器外部的网络和存储电源。2 值适用于美国。请参阅尾注 SP5TCO-035A。
用于光电、光伏和储能设备的氧化锡：综述
金属氧化物半导体是一类在我们的生活中得到日益广泛应用的材料，因为它们具有有趣的可调能带隙、优异的化学和机械稳定性等。随着技术的进步，能够生产出薄膜、纳米粒子、纳米线和纳米棒形式的金属氧化物，它们的应用多年来不断增长，从半导体电子器件扩展到传感器、光电子器件、催化、能量收集和存储设备。1 – 38 半导体金属氧化物的一个有趣的应用源于这样一个事实：一些金属氧化物可以掺杂外来元素，从而表现出与金属相当的电导率。这种氧化物的薄膜允许光通过，几乎不产生吸收，因此这种薄膜非常适用于作为光电器件的电极，因为光电器件需要既对光透明又能像金属一样导电的材料。这导致了透明导电氧化物 (TCO) 的发展，它是近代大多数光电子和光伏设备不可或缺的一部分。导电透明金属氧化物薄膜，例如 SnO 2 和 ZnO（氧化锌），正在许多消费电子产品中找到应用，尤其是平板显示器、触摸屏、光伏设备、低辐射玻璃、节能窗和储能设备。8 – 10,12 – 14,39 透明导电膜是一种薄层导电材料，在可见光范围内具有低吸收率（或高光透射率），是上述任何设备的基本要求。20 电导率和透明度可以进行定制，以扩大其在大量应用中的效用。 20 – 26 除透明导电薄膜外，氧化物/金属/氧化物多层结构也得到了广泛的研究，以提高它们的光透射率和电导率，以满足 TCO 的要求。11,40 – 42 图 1 显示了不同的透明氧化物及其在光伏设备、触摸屏、平板显示器和节能智能窗中的应用。然而，只有少数掺杂特定元素的金属氧化物作为 TCO 表现出令人满意的性能，例如铟 (In) 掺杂的 SnO 2 (ITO)、氟 (F) 掺杂的 SnO 2、铝 (Al) 掺杂的 ZnO、镓 (Ga) 掺杂的 ZnO 等，尽管这些都有各自的局限性。二氧化锡作为透明导电氧化物 (TCO) 因其广泛的应用而受到了广泛的研究关注，并得到了许多研究人员的评述。 9,12,43,44 评论文章主要讨论了 ITO 的挑战和机遇。它既具有低电阻率，又具有
加利福尼亚州森林弹性的碳融资
在内华达山脉的加利福尼亚州美国河流域恢复了弹性的森林结构，可通过增加的森林碳和易于市场的生物量利用途径来产生每英亩6,100美元的碳收入，这可能会完全资助森林管理。采用动态性能基准（DPB）框架，本研究通过森林变薄，然后是开处方的火灾对恢复对高风险森林的韧性的影响。这些做法显示出初始的碳成本，但最终减少了野火的碳排放量并增加了碳存储，与无治疗的反事实情况相比，平均每英亩35 TCO 2 E的碳排放量增加了35 TCO 2 E，而市场就绪的生物量利用途径增加了另外6-23 TCO 2 E平均每英亩平均收益。治疗方法通过将碳存储从茂密，人满为患的小树转移到更多分散的，耐火的大树并使火灾后的火力严重程度（火焰长度）降低78％五年后，可以增强碳稳定性。与预处理水平相比，治疗使景观中的树木数量减少了74％，而在25年模拟结束时，碳存储量增加了6％。为了将投资者的风险降低到基于自然的解决方案中，重点是提高火灾森林中的碳稳定性并从燃料处理中产生碳收入，需要准确的预测工具。为了最大程度地确定碳效益，景观水平处理，DPB和前碳信贷的确定性至关重要。本研究表明，传统市场或新颖的碳贡献计划的碳收入可以帮助缩小加利福尼亚州森林修复的资金差距，同时强调需要创新的保护融资机制来支持生态系统的弹性和气候缓解目标。
在净零的道路上
这包括车辆的购买成本和充电基础设施（包括安装）。随着电池技术的快速开发，一些研究表明，北美的总拥有成本（TCO）均等将比我们想象的要早。23取决于车辆类和用例，预计最早为2026年，所有电池电力MHDV遍布所有段，所有细分市场均在2030年之后或不久以后达到TCO均等。虽然收取基础设施成本的费用可能很大，并且在每个应用程序的终身运营成本中增加了约25,000至75,000美元的费用，但这并不会显着影响预期的时间表，以达到整体成本竞争力。24仔细的计划和通过评估实际充电需求来充电基础设施的计划和协调可以帮助优化这些费用（例如在仓库与快速充电器的隔夜2充电）。尽管节省了潜在的成本，但参与者指出，大多数车队所有者/运营商采取的“以资本为中心”的预算不允许他们考虑使用零排放动力总成的长期节省。
