氢气可用于所有绿色能源,满足多种用途并降低碳排放,可成为 100% 可再生能源地区的支柱。 涵盖整个价值链的可再生氢能解决方案 ENGIE 将自己定位为可再生氢能领域的主要参与者,并在整个氢能价值链上开展业务 - 从可再生能源生产到最终用途: 绿色氢能 - 能源结构的重要组成部分: ▪ 储存能源并在可再生能源不发电时提供能源 ▪ 开发更可持续的交通方式 ▪ 降低工业用途的碳排放 从研究到营销,我们参与生产到最终用途的方方面面:战略、设计、工程、建设低能耗资产、数字平台、运营、融资和履约义务。
由于这些情况,我们定价行动的有效性受到抑制,今年前六个月所有产品的保单销售额为 70 万份,比上一时期的 80 万份低 13%。虽然这在一定程度上是意料之中的,因为去年可续保的保单数量下降,但艰难的市场条件加剧了这种情况。这些市场条件影响了我们的综合汽车和家庭客户保留率,该保留率在此期间为 76%,比上一时期的 84% 低 8 个百分点。因此,截至 2024 年 7 月 31 日,所有产品的有效保单总数为 140 万份,比去年同期低 13%。每份保单的利润率略高于上一时期,为 58 英镑,而上一时期为 56 英镑。
术语“ unl”,“公司”,“您的公司”,“我们”,“我们的”和“我们”是指联合利华尼泊尔有限公司。我们的综合年度报告包括法定报告(第1页92-120),包含有关我们的信息,我们如何为利益相关者创造价值以及我们如何经营业务。它包括我们的战略,业务模型,市场前景和关键绩效指标。董事会的报告和管理讨论和分析包括我们绩效的详细信息以及我们的可持续性和风险管理方法。我们的公司治理行动,董事报告的一部分,(第1页34-39),包含作为对公司治理中采取的步骤的分析,包括尼泊尔证券委员会所要求的信息(上市义务和披露要求)证券注册和发行法规,2073年,以及与上市公司公司治理有关的指令,2074年,2074年。我们的财务报表和注释是在第92-120页上。综合年度报告,法定报告和财务报表已获得董事会批准。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现,人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文,以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
本文介绍了将农业供应链中的碳足迹最小化的策略,重点是可持续实践和新兴技术。主要目的是探索采用可持续农业技术,可再生能源和精确农业的采用如何显着减少碳排放并增强农业中的环境管理。讨论的关键策略包括实施有机农业实践,避免综合投入并增强土壤健康和农业限制,这将树木整合到农业系统中,以隔离碳和支持生物多样性。使用可再生能源(例如太阳能,风能和沼气)的使用在减少化石燃料和降低温室气体排放方面的作用。精确的农业技术,包括GPS和IoT传感器,以优化资源使用和减少浪费的能力而被突出显示。此外,本文还涵盖了碳跟踪和管理技术的进步,这些技术提供了准确的排放量和报告,以及旨在最大程度地降低运输和包装的环境影响的可持续物流和包装实践。这一发现强调了整合这些策略不仅有助于大幅减少碳排放量,还为提高农业供应链的效率和可持续性提供了机会。本文以对行业利益相关者的影响结束,强调需要继续创新和政策支持,以推动对这些实践和技术的广泛采用。通过采用这些策略,农业部门可以在减轻气候变化并促进更可持续的未来方面取得重大进展。
国家,地区和地方干预措施。SDC与秘鲁环境部,发展与社会包容部,Apurímac和Cusco的区域政府以及社会发展合作基金合作。他们还与瑞士和秘鲁大学和研究机构合作,他们为气候研究和当地实施的专业知识提供了专业知识,秘鲁(Libélula)(NGO,秘鲁)和秘鲁研究与预防灾难中心,他们与当地社区建立了伙伴关系,并帮助了该计划。◦将科学知识与当地传统信念有效地翻译和整合。在PACC秘鲁项目中,传统信念随着用于天气模式分析和监视的技术引入的技术引起了张力。为了促进知识的理解和融合,必须将科学知识转化为本地适当的语言和含义是必要的。◦建立基于自然和社区解决方案(NCB)方法。PACC秘鲁项目支持当地社区管理其长期利益的资源。这种NCBS方法集成了基于自然的解决方案,例如恢复湿地以解决洪水,并在当地社区积极参与决策,计划和实施。
博士学位机会 - 美国森林对气候变化的反应,佛罗里达大学这个博士学位机会将于2025年秋季开始,将利用国家规模的美国森林库存和分析(FIA)数据库,还可能包括现场工作。主管:Jeremy Lichstein(https://people.clas.ufl.edu/jlichstein/)背景:多个因素可能会影响森林动态的趋势,包括大气二氧化碳,气候变化和营养限制的浓度上升。这些因素可能通过生理机制直接影响森林的生长和死亡率,以及通过物种组成的转移间接影响森林的生长和死亡率。随着国家规模数据的空间和时间覆盖范围继续有所改善,因此有机会更好地表征和了解森林动态的变化。然而,多个全球变化驱动因素与美国森林的复杂干扰历史之间的相互作用对将变化归因于不同机制构成了重大挑战。应对这些挑战需要创造性的建模方法。我们最近的论文(doi.org/10.1073/pnas.2311132121)说明了我们项目正在追求的研究类型。详细信息:该博士职位与一个由USDA资助的项目相关,用于研究美国森林的碳动态。该项目旨在提高我们对近几十年来美国森林动态如何以及为什么发生变化的理解。我们有兴趣更好地了解跨生活阶段(幼苗,树苗和大树)的碳动态和人口统计学。在这个广泛的框架内,博士生将制定与他们的特定利益相符的问题。学费和津贴(每年32,500美元,每年3%的生活成本增加)最多五年,包括两个学期的TA支持和长达四年的RA支持。开始日期:2025年8月15日秋季学期(左右)。潜在的学位课程包括UF自然资源与环境学院(https://snre.ifas.ufl.edu/;应用程序截止日期截止日期为2025年2月1日)和UF生物学系(https://biology.ufl.edu/;应用程序截止日期为12月1日1日,2024年12月1日)。如果您有兴趣申请,请在2024年10月15日左右与Jeremy Lichstein(jlichstein@ufl.edu)联系,并提供以下预订材料: - 求职信,以解释您对职位和相关经验的兴趣。- 简历。- 三个参考的联系信息。- 您对该职位的任何问题。这种非正式的预签名没有严格的截止日期,旨在:(1)帮助确定此职位是否适合您,并且(2)帮助您考虑如何攻读博士学位,这将增强您随后的正式申请。如果您决定前进,也需要对上述一个或两个程序的正式申请。