XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemminimizing
最小化农业供应链中碳足迹的策略：利用可持续实践和新兴技术
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。
使用基于连续时间风险的发电机组和大规模储能模型来最大限度地减少风电弃风
摘要 — 风电弃风 (WPC) 的发生是因为风力发电 (WPG) 与负荷之间不相关，而且 WPG 每小时内变化很快。最近，能源存储技术的进步促进了大容量能源存储单元 (ESU) 的使用，以提供应对 WPG 每小时内快速变化所需的提升。为了最大限度地降低每小时内 WPC 的概率，本文提出了一个通用的基于连续时间风险的模型，用于日前机组组合 (UC) 问题中发电单元和大容量 ESU 的每小时内调度。因此，伯恩斯坦多项式用于对具有 ESU 约束的基于连续时间风险的 UC 问题进行建模。此外，所提出的基于连续时间风险的模型可确保发电机组和 ESU 跟踪 WPG 每小时内的变化，同时在每个每小时内平衡负荷和发电量。最后，通过模拟 IEEE 24 节点可靠性和修改后的 IEEE 118 节点测试系统证明了所提模型的性能。
关于最小化农业和公共区域需求的意见，而可再生能源生产能力正在迅速增加
美国正在计划从可再生能源满足其能源需求的显着部分，并旨在到2030年实现这一目标（美国。能源部，2021年）。在实现这一目标的过程中，许多农业和公共区域将需要转变为能源生产地点。从2021年11月开始，土地管理局（BLM）批准使用某些公共区域进行可再生能源生产，这表明了这一过程的开始（土地管理局，2021年）。SEIA提供的图1中所示的太阳能项目可以在这方面给出一个想法。可以考虑有关实现可再生能源生产目标的其他土地要求的不同观点。For instance, while some studies state that renewable energy production areas may have negative effects on natural life ( Gasparatos et al., 2017 ; Dhar et al., 2020 ; Rahman et al., 2022 ), another study argues that the land demand envisaged for renewable energy production will constitute approximately 1% of the country ' s land and that this should not be exaggerated (Union of Concerned Scientists, 2023).另一方面，一些研究提供了数据，表明我们目前使用的住宅和工业区域内已经有足够的可再生能源生产空间了。例如，OSTI.GOV的一份技术报告指出，美国的屋顶有可能满足所需的电能的39％（Gagnon等，2016），同样，另一项研究提到，美国现有的屋顶有可能满足全国各地的Solar Energy需求（Joshi等人，Joshi等。20221）。完全避免在可再生能源生产中完全避免使用农业和公共区域，但最大程度地降低对这些地区的影响，而未触及的性质至关重要。尽管到目前为止的规划过程中已经考虑了环境的影响，但到2030年似乎已经实现了所需的能源生产能力（美国。能源部，2021年）。为了避免在未来几年危害自然的批评，在可再生能源生产计划中需要更加谨慎。当然，这需要解决问题的技术和经济方面，确定优先方法，以最大程度地减少可再生能源生产中农业和公共区域的需求，制定法律法规并确定必要的激励措施。本文对方法提出了一种意见，该方法可用于最大程度地减少可再生能源生产中农业和公共区域的需求。它强调了重要性
药剂师干预措施在与共存高血压的糖尿病中最小化与药物相关的问题：
患者安全是所有医疗保健工作者的优先事项。但是，合并状况的治疗和管理也已被证明对医疗保健专业人员也有挑战。这是因为可用的临床准则主要基于患者患有单一疾病的假设（1）。与高血压共存（HTN）的糖尿病非常常见，尤其是在2型DM（糖尿病）患者中。根据疾病的全球负担，HTN和DM已被确定为全球过早死亡和残疾的主要原因（2）。在全球范围内估计，到2030年，2型糖尿病（T2DM）的患病率将为3.66亿，而高血压的患病率将为15.6亿成人到2025年（3，4）。糖尿病患者高血压的患病率几乎是非糖尿病患者的两倍，而高血压作为合并症患者的死亡率和心血管疾病发育的风险更高（5，6）。Geldsetzer等人（7）的一项研究涉及印度130万成年人，该研究表明，这种合并症在中年和老年更为普遍。
2021年6月，在独立K-12学校中强制执行COVID-19的疫苗接种：保护学生的福祉并最大程度地减少法律风险
