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摘要：可再生能源的时间和地理可用性变化很大，因此正确选择能源储存和能源运输系统非常重要。本文提出了一种利用天然气配送网络运输和储存氢气的智能策略。目标有两个：评估电网容纳“绿色氢气”的容量限制，以适应可再生能源 (RES) 的预设份额增加，同时确定风能、光伏 (PV)、生物甲烷和电转气系统的最佳组合，以最大限度地降低投资和运营成本。为此，对整个国家的能源供应系统进行了建模和优化，考虑到天然气网络的实际特性和压力水平，天然气网络被认为是绿色氢气的唯一储存机制。操作概念是在白天用氢气填充天然气网络，晚上用天然气填充，同时始终消耗天然气-氢气混合物。绿色氢气由光伏、风力涡轮机和生物甲烷发电系统驱动的电解器产生。优化结果表明：i）只要可再生能源份额不超过 20%，就无需使用天然气电网作为可再生能源存储系统；ii）可再生能源份额占比为 20% 至 50% 时，天然气电网将接收高峰时段的剩余电力，这些电力对于“完成”可再生能源电力的可调度性是必要的；iii）超过 50% 时，高峰时段的剩余电力必须用于产生消费者所需的热能。天然气电网可用作独特的可再生能源载体和存储系统，最高可达可再生能源份额的 65%。
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设施名称：Hanwha Advanced Materials Georgia, Inc. AIRS 编号：015-00153 地点：佐治亚州怀特（巴托县） 申请编号：28817 申请日期：2023 年 4 月 6 日 背景信息 Hanwha Advanced Materials Georgia, Inc.（以下简称“设施”）是计划中的合成小型设施，位于 251 Great Valley Parkway, White, Georgia 30184（巴托县）。巴托县是前亚特兰大臭氧不达标区的一部分，其他所有标准污染物均达标。该设施计划在八条 EVA 薄膜生产线和一条背板生产线上生产乙基醋酸乙烯酯 (EVA) 薄膜和背板。将 EVA 树脂与添加剂和稳定液混合。然后将混合物送入挤出机和 T 模工艺，将物质转化为凝胶，形成所需厚度的 EVA 薄膜。对该薄膜进行退火以释放内部应力。创建表面图案，冷却薄膜，并根据客户要求将薄膜卷成卷。包装该产品并移至仓库。使用多个集尘器来控制装卸和加工操作产生的颗粒物 (PM) 排放。挥发性有机化合物 (VOC) 排放由活性炭 (AC) 塔控制。将粘合剂、固化剂和溶剂混合并涂在第一层薄膜上。然后，该薄膜通过干燥机以去除任何残留溶剂/粘合剂。然后将第二层薄膜涂在该物质上，然后将它们都层压。然后将所得的薄膜混合物重新卷绕并使其固化，以使薄膜之间的粘合剂正常发挥作用。然后，片材通过分切机以根据客户要求生成多张片材并包装储存。混合、涂覆和干燥操作预计会产生 VOC 排放。混合操作预计会产生 PM 排放。VOC 排放将由 AC 塔控制。申请目的 2023年4月6日，该工厂提交了申请编号28817，用于建造和运营EVA薄膜和背板制造厂。
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文化和人力资本 a. 科技投资方法注重长期利益，与现有的投资文化背道而驰。一旦环境被创造出来并开始取得成功，就需要支持和保护。 b. 投资文化来自高层——董事会层面的多样性可以支持文化变革。政府与监管机构和其他合作伙伴进一步就投资者和资产所有者董事会的多样性标准进行接触，有助于确保机构拥有多元化的代表性和技能，以保持对受益人的长期业绩的关注。 c. 专业投资技能——如果你想吸引最优秀的人才，你就需要付钱给他们。重点不应该只是降低管理成本。缺乏对科技企业投资扩大规模的激励。养老基金在费用方面没有足够的灵活性，无法吸引影响力投资所需的专业技能。 d. 深度科技公司的商业敏锐度远低于其他领域。我们英国是否缺乏具有商业头脑的学者？
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人道主义领域的本地化概念并不新鲜——加强本地能力和改善国际和本地人道主义行为者之间的伙伴关系的重要性早已得到广泛认可。然而，在 2016 年世界人道主义峰会 (WHS) 前夕，本地化作为一项议程的重要性显著提升，呼吁人道主义系统更加包容本地行为者成为峰会前磋商的关键主题。联合国秘书长向 WHS 提交的报告“同一个人类，共同责任”2 指出，有必要加强而不是取代国家和地方系统，这是拟议的新范式要求国际援助体系做出的根本性转变之一。随后，这一转变形成了新的工作方式 (NWOW)。3 主要人道主义捐助者已对本地化做出承诺；大谈判是一揽子人道主义融资改革方案，也是世界人道主义峰会最具体的成果之一，其中包括六项关于本地化的承诺，其中包括到 2020 年将流向地方和国家响应者的资金比例提高到 25% 的目标。本地化是性别变革和女权主义人道主义行动讨论的核心。这引起了人们对妇女和当地妇女组织在人道主义响应中的作用的关注，并呼吁增加对当地妇女领导的支持和空间，这是受危机影响国家性别变革工作的关键要素。4
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本文的主要目标是使用机器学习方法根据用户的击键动态确定用户。这种问题可以表述为分类任务。为了解决这个任务，采用了四种监督机器学习方法，即逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络。三个用户中的每一个都输入了 600 次包含 7 个符号的相同单词。数据集的行由 7 个值组成，这些值是按下特定键的时间段。基本真值是用户 ID。在应用机器学习分类方法之前，将特征转换为 z 分数。获得了每种应用方法的分类指标。确定了以下参数：精度、召回率、f1 分数、支持度、预测和受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。获得的 AUC 分数相当高。在线性回归分类器的情况下，获得了最低的 AUC 分数，等于 0.928。在神经网络分类器的情况下，AUC 分数最高。与神经网络方法相比，支持向量机和随机森林方法的结果略低。准确率、召回率和 F1 分数也呈现出同样的模式。尽管如此，获得的分类指标在每种情况下都相当高。因此，机器学习方法可有效地用于根据击键模式对用户进行分类。解决此类问题最推荐的方法是神经网络。
