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为了立即发布房屋的碳足迹，二氧化碳的碳足迹在每欧元（约0.80便士）投资于可持续建筑材料上的同等含量超过1公斤，从而从可持续的建筑材料投资了，发现了Libre de Bruxelles（ulb（https：/https://wwwwwwwwwwwwwww.ulb.be/en）和corvinesuniversitélibrede Bruxelles和Corvines UniversityUniversitélibrede Bruxelles。 （https://www.uni-corvinus.hu/?lang=en）。最大的影响来自对可持续窗户和外墙的投资。布鲁诺·范·波特尔斯伯格（Bruno van Pottelsberghe），布达佩斯大学校长和索尔维·布鲁塞尔（Solvay Brussels Brussels）经济学和ULB管理学院的Joran Douhard，比较了ULB的经济学和管理学院，比较了标准房屋（分离和半开）与使用更多环保材料建造的可持续性版本。根据降低二氧化碳等效碳（COEQ）的排放，建筑材料的有效性是计算出来的。这标准化了排放的影响，例如甲烷具有CO SO SO SO SO SO SO SO SO甲烷等于28kg Coeq的28倍。研究人员发现，大多数COEQ排放量来自使用房屋（操作阶段），而不是建造或维护，其中房屋总碳足迹的65％归因于其一生中使用的能量。当考虑所有成本（建筑，运营，维护）时，“更可持续”房屋的总拥有成本比标准房屋高7-11％。由于更频繁地更换可持续材料，因此可持续房屋中的维护成本也为20％（分离）和13％（半独立式）。由于方法和数据可用，有兴趣的读者将能够轻松地使我们的结果适应当地特异性。”“建筑部门的影响是国家依赖性的，因此应谨慎进行国际比较（例如，运营影响高度依赖于加热系统，在地区之间有很大不同）。尽管如此，与混凝土结构相比，某些观察结果可以很容易地将其推广到更广泛的EU环境，例如木材框架的总体影响较低或体现和操作碳撞击之间的不平衡。该研究还表明，房屋的某些组成部分对碳足迹的影响更大。例如，用于外墙和窗户的可持续材料具有最大的影响，将排放量分别减少6公斤和每欧元3-6千克。由于住宅部门占全球所有碳排放量的17％，因此对于那些希望减少社会碳足迹的人来说，该行业应该是一个重点，这项研究表明，可以将可持续性材料的使用优先级，以造成最大的影响。这些发现首先发表在《清洁杂志》杂志上。/end < /div>
日本国家温室气库存文件...
高管摘要重点介绍了日本温室气体排放和去除的最新趋势。第1章介绍了有关温室气体库存，国家库存安排，库存准备过程，方法和数据源，关键类别分析以及不确定性评估结果的背景信息。第2章介绍了日本排放趋势和去除趋势的最新信息。第3至第7章提供了2006年IPCC指南中描述的来源和水槽的估计方法的详细信息。第8章包括这些准则未涵盖的来源的排放报告的当前状态。第9章提供了CO 2和N 2 O的间接排放报告的当前状态。第10章提供了有关改进和重新计算的说明（数据修订，新类别的添加等）自上次提交以来进行的。附件提供信息，以帮助进一步了解日本的库存和其他其他信息。
美国国土安全委员会
董事长拉塔（Latta），排名成员卡斯特（Castor）和委员会成员，感谢您有机会今天作证。我的名字叫Todd Brickhouse，我担任Basin Electric Power Cooperative（Basin Electric）的首席执行官兼总经理。我今天作证，以提供自己的见解作为合作负责人，并代表国家农村电力合作社协会（NRECA）。Basin Electric是一家非营利性的传输（G＆T）合作社，由139个成员合作系统拥有，跨越了300万成员所有者的9个州。其地理占地面积覆盖了近500,000平方英里，约占美国的12％。它是由农村美国人建立的，目的是为大平原人民带来可靠，负担得起和负责的能源。已有60多年的历史，发电和传输资产一直是养活全世界的服务领域的商业引擎。Basin Electric拥有并维护2600英里的高压输电线路，119个变电站和224个电信站点，可为集成系统提供电力。盆地电气是美国最大的G＆T，总销售额（3820万兆瓦时（MWH）），会员销售（3210万MWH）和第二大资产（82亿美元）。nreca是全国贸易协会，代表全国近900个农村电力合作社，包括64个G＆T合作社和832个分销合作社。这些非营利性实体由他们所服务的人独立拥有和管辖。电动合作社为48个州的4200万美国人提供了电力，在56％的美国景观中保持灯光 - 主要是住宅且人口稀疏的地区。这些特征使电动合作社的操作比其他部门更昂贵。这意味着不断要求合作社以更少的速度做更多的事情，然后他们交付。
收集AI利用新的Modalai®starling 2 Logis无人机，以获得更大的仓库和库存数据能力
