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综合农场和土地管理（IFLM）方法是一种建议的方法，它将结合植被和土壤碳固存，以及一包碳管理活动，分为一种整体综合和模块化的碳养殖方法。这将使土地经理能够在单个区域或财产上进行多个碳管理活动。该方法的目的是为碳会计和碳管理活动提供模块化和适应性的方法，这将带来改善的环境福利，并帮助过渡到澳大利亚的土地部门到零净。与澳大利亚政府方法的开发过程一致，该方法已与最初计划的“模块”共同开发，以包括植被和土壤碳固存。打算通过随后的模块通过支持者主导的ACCU方案方法开发过程将进一步的隔离和回避活动添加到该方法中。IFLM目前正在开发中，澳大利亚政府致力于为政府的独立ACCU计划完整性委员会（减少排放保证委员会 - ERAC）提供证据草案，以评估并考虑是否准备公众咨询。如果获得批准，将开放方法草案，以进行正式的公众咨询和修订。ERAC将根据偏移的完整性标准评估修订的方法提案。如果得到认可，他们将向气候变化部长提出建议，以了解是否应将其作为一种方法（称为“方法论确定”）。为什么我们需要IFLM方法？要将变暖限制为1.5度，这是“重要的十年”。土地部门对于立即大规模去除CO2E至关重要，因为碳在木质生物量和土壤中的储存是目前唯一一项从大气中从大气中汲取碳的唯一经过验证的技术。一种综合的碳农业方法，将可以在澳大利亚的土地上实施的广泛碳管理活动整合在一起，将有助于释放土地部门的大量减排潜力，并到2050年对零净澳大利亚净贡献有意义的贡献。IFLM方法表示从当前的“单个属性，单个项目”范式到“集成方法”的必要演变，该方法与土地管理实践保持一致，那里有机会在同一物业上进行多个碳池进行管理。所提出的方法还旨在扩大根据当前方法可用的土地管理策略的有限数量，从而增加了合格项目的潜力。虽然其主要目的是根据ACCU计划提供高融合碳种植方法，但IFLM方法可以促进四项主要的澳大利亚政府政策，包括：
第5A部分国家公园与野生动物法案1974
关于方法的新想法或对现有方法的更改，该委员会是根据《碳信贷（碳农业倡议）法》（CTH）成立的独立法定委员会。在对ACCU计划进行独立审查后，委员会重新建立了，该计划是为了确保Accus和碳信贷框架的强大而可信的声誉，并得到了参与者，购买和社区的支持。审查发现该计划本质上是合理的，并提出了16项建议，以确保其完整性并与最佳实践保持一致。澳大利亚政府接受了每个建议，并发布了一项实施计划，阐明了改革的方法和时机。
数据、信息和知识管理策略
数据治理确保根据政策、原则和最佳实践妥善管理数据。确保我们制定了强有力的原则，这对于保证数据安全、私密、准确、可用和可追溯至关重要。该主题将包括人们必须采取的行动、他们必须遵循的流程以及在整个数据生命周期中支持他们的技术。强大的数据治理将使我们能够对数据的准确性充满信心，并了解数据的保存方式和位置。数据治理功能属于商业智能团队。
TRV 技术规格 Rev. P4
ABL 高于基线 ABYC 美国船舶和游艇委员会 AC 交流电 ACCU 自动集中控制 – 无人值守机舱。马耳他十字符号表示这些系统已在 ABS 调查下组装、测试和安装。ACM 含石棉材料 ADOT 阿拉斯加运输部 AGMA 美国齿轮制造商协会 AHU 空气处理装置 AIS 自动识别系统 AISI 美国钢铁协会 AMHS 阿拉斯加海上公路系统 AMS 此分类符号表示船舶的机械、加热器和系统已根据 ABS 规则的要求在 ABS 调查下建造和安装。ANSI 美国国家标准协会 API 美国石油协会 区域 结构、绝缘、衬里和分配系统损失后可供布置的区域。ARPA 自动雷达绘图辅助设备 ASME 美国机械工程师学会
Exens 解决方案系统和测试台
自 1974 年以来，我们一直与太空 OEM 密切合作，开发了定制测试台，为卫星和发射器制造商提供专用解决方案，以进行关键的地面测试。我们为卫星中继器测试提供尖端解决方案，这要归功于其多载波发生器系统 (MCGS)，该系统在过去 20 年中已被全球许多卫星 OEM 使用。这种独特的解决方案结合了高精度测试和灵活性，并具有用户友好的配置。Exens Solutions 制造的其他测试台包括发射器轨迹测试台、开关矩阵、组合器……
CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。
在尘土飞扬的工业环境中自动引导车辆的高精度视觉定位系统
摘要确保方便而准确的本地化解决方案是无线评估的工业场景中的基本问题。因此，在这项研究中，提出了带有光发射二极管（LED）阵列目标的局部ization系统，以自动引导车辆（AGV）导航。可见目标进行校准，并可以使用查看LED目标的相机计算姿势。引入了一种新颖的数据滤波方法，该方法将里程表数据和惯性测量单元（IMU）数据与视力数据进行了集成，以提供稳定且ACCU速率的定位。在5米长的AGV上测试了视力定位系统，结果表明，所提出的系统在6 mm处获得静态位置精度，运动位置的精度为10 mm，角度精度为0.052°，这比工业AGV应用中使用的其他方法更为精确。
人工智能在财务领域的崛起
在当今快节奏的商业环境中，用更少的资源实现更多目标的压力迫使企业减少甚至消除手动任务。利用技术对于降低管理费用和提高财务预测准确性至关重要。值得注意的是，97% 的受访者正在使用或计划在未来两年内使用 AI 来实现流程自动化和效率，96% 的受访者计划使用 AI 来实现现金预测。然而，目前 AI 在现金预测和营运资本优化方面的采用率仍然相对较低，只有 39% 和 37% 的受访财务部门使用这些技术。这表明，财务部门在未来两年内有很大的潜力赶上并利用 AI 在这些场景中的强大优势。
mdsi-用数据塑造未来
数据科学是许多研究领域（例如计算科学，数字中心和材料科学。此外，它将有助于从多种数据（例如地球观察，粒子物理或社交媒体）中推断出的预测和外推的准确性。此外，数据科学将极大地帮助将分析扩展到多个量表，无论是在时间还是空间上。ML和AI在数据科学方面取得的这些突破性进步以及计算能力已经不断增长，并且将继续影响研究，技术发展和我们的日常生活。mDSI处于这种认识论范式转移的最前沿，在这种范式上获取知识的路径越来越多地融合。
成立于 1847 年的科技公司（数字）
只要你开始寻找，西门子技术无处不在。我们乘坐的汽车采用西门子软件设计，在采用西门子自动化系统的工厂中制造，如果是电动汽车，则由可再生和分散的西门子智能电网充电。我们在智能建筑中工作，这些建筑让我们感到舒适和健康，碳中和也让地球保持健康。我们乘坐西门子火车和飞机出行，这些火车和飞机都采用了西门子技术。我们依赖西门子的创新技术迅速推向市场的救命药物，并通过我们的计算机断层扫描 ( CT ) 和核磁共振成像 ( MRI ) 扫描仪提供重要诊断，从而为世界各地的患者提供快速而准确的护理。