COVID-19疫苗的EUA状态意味着FDA尚未汇编在通常需要数年的情况下完全批准疫苗所需的所有信息来完全批准疫苗。因此，根据紧急使用授权，FDA已批准了16岁以上的人，批准了辉瑞-biontech，Moderna和Johnson＆Johnson疫苗。辉瑞-biontech疫苗是迄今为止唯一接受EUA年轻儿童的疫苗。ModernA可能会在未来几个月内提交其批准12岁及以上儿童疫苗的请求。目前尚不清楚在FDA获得的任何年龄的疫苗之前可能需要多长时间。Pfizer-Biontech已提交了16岁及以上的最终批准，并且该过程可能在2021年底之前完成；其他疫苗将落后几个月。直到发生这种情况，疫苗在法律上被认为未经证实和实验性。但是，迄今为止的所有数据都表明，EUA疫苗非常有效，副作用与临床试验一致。疾病预防控制中心强烈建议使用疫苗，但少数例外。
JCERP-20167 通过优化反应器系统中的传热单元来最大限度地降低甲苯加氢脱烷基化工艺生产苯的能耗
苯是一种化学原料，在生产高能固液燃料和聚合物时被广泛使用，无可替代。因此，全球每年对苯的需求量达到 5100 万吨。利用 Peng-Robinson 状态方程性质包，过程模拟器已用于模拟通过甲苯加氢脱烷基化生产苯的反应器系统。该系统设计为每年生产 200,000 吨苯，并采用优化的热流机制。通过使用利用废热锅炉 (WHB-01) 和部分冷凝器 (PC-01) 的热流出口的热回收策略，通过将热流分别引导至加热器 H-01 和 H-02，总共节省了 -23,915,490.40 kJ/h，有效地降低了模拟中的净能量。考虑到这一策略，反应器系统内的改进工艺比基本工艺系统更加优化。版权所有 © 2024 作者，由 Universitas Diponegoro 和 BCREC Publishing Group 出版。这是一篇根据 CC BY-SA 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0）。关键词：苯；甲苯；加氢脱烷基化；模拟；净能量优化 引用方式：EI Maulana、A. Tarikh、RT Widaranti，（2024 年）。通过优化反应器系统中的传热单元，最大限度地降低加氢脱烷基化甲苯工艺生产苯的能耗。化学工程研究进展杂志，1 (2)，97-107（doi：10.9767/jcerp.20167）永久链接/DOI：https://doi.org/10.9767/jcerp.20167
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
简介 美国能源部 (DOE) 化石能源和碳管理办公室 (FECM) 致力于最大限度地减少环境
FECM 支持 – 正如本报告所述，FECM 的重点领域和技术组合与中西部的能源和工业结构、当地基础设施和资源高度契合。这些努力将帮助该地区吸引社区、创造新的就业机会、建立新的供应链，并投资支持大学和私营部门的研发和创新。此外，通过 DOE 的社区福利计划和社区福利协议，FECM 说明了项目的设计和范围如何最大限度地为该地区的社区带来经济、环境和社会效益，从而促进项目的成功和发展。
环境影响语句
Air Quality Statement: .................................................................................................... 8 Water conservation: ........................................................................................................ 8 Water quality – minimizing phosphate and nitrogen run-off: ......................................... 9 Water quality – eliminating coliform and pathogen pollution: ..................................... 10 No Heat一代消除了潜在的全球变暖贡献：........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
最小化初始实验设计样本集分位数的预算分配策略 Ziwei Lin、Andrea Matta、Shichang Du 这是 Acce
N ：总预算规模 K ：聚类组数 nk ：分配给组 k 的总预算规模，PK k =1 nk = NS ( n 1 , · · · , n K , ξ ) ：最终样本集 α ：S ( n 1 , · · · , n K , ξ ) 中良好解决方案的比例，α = r/NN s ：阶段后的总分配预算规模 sns,k ：阶段 s 后组 k 的总分配预算规模 ˆ µ k , ˆ σ 2 k ：组 k 中 y ( · ) 的样本均值和样本方差 ˆ b ：当前最佳组 ˆ τ ：估计阈值