航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见,而且是因为它是前往遥远国家的最快方式,有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此,航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起,从而使其能够吸引更多的受众。到2023年,全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据,任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展,全球飞行数量增加了,因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B(自动依赖性监视广播)技术发挥作用的地方,可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度,高度和位置提供实时数据来提供帮助,从而可以更准确,更安全地跟踪飞机。尽管有好处,但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍,尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而,巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散,并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前,营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施,导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性,而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例(包括物流,研究和情报收集)的能力。derad网络在这一点上步骤,并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励,创建了一个互惠互利的系统,其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构,DERAD网络克服了传统系统效率低下,实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性,并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如,研究人员,记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据,从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问,可扩展的解决方案,为全球空中交通管理设置新标准
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据,并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中,使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准,而碳排放量则被视为独立变量,以及控制变量,例如公司规模,杠杆率,公司的增长率,公司增长和公司价值。研究结果表明,碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。
结果和讨论:结果表明,随着温度与最佳生长条件紧密对齐,11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应,但研究发现,考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题,使用100 kg n ha -1是最佳的。此外,水生产率,蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明,早期播种,40%ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1,表现出较高的碳效率和可持续性,同时最小化n 2 O发射。但是,这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言,该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力,在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
社会技术系统中的互操作性描述了离散和技术或组织异质系统与其他系统共享服务或重新源的能力。相关的利益相关者群体作为单个“集成”系统(Cooling&Hixson,1978)或系统之间的“无缝”感(Lawson&Herrada,2022),相关的利益相关者群体经历了完全可互操作的系统(Cooling&Hixson,1978),这是一个完全可互操作的系统(Cooling&Hixson,1978),尽管可以代表那些设计和维护这些系统,但这种体验可以掩盖相当大的努力。可以通过特定的工作来实现互操作性,以通过制定和采用标准将两个系统连接在一起,这些标准可以允许任意数量的系统相互接口,或者通过在系统本身的设计和实现中构建可通用的Interoper能力的集成方法。
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位,需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法,例如迭代最接近的点(ICP)算法,可能会在几何无知的环境中遭受损害,这些环境已知,这些环境已知会导致点云登记性能恶化,并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题,这项工作提出了i)稳健的可局部性检测模块,ii)局限性感知到的受限的ICP优化模块,该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测,以分析优化的主要方向的对齐强度,作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中,然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中,以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较,证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中,所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序,当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构,当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整,当他人认为自己已经建立了密封系统。现在,代码(动态紧急系统的手学)是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的,而是不完整的共振检测遗迹。
● Low Energy Transformation Initiative ( LETI) Climate Emergency Design Guide ● Building Research Establishment Environmental Assessment Method (BREEAM) New Construction Version 6 ● BREEAM Refurbishment and fit-out 2014 ● Chartered Institution of Building Services Engineers ( CIBSE)Guides ● Royal Institution of Chartered Surveyors ( RICS) - Whole Life Carbon Assessment for the Built Environment ● Royal Institute of British Architects (RIBA) 2020 Plan of Work ●RIBA 2030气候挑战●更好的建筑物伙伴关系文件和标准●政府软着陆●绿色建筑委员会 - 建筑物任务2030●英国绿色建筑委员会(UKGBC)净零碳建筑物净建筑物 - 框架定义●政府购买标准的框架定义标准,政府购买标准的第6条,绿化标准●实施能源技术列表●实施绿色的产品●实施绿色的产品●实施绿色的产品●•实施绿色的产品。 ●政府枢纽健康建筑标准●训练基础设施性能[TIP2030]●建筑剧本
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
自1987年布伦特兰委员会的报告发布以来,全世界一直在努力实现农业和渔业,采矿,能源,制造,气候行动以及许多其他重要部门的可持续发展概念。现在,世界正处于一个转折点,即能源,环境和经济之间需要关注的关注。“能源与环境可持续性技术”的编辑和章节作者提供了有关如何思考地球资源消费的重要见解,同时注意后代的需求。马丁·姆坎达威(Martin Mkandawire)是马拉维人,他在德国工作了几十年,在加拿大工作了12年。艾伦·布里顿(Allen Britten)是加拿大人,但在印度南部从事众多技术任务。钱德拉·德维·拉曼(Chandra Devi Raman)代表了一代新兴的年轻女性,他们在印度和英国学习工程学,并在加拿大进行了研究。这个多元文化的编辑团队及其章节作者具有构成这本重要书籍的愿景和专业经验,并提供了对能源和环境联系的新鲜,全球的看法,以及如何维持环境并生产清洁能源。本书中论文的特殊优势是它们如何缩小重要的可持续性挑战。使用分析化学,纳米技术,生物技术,仿生和其他技术;然后放大以反思北部新兴经济体的北部发达经济体和低消费量的高自然资源消费所带来的问题。Edwin Maclellan,博士。放大的并置,然后放大,同时考虑北部和南方与能量和环境有关,提供了有见地和及时的视角。(prof(em))
2023 年 4 月 28 日 — 和实践。本备忘录的重点是自然如何成为我们可以而且必须利用的重要资源,以适应不断变化的环境条件和……
