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2023年的《美容供应链透明度法》将需要上游供应商（包括香水房屋，配方实验室和
H.R.5539 requires that upstream suppliers including fragrance houses, formulating laboratories, contract manufacturers, and suppliers of ingredients, raw materials, and finished products provide to cosmetic companies upon request: • Full ingredient disclosure including ingredient names and chemical identity numbers (Chemical Abstract Service or CAS) • Toxicity and safety data for each chemical ingredient • Certificate of analysis for raw materials • Contaminant testing results • Heavy metal testing results • Safety data纸张•制造流程图•构图陈述•香水过敏原陈述•国际香水协会（IFRA）标准符合证书
SIDS Lighthouses倡议：进步和前进-2023
发展中国家还呼吁简化程序，以伴随拟议的损失和损害基金。这些程序将使可以轻松地访问SIDS的技术转移和能力支持的气候适应和缓解融资。此外，《巴黎协定》第14条的第一个全球股票（GST）代表了提高集体行动雄心实现《巴黎协定长期目标》的关键机会。区域和地方倡议的库存是提高多部门能源过渡的前提，以提高对1.5度摄氏（°C）途径的气候行动。它还将为在SIDS中增强国际能源过渡和气候行动的国际合作提供基础，并认识到其目标仍然是国际支持的条件。SIDS气候承诺的融资将有助于实地的能源转型和行动，但发达国家尚未符合最初的承诺，每年为弱势国家提供1000亿美元（美国）。
茎数对在高压钠的补充照明下生长在温室中生长的甜辣椒的生长，水果质量和产量的影响
1研究生，农业，林业和生物库（园艺科学与生物技术），首尔国立大学，首尔08826，韩国2研究员，保护园艺研究所，国立园艺研究所，园艺和海草科学研究所，农村发展管理局，农村52054，韩国林业，森林，林业，林业，林业，林业，林业，部门，机构，机构。 （园艺科学与生物技术），首尔国立大学，首尔08826，韩国4韩国农业与生命科学研究所兼职高级研究员，首尔国立大学，首尔08826，韩国
加速仓库和配送中心采用能源效率和可再生能源
1 简介 建筑物在美国能源消耗和碳排放中发挥着重要作用。 2021 年，美国建筑存量消耗了约 40% 的一次能源、75% 的电力，并造成了 35% 以上的美国温室气体排放 [1]。 根据 2022 年美国能源信息署 (EIA) 年度能源展望，仓库占 2021 年美国商业建筑的 15.5%（按面积计算），是第二大最常见的商业建筑类型，面积为 146.3 亿平方英尺（图 1）。 仓库行业在美国正在迅速发展。 2018 年，新建仓库面积超过 1.83 亿平方英尺，而前十年每年新建仓库面积为 1 亿平方英尺 [2]。 EIA 预计，未来 30 年仓库行业将增长 60 亿平方英尺。 2012 年至 2017 年间，新仓库的规模增加了 143%，相当于增加了 108,665 平方英尺 [3]。在本文中，我们将仓库定义为“用于存储货物、制成品、商品、原材料的建筑物” [1]。
电动汽车住宅并网屋顶光伏和电池储能系统的优化选型
