目前是全球二氧化碳排放增加的主要驱动力,占 2010 年至 2019 年总排放增加的 42%。它也是化石燃料生产中甲烷排放的最大份额。1 仅 2020 年石油和天然气生产的排放量就占我们剩余碳预算的 6.6%。如果石油和天然气行业将其产量维持在 2020 年的水平,那么它将在 15 年内独自耗尽全球碳预算。然而,2020 年的生产率是 2016 年以来的最低水平,该行业正处于大规模扩张的过程中。截至 2023 年,539 家公司正准备将 2300 亿桶油当量 (bboe) 的未开发石油和天然气资源投入生产。2 这些短期扩张计划严重危及将全球气温升幅限制在 1.5°C 以内的努力。最新研究结果表明,即使所有煤炭开采能在一夜之间奇迹般地停止,我们仍然需要将近 20% 的石油和天然气资源留在地下,以保持在 1.5°C 的碳预算之内。3
本演示文稿包含前瞻性陈述,这些陈述反映了Uzmetkombinat在未来事件方面的当前观点。通常用“期望”,“假设”,“假设”,“打算”,“估计”,“努力为”,“为”,“目标”,“计划”,“意志”,“努力”,“努力”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Outlook”和“可比表达”,并包含与经济条件的期望或目标有关的信息,销售继续或其他YardSticks的销售或其他YardSticks的成功。前瞻性陈述基于当前有效的计划,估计和期望,符合实际的法律和监管环境,因此仅在演讲之日起有效。因此应谨慎考虑。此类陈述受到不确定性的许多风险和因素(例如在出版物中描述的那些),其中大多数很难评估,通常不在Uzmetkombinat的控制之外。相关因素包括合理的战略和运营计划的影响,包括收购或处置公司(其中股份)或其他资产。如果发生这些或其他不确定性的风险和因素,或者如果基于陈述的假设是不正确的,则Uzmetkombinat的实际结果可能会显着偏离这些声明中所示或暗示的结果。uzmetkombinat不能保证将达到期望或目标。这些关键数字应被视为补充,但不可以代替根据IFRS制备的数据。uzmetkombinat - 尽管有现有的法律义务,但通过考虑新的信息或未来事件或其他考虑因素,负债来更新前瞻性陈述的任何责任。除了根据IFRS和Uzbekistan-GAAP制备的关键数据外,Uzmetkombinat还提出了非GAAP关键数据,例如EBITDA,EBIT,EBIT,净债务和净金融负债,而不是会计法规的组成部分。非GAAP关键数据不受IFRS或任何其他通常适用的会计法规的约束。在评估Uzmetkombinat的净资产,财务状况和运营结果时,不应孤立地使用这些补充数字,也不应作为合并财务报表中提出的关键数字的替代方法,并根据相关的会计原则进行了计算。可以在百分比和数字上发生舍入差异。
摘要。聚合物洪水是生产储层中物理和化学干预的高效方法。聚合物的主要特征是它们的水增厚能力,从而降低了地层中油和水之间的粘度比,并减少了由于粘度差异或储层异质性而引起的水突破条件。此外,由于粘度的提高,聚合物溶液可以更有效地从多孔培养基中取代油和结合的储层水。它们与多孔培养基的框架相互作用,包括岩石和胶结物质,导致聚合物分子吸附到多孔培养基表面上。这种吸附阻塞通道或阻碍其中的水过滤。吸附程度受到水矿化和岩石矿物质成分的显着影响,因此需要从淡水中产生边缘以减少吸附。尽管如此,在水洗地层中吸附的积极方面很明显,因为它会降低渗透性并使拾音器剖面对齐,这对于像Uzen沉积物中的条件特别有益。本文在这种情况下介绍了洪水位移技术(FDT)的有效性的分析。
本文研究了一组个人、技术和机构变量对私立学校教师采用人工智能 (AI) 的影响。本研究的理由在于它有助于理解教师特征、机构支持和技术认知如何影响教育环境中的 AI 采用。该研究使用了 2024 年从阿塞拜疆七所学校的教师 (n =306) 收集的数据。研究表明,感知到的 AI 有用性增加了教师将 AI 用于教育目的,而感知到的 AI 易用性没有统计学上显着的影响。该研究还记录了机构政策与同事使用 AI 以及学校教师采用 AI 之间存在统计学上的显着联系。最后,研究发现了与 AI 采用和教师年龄之间的联系有关的证据,即年轻的教师更有可能采用这项技术。令人惊讶的是,个人创新能力和对新体验的开放程度并没有刺激教师采用人工智能进行教学。研究结果有助于提高该领域对教师使用人工智能进行教学的态度和动机的理解。研究结果还强调了行政法规和学校政策在刺激新技术采用方面的作用。这些发现为有关人工智能在教育中的应用的相对新颖的文献做出了贡献,并为教育机构的管理者提供了有用的建议。
