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统计电力年鉴2020
在2018年至2019年之间，巴西的已安装发电能力扩大了4.5％，水力发电发电最大。最大的比例扩张发生在太阳能一代中，与2018年相比，安装功率的增长率为37.6％，并指出，2018年与2017年相比，在2018年增长了近100％。关于产生的电力，2019年产生了626个TWH，对应于2018年至2019年之间4.1％的增长，太阳能（+92,1％）和风能发电率最高（+15.5％）。Hydro发电公司在2017年至2018年之间增长了4.8％，一直保持趋势，但在2018年至2019年之间的速度较慢。在此期间出现任何跌落的唯一来源是石油产品的热电学生成，显着降低了23.8％，在巴西电力发电组合中，其份额从2018年的1.7％降低到2019年的1.3％。温室气体排放量增加了6.8％。NATIO-NAL互连系统的总排放量增加了2018年至2019年之间的3％，突出了天然气（+9.6％）和煤炭（+9.2％）。然而，最大的贡献来自孤立的系统，由于柴油发电量的增长（+72,9％）和天然天然气热电工厂的强劲流入（+4.0666.7％），2019年的增长比上一年比上一年134.4％。中央西部和东北地区的增长分别为5.3％和3.8％。东南部是该国占总份额最大的地区，实际上占总数的50％。工业部门仍然是最大的消费者，近35％，其次是居住部门，近30％。在2018年至2019年之间，受监管的电力交易环境（ACR）的平均电费增加（+ 7.8％），但与上一时期相比，在2017年至2018年之间的速度较慢（+ 12.6％）。值得一提的是，巴西所有地区都有超过6％的增加。取决于电源电压，增加的射电压也从各种伏特的6％增加，除了230 kV或更多范围（+ 1.7％），69 kV，30 kV，30 kV增加到44 kV范围，均下降为0.6％。至于消费类别，所有这些都遭受相当大的增加等于或大于6％。
EC -ESTAT/2025/OP/0012附件9-欧洲委员会
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EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00EPOCA 1st Semester 20-Jan-25 2nd 19:00 Data Science Programming 22-Jan-25 4th Data Statistical Analysis 24-Jan-25 6th 6:00 pm Statistics Complements for Data Science 25-Jain 10:00 Research Methodologies 27-Jan-25 Data Mining & Machine Learning 29-Jain 4th 19:00 Business Analytics and Data Culture 24-Mar-25 2nd Normal Time 3rd TRIM 25-Mar-25第三19:00应用预测方法28-MAR-25第六大日期2-ABR 25 4th 4th优化模型9-Jun-25 2n-2nd Time 4th Trim 12-Jun-25-Jun-25优化17-Jun-25-25 3rd Networks优化19:00 Project 20-Jun-25 6th 6th 6th 6th 6th 6th 6：00
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Machine-Learning-e-modeling-Statistics.pdf
机器学习和统计建模先例：机器学习和统计学习的要素。学习算法。旋转方法。降低维度和正则化。设置方法。特殊主题。目标：提出基本概念和机器学习中使用的主要工具。讨论与主要算法的实施和应用有关的问题。在课程结束时，学生应有一个坚实的基础，可以批判性地使用这些方法，无论他们在工作的编程环境如何，都能理解和适应算法。示意性内容：机器学习元素和统计学习：什么是机器学习。什么是大数据。数据类型：结构化与非结构化。推论文化与预测性。维度的诅咒。学习算法：学习类型。监督学习算法。学习算法未被监督。雷莫尔方法：交叉验证和引导程序。维度和正规化减少：降低维度的主要方法。正则化方法。设置方法：业务和提升。花键。判别分析。基于概率的分类方法。k均值和变化。决策树。Agroupamentary的教学大纲。子运动退伍军人机器。分析两个主要成分。阅读和深度学习。参考书目：Hastie，T.，Tibishirani，R。在Friedman，J。（2016）。统计学习要素。Springer，第二版。James，G.，Witten，D.，Hastie，T。，intibishirani，R。（2017）。R. Springer中的应用程序的统计介绍。Murphy，K.P。 （2012）。 机器学习，可能的观点。 麻省理工学院出版社。 izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。 早期学徒制：统计流产。 在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论Murphy，K.P。（2012）。机器学习，可能的观点。麻省理工学院出版社。izbicki，R。在TM（2020）的桑托斯（Santos）。早期学徒制：统计流产。在我的http://www.rizbicki.ufscar.br/ame.pdf 中讨论
核电站消防安全历史回顾和... - UPCommons
( h t t p : // w w w . t d x . c a t / ) ha estat autoritzada pels titles dels drets de propietat intel·lectual únicament per a usos privats emmarcats en activitats d’investigació i docència.服务复制和服务扩散的最终结果是不属于 TDX 的 UPCommons 服务配置的。没有 s'autoritza la Presentació del seu contingut en una Excellentra o marc aliè a UPCommons（框架）。 Aquesta reserva de drets afecta tant al resum depresentació de la tesi com als seus continguts。 En la utilització cita de parts de la tesi és obligat indicar el nom de la persona autora.
在1994 - 2023年之间的变量和降雨分析中，在Fernando de Noronha/Pernambuco，巴西降雨差异和1994 - 2023年之间的分析
Originals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.brOriginals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.br
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