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机，用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得，将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案，以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行，而无需GPS，WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片，读取和解释远远超出了条形码，包括批号，文本，有效期，案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统（WMS）数据进行比较，以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流（3PL），零售分销，制造以及食品和饮料，但它
一千
sub：在离线模式下对UG的补充检查（第2年，第4年）和PG（第1年和第2年）。这是为了告知UG的学生（2岁，第4年）和PG（第1年和2年），根据学术日历，应从2023年6月19日至2023年6月23日上午10.00 am至1.00 pm在离线模式下进行补充考试。该程序已随附。详细的课程和学生的考试数量应在计划于2023年6月15日举行的参议院会议之后发布。根据学术日历，UG的补充考试（第1年和3年级的学生）应从2023年7月24日至2023年7月28日举行，考试费为1000卢比/ - （每学期一千）学生，应从相应的UCO银行Besus Branch Branch帐户支付。还建议学生在其各自的银行帐户中保持足够的余额，以进行补充考试的考试费用（每学期1000卢比/ - （一千）论文）。这是由院长（学术）同意的。
课程计划 All Mixed Up.docx 的副本 - Discovery Playhouse
○ 在沃尔特用水代替牛奶后停止阅读并问：“你认为用水代替牛奶会对甜点的口味产生影响吗？” ○ 在国王说沃尔特还有一次机会后停止阅读并问：“你认为沃尔特会做什么来取悦国王？” ○ 在沃尔特尝试了很多不同的事情后停止阅读并问：“当一个人一遍又一遍地尝试某件事直到做对时，这叫什么？” ○ 在沃尔特的妻子掷骰子后停止阅读并问：“为什么向别人寻求帮助会有益？” ○ 读完书后问：“你以为会是椒盐卷饼吗？” ● 老师会点名并把他们集合起来去实地考察。 ● 在去面包店的路上，老师会通过说“在博物馆时，我希望每个人都尊重彼此和博物馆。我们会作为一个团队团结在一起”来设定期望。请记住，这是我们接下来几天要上的一堂课，所以尽管我希望你们玩得开心，但我们来这里是有目的的。” ● 学生们去博物馆实地考察，并被指示在面包店玩耍。老师会要求他们看食谱书，选择自己喜欢的食谱，然后通过游戏制作这道烘焙菜肴。 ● 老师会告诉学生记下食谱的规格。 ● 老师会确保每个学生都有时间去面包店。学生们将被分成三人一组。每组将在厨房里有 15 分钟的时间来完成食谱。 ● 在学生们都有机会在厨房玩耍并制作甜点后，老师会问学生以下问题。学生们首先会和旁边的学生交谈，然后老师会叫几个学生分享他们讨论的内容。这样，所有学生都有机会思考所问的问题。
塞缪尔·哈蒙德 - 白宫人工智能政策
5 “我们得出结论，基于计算的推断是预测人工智能能力的一种有前途的方法。”欧文·戴维。“推断语言建模基准中的表现。”在 epochai.org 上在线发布。（2023 年 6 月 9 日）。'https://epochai.org/blog/extrapolating-performance-in-language-modelling-benchmarks
8. 范围 3 温室气体排放情况说明书
● 类别 1 和 2 - 采购的商品和服务以及资本货物：罗氏于 2020 年开始量化范围 3 类别 1 和 2。该方法随着时间的推移不断完善，以提高排放因子的相关性和准确性。当前的计算方法使用混合模型，结合基于活动的数据（如果可用）和基于支出的排放因子。支出数据取自原始数据（罗氏 OPERA 系统），乘以排放因子，得出二氧化碳当量排放量。多区域排放因子模型已于 2024 年实施，以更准确地表示我们全球供应链 1 的影响以及对 2022 年和 2023 年的重述。该方法预计将随着时间的推移进一步完善，以利用供应商原始数据等。
稻草回报对中国玉米场的温室气体排放的影响：荟萃分析
结果：发现分别显示出140和40％的CO 2和N 2 O的大幅增加。甲烷排放量增加了3％，而CO 2排放的最大效应值为2.66，氮速率<150 kg/hm 2。CH 4排放的效应值随土壤有机含量的降低而增加，CH 4排放的效应值从浓度> 6 g/kg时变为正变为正。随着氮速率增加，在稻草回流下的n 2 O排放效应最初增加然后减少。n 2 o排放量显着增加。随机森林模型的结果表明，在稻草返回下影响CO 2和N 2 O排放的最重要因素是施用的氮量，并且影响稻草返回下玉米领域的CH 4排放的最重要因素是土壤有机碳含量。