Marriwala(v)女士Priyanka Jangra,(vi) 博士迪帕克·苏德(vii)女士DeeptiChoudhary(viii)博士RandhirBoria(ix)
学分 4 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3 学分 3
1.0这是对主题软件包中上传的主题软件包的竞标文件的参考。2.0下载竞标文件的日期和提交投标的截止日期以及竞标开放日期的特此按以下程序进行扩展并重新安排:
悖论:基于废物的生物炭在丹麦允许,而基于裂缝生物量(例如稻草残留物或草)的生物炭需要特殊的环境许可。需要清晰的框架条件,没有直接调节生物炭是不确定性的根源,并且是市场发展的障碍。适用于定位热解植物的规则,因为十个需要对本地发展计划等耗时的更改。在这种情况下,可以通过允许将热解植物放置在农村地区来从沼气市场中学习。
直到最近,Bio-CCS主要在很长的时间内(例如2050年及以后)就其潜力和缺点进行了讨论,但现在越来越关注更多的近期方面。IEA生物能源期间项目的部署BECCS/U Value Chains运行2019-2021,并致力于提供有关将BECC从飞行员带到全尺度项目的机会和挑战的见解。为此,该项目不仅将重点放在技术方面,还将关注BECCS商业模式以及公共政策在实现可持续部署BECC中发挥的作用。重点是供应链的CO 2捕获,运输和存储阶段。上游生物量原料供应系统只会很短暂地涉及,因为这些问题在其他IEA生物能源工作中进行了详细分析。
使用与移动性和沟通相关的数字技术在我们的生活中无处不在。COVID-19大流行加速了他们的收养,并改变了我们的工作,消费,互动,收集信息并与机器和世界互动的方式。几乎没有意识到它,我们发现自己沉浸在第四次工业革命中,也称为工业4.0,其特征是自动化和物理,生物学和数字技术之间的信息流。对物理和生物世界产生最大影响的4.0技术包括生物技术,高级机器人技术,3D打印,新材料和物联网(IoT)。在数字领域,4.0革命包括区块链技术,大数据及其分析,云计算,网络安全,虚拟和增强现实技术以及人工智能(AI)。
摘要。电动汽车是克服化石燃料和环境影响的消耗的解决方案。电动汽车是一种使用电池作为主要能源的电动汽车。充电时,电池容易容易充电,因此需要一个充电系统来保持电池性能以避免电池损坏。在这项研究中,研究人员使用恒定电流 - 恒定电压(CC -CV)的方法测试了SECA电动汽车,该方法在初始阶段应用恒定电流和恒定电压,直到电池充满电。电池类型是具有12V,30AH容量的铅酸电池。该电池充电系统的分析已由模糊逻辑控制器(FLC)证明是基于其规则基础的当前和电压控制器,以提高性能改善充电系统。通过该系统充电电池有望通过在充电过程中避免电池充电来维持电池寿命。
来自:Vipin Tyagi 发送:发送:2024年12月8日,星期日11:14 pm至:wayne.mcdaniel@co.hardin.hardin.tx.us cc:vipin tyagi ; nishchay chadha ; teodoro alban ; Travis Taylor ;乔什·卡尔(Josh Carl)主题:由Ace Green回收的德克萨斯州Silsbee电池回收项目的提案,代表Ace Green Recycling(ACE”(ACE”),“ ACE”(“ ACE”),在可持续的电池式电池中,我会在供应式电池,以供货物供电,以供您建立的炮台,以供货物供电。德克萨斯州。我们认为该项目提供了巨大的经济,环境和社区利益,我们寻求您的合作,社区参与以及政府激励措施使这一愿景成为现实。ACE致力于开发和部署对环境负责的解决方案,用于从车辆和消费电子产品中回收电池。与传统方法相比,我们的专有水态铝过程提供了锂,铅,镍和钴(如锂,铅,镍和钴)的高回收率,其环境足迹大大降低。为什么Silsbee:我们认为得克萨斯州的西尔斯比(Silsbee)是我们新设施的理想潜在地点之一,因为有强大的劳动力,靠近运输中心的距离以及足够的访问公用事业和基础设施。Silsbee的好处:
•关于生物多样性和健康指标(包括人类,动物,植物和环境健康)的示例,有助于评估生物多样性和健康互动主流的进度,特别是考虑到全球行动计划(第16/19条,附件I),第III和第14段。•有关数据源和存储库的信息,可用于支持指标的应用。•与其他组织或倡议有关基于科学的生物多样性和健康指标的制定可能与基于科学的指标有关的努力。
摘要:人工智能(AI)正在迅速成为我们日常生活的一部分,毫无疑问,我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时,这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后,本文研究了AI技术如何侵犯隐私,永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法,包括对现有文献和政策分析的系统审查,讨论了主要挑战,例如算法歧视,滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用,因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字:算法歧视;隐私;道德困境;政策分析;人工智能技术;人权;算法偏见