摘要 为降低电力的净现值，针对配备电动汽车 (EV) 的家庭，开发了一种实用的并网屋顶太阳能光伏 (PV) 和电池储能 (BES) 优化定型模型。通过创建新的基于规则的家庭能源管理系统，研究了两种系统配置：(1) PV - EV 和 (2) PV - BES - EV，以实现 PV 和 BES 的优化定型。使用随机函数结合电动汽车可用性（到达和离开时间）及其到家时的初始充电状态的不确定性。研究了市场上流行的电动汽车模型对客户的最佳定型和电力成本的影响。根据电网约束、零售价格和上网电价的变化，采用了几种敏感性分析。根据日照、温度和负载的变化提供了不确定性分析，以验证所开发模型的最佳结果。为典型并网家庭中的住宅客户提供了实用指南，帮助他们在考虑 EV 模型的情况下选择最佳 PV 或 PV-BES 系统容量。虽然所提出的优化模型是通用的，可以用于各种案例研究，但澳大利亚案例研究使用了太阳辐射、温度、家庭负荷、电价的实际年度数据以及 PV 和 BES 市场数据。开发的最佳规模模型也适用于澳大利亚不同州的住宅家庭。
新的一个 /两个家庭和联排别墅信息指南< / div>
求职信计划分包求职信MEP申请分包商允许申请（电气，管道和机械）能源住宅能源合规性路径表格，以及由独立的第三方代码认证的ICC认证的ICC认证能源检查员和计划审查员准备和签名的能源合规性报告。合规报告必须包括代理商和认证编号（HERS和ICC）工程计划基金会计划以及德克萨斯州许可的专业工程师准备的详细信息。工程师的信件参考了2018年IRC的设计和土壤报告编号以及有关土壤状况的信息（即P.I. 和qu）。 剪切墙支撑计划和由德克萨斯州许可的专业工程师准备的细节。 计划平面图是尺寸的，所有房间都标有标签，外部高程图表示外墙上使用的材料类型，并指出了U-Factor和SHGC的地板计划的门和窗户时间表。 表识别墙壁和屋顶隔热类型和R值。 站点平面图和景观场地计划，具有地段尺寸，从财产线到结构的距离P.I.和qu）。剪切墙支撑计划和由德克萨斯州许可的专业工程师准备的细节。计划平面图是尺寸的，所有房间都标有标签，外部高程图表示外墙上使用的材料类型，并指出了U-Factor和SHGC的地板计划的门和窗户时间表。表识别墙壁和屋顶隔热类型和R值。站点平面图和景观场地计划，具有地段尺寸，从财产线到结构的距离
SIDS Lighthouses倡议：进步和前进-Irena
，法国，日本，德国，意大利，新西兰，挪威，阿拉伯联合酋长国，美利坚合众国协会，欧盟的海外国家和地区协会，加勒比电力公司的加勒比电力服务公司，清洁能源解决方案中心，克林顿气候倡议各州，太平洋岛屿发展论坛，太平洋社区，太平洋电力协会，落基山研究所 - 碳战争室，太阳能国家元首，所有人的可持续能源，Sur Futuro Foundation，联合国发展计划，联合国最不发达国家的联合国大学办公室，内陆的发展中国家和小岛发展中国家，世界银行。，法国，日本，德国，意大利，新西兰，挪威，阿拉伯联合酋长国，美利坚合众国协会，欧盟的海外国家和地区协会，加勒比电力公司的加勒比电力服务公司，清洁能源解决方案中心，克林顿气候倡议各州，太平洋岛屿发展论坛，太平洋社区，太平洋电力协会，落基山研究所 - 碳战争室，太阳能国家元首，所有人的可持续能源，Sur Futuro Foundation，联合国发展计划，联合国最不发达国家的联合国大学办公室，内陆的发展中国家和小岛发展中国家，世界银行。
欧盟温室能源使用情况：建议采取节能措施和采用可再生能源的评论
摘要：本研究对欧盟温室农业部门的能源使用情况进行了回顾。所介绍的研究表明，温室的能源使用情况多种多样，通常依赖于化石能源。高能量系统在北欧占主导地位，通常受气候控制，能源使用以加热和冷却过程为主，而低能量系统在南欧占主导地位，则表现出多种能源使用，包括加热、冷却、灌溉、照明、化肥和杀虫剂。我们的回顾还讨论了温室生产的能源效率措施和可再生能源采用。最后，我们的回顾表明，关于温室生产能源使用的准确可靠的研究很少且支离破碎，目前使用各种不同的方法来估计农场的能源使用情况。我们认为，制定一套用于测量温室农业生产能源使用的全面方法和分类将促进该领域的进一步研究，大大提高我们对温室能源使用的理解，并支持绿色转型。基于此，本文提出了一个测量温室农业能源使用的基本框架。
Kizad Life Science Hub-预建仓库
生命科学枢纽是阿布扎比的开创性，专门建造的区域，用于制造，物流，研发和教育。在阿布扎比政府的支持下，该地区是该地区的主要生命科学产业中心，培养了生物制药和生命科学核心。阿布扎比的战略位置提供了在包括海湾合作委员会，梅纳和撒哈拉以南非洲在内的新地理区域的快速增长市场的访问，而生命科学枢纽则促进了国际扩张，并能够克服监管和市场访问挑战。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、