ychen200@ua.edu Uzma Raja 奥本大学 uraja@auburn.edu 摘要 AI 推荐系统越来越多地应用于各种情境中,通过提供个性化推荐来促进集体利益,这些推荐有利于用户群体而不是个人。然而,追求集体利益有时可能会与个人偏好相冲突,导致用户认为推荐与他们的最佳利益背道而驰。这种现象涉及交通管理、环境保护、社会服务分配和医疗保健建议等各个领域。当用户不了解底层算法时,他们可能会遇到与他们的期望不一致的结果,从而导致怀疑并削弱对 AI 工具及其不透明决策过程的信任。因此,实现服务集体利益的总体目标成为一项挑战。这凸显了 AI 系统对可解释性的迫切需求。可解释人工智能 (XAI) 是一组过程和方法,允许人类用户理解和信任机器学习算法创建的结果和输出 (Arrieta 等人2020)。尽管在研究、实践和监管话语中受到越来越多的关注,但可解释性对基于集体利益的人工智能系统的影响仍有待探索。本文以锚定效应和计划行为理论的理论基础为基础,探讨了可解释性在培养信任和采用基于集体利益的人工智能系统中的关键作用,特别是在面对与个人最佳利益不同的建议时。具体来说,我们研究哪些特征或变量可以帮助解释人工智能推荐系统,从而促进采用基于集体利益的人工智能建议。此外,我们探讨了用户的人口统计特征和与推荐相关的感知成本如何影响可解释性对他们的信任和采用此类人工智能系统的意图的影响。
摘要:在文章中,在独立时期拍摄的一些乌兹别克电影的语言被选为研究对象,并从形态规范方面进行了检查。在检查期间,发现电影的语言还需要根据形态学标准进行检查。在电影的语言中观察到了形态手段的规范性和非规范案例。基于观测值的结论以图和表中的形式提出。注意到,与其他文学语言规范一样,形态规范在任何文学语言的形成和发展中都很重要。这是基于示例证明,电影的语言在这方面起着主导作用。得出的结论是,未来消除了示例中指出的缺点可能会导致文学语言的发展。关键词:文学语言,电影语言,文学标准,形态标准,单词建造者,词汇形式建筑商,句法形式的建筑商。
• 知名私人赞助商、承包商和贷款人的参与意味着项目采用了国际最佳实践,使项目更加稳健和可靠 • 结构良好的招标和可靠的 PPA 可以实现真正的价格发现,并为承购方提供更好的条款,尽管这主要取决于 PPA 的可融资性、资源丰富性、土地可用性、监管确定性和承购方信用评级 • 纳入信用增进机制和对公共基础设施的公共支持等其他优化措施显著提高了项目对私营部门的吸引力,从而为电力买家带来更好的结果
出生于1990年10月10日。 Fatma Arkaz在Kayseri完成了她的小学和高中教育。他在2008年至2015年之间在安卡拉大学医学院学习。在2017 - 2021年之间,Ankara Yildirim Beyazit大学医学学院精神病学系专门专业。ızdiiv>'在生殖器 - 痛苦/完整性障碍中,结合形式的诊断,调节方法的治疗情绪调节方法以及对以论文为论文毕业的上认知的检查。在2021 - 2022年2021 - 2022年卫生科学大学医学院的精神病学系之间的强制性服务职责,2022 - 2024年之间。内维鲁兹·埃雷斯(Nevruz Erez)在州医院工作期间完成了他的工作。已婚,并于2024年6月加入了治疗医疗中心家庭。
摘要。在乌兹别克斯坦,正在努力根据对世界经验的研究进一步发展渔业。在2024年,计划将鱼类产量的数量增加到90万吨,随着渔业的发展,改善其进料基地正在成为主要任务之一。考虑到主要是在乌兹别克斯坦饲养的草食鱼,计划用绿草喂食它们。为此,开发了一种砍伐绿草的装置。考虑到该设备中切碎的进料包含不同尺寸的进料,通过安装筛子设备将这些馈送分为2-3个部分,可以改善该设备,具体取决于它们的尺寸。在带有筛子分离装置的改进装置中,水分含量为70-80%的绿草被切碎并分为分数。大小不同的营养量不超过5%;切碎和无污水饲料的坚不可摧的性不超过2%。当前,已经制定了该设备的实验样本,现在正在进行其实验测试,以确定满足上述要求的最佳参数和操作模式。