还原计划
根据我们的范围3类别的排放（购买的商品和服务）。我们使用基于支出的方法来计算范围3类别1、4、6,7和9的排放。我们使用环境，食品与农村农村事务部的估计数据计算了废物（范围3类别5）数据（统计 - 家庭废物产生），统计局（英国 - 家庭雇员的数量）和英国政府政府政府GHG的公司GHG转换因素（公司报告）（排放因素）。这些排放等同于我们的基线年（2023）（2023）的碳强度度量为6.799 TCO 2 E，而2024年为14.081 TCO 2 E，根据测量期间的2 ftes，根据全职员工等效（FTE）计算的。排放减少目标WheelShare（伦敦）有限公司将使用分阶段的方法在2045年之前支持巴黎协议的目标，并向净零排放的过渡。为了实现由科学目标计划定义的真实净零，我们必须从2023年的基线中实现90％的降低，并使用经过验证的碳偏移方案减少任何剩余排放。目标描述
使用智能自动驾驶汽车对服务的经济评估：Easi-av
摘要虽然当前关于自动公共交通的大多数研究都集中在改善运营和技术方面以及解决政策和用户行为因素上，但将自动驾驶汽车集成到公共网络中的集成主要取决于成本和收支平衡点（对于运营商和地方政府）。研究量化成本和专门在学术环境中的投资回报率很少。本章旨在介绍一个模拟工具：Easi-AV，旨在作为决策工具，旨在支持实施创新移动服务的决策的公共政策。Easi-av提议1）与传统公共交通模式相比，评估部署AVCT车队的全球经济影响，以及2）帮助地方当局建立将自动驾驶汽车集成到其公共网络并想象新商业模式的方案。模拟基于所有权总成本（TCO）方法，其中包括可以独立使用的4个方面：机队大小维度，内部成本和本地外部性的TCO计算，与其他运输模式相比。easi-av已通过试点站点的真实数据进行了测试，结果证明它完全相关。
利用太阳能从生物质中生产氢气
随着全球能源转型不仅转向降低能源生产的碳强度，而且还采用新技术，可再生能源和氢能的潜在组合已成为可能同时满足这两个目标的有力竞争者。能源转型对实现可持续的低碳能源系统至关重要的一个方面是考虑所谓的“利基”技术 [1] 及其突破和成为主流的能力，与成熟技术竞争市场份额 [2]（见表 1）。尽管氢能在许多市场中仍可以说是一项“利基”技术 [3]，但它已经被公认为未来低碳能源系统的潜在存储和能源生产媒介 [4、5]。据估计，未来五年全球氢能需求每年将增长 4% 至 5% [6]。到 2050 年，根据 2 C 情景，预计氢气的年需求量将增加到 6.5 亿吨，或约 78 EJ，与目前的排放水平相比，每年可减少 60 亿吨二氧化碳 (tCO2)，前提是大多数氢气由可再生能源生产[7]。与此同时，目前氢气的生产仍然主要来自化石燃料（即通过蒸汽甲烷重整和煤气化）和通过使用各种电力输入以及碱性水、固体氧化物或质子交换膜电解方法[7]。因此，氢气生产在 2015 年产生了 5 亿吨二氧化碳，在 2019 年产生了 8.3 亿吨二氧化碳[8]。为了满足这一不断增长的需求并减少排放，需要采用碳密集程度较低的氢气生产方法。这项研究提出了一种利用生物质和太阳能生产氢气的新型工艺，这两项技术本身都已经比较成熟，但以一种独特的“利基”组合，作为低碳能源生产的建议。
3 人工智能税：人工智能数据中心应用的隐性成本
人工智能和机器学习正在工业界和学术界得到广泛应用。这是由人工智能的应用和准确性通过日益复杂的算法和模型的快速发展推动的；这反过来又刺激了对专用硬件人工智能加速器的研究。鉴于进步的快速步伐，人们很容易忘记它们通常是在真空中开发和评估的，而没有考虑完整的应用环境。本文强调需要对人工智能 (AI) 工作负载进行整体、端到端分析，并揭示“人工智能税”。 我们在边缘数据中心部署和描述人脸识别。该应用程序是一个以人工智能为中心的边缘视频分析应用程序，使用流行的开源基础设施和机器学习 (ML) 工具构建。尽管使用了最先进的人工智能和机器学习算法，但该应用程序严重依赖于预处理和后处理代码。随着以 AI 为中心的应用程序受益于加速器所承诺的加速，我们发现它们对硬件和软件基础设施施加了压力：随着 AI 加速的增加，存储和网络带宽成为主要瓶颈。通过专门针对 AI 应用程序，我们表明，专用边缘数据中心可以设计用于加速 AI 的压力，其 TCO 比来自同质服务器和基础设施的 TCO 低 15%。