凭借丰富的原材料来源、廉价劳动力、制造专业知识和创业精神,制造业在印度经济中占据着仅次于服务业的第二大重要地位。过去十年,印度政府的战略计划和方案为将印度转变为全球制造业中心奠定了基础。生产挂钩激励计划 (PLI)、商品及服务税 (GST)、创业印度、站立印度和印度制造运动等举措在吸引外国投资方面发挥了关键作用,从而促进了国际贸易的激增,并促进了煤炭、原油、天然气、炼油产品、化肥、钢铁、水泥和电力等八个关键行业的生产、出口和就业。
注意:(*)将来的讨论中要定义的术语和标准; (1)分区以初步优先级列表列出,将与相关部门的技术团队最终确定; (2)不包括废物排放,占巴西总排放量的4%(0.1 B TCO2)。来源:seeg; (3)包括SAF,生物甲烷,绿色柴油等解决方案
1.1气候变化有望产生深远的社会,政治,环境和经济影响。ofcom没有责任追求环境或气候变化政策目标。尽管如此,由于我们的一般职责确保了整个英国的通信服务的可用性,因此我们有兴趣确保对气候变化的韧性。环境,食品和农村事务部(DEFRA)已要求Ofcom提交一份报告,以了解气候风险如何影响电子通信部门及其适应性。这将为英国的第四次气候变化风险评估提供信息。我们的报告专注于电信部门,考虑到Defra定义的适应性为“保护我们免受气候变化影响的行动……对我们已经看到的变化做出反应,并为将来会发生的事情做准备。”
https://www.varstvo-konkurence.si/en/information-centre/single-news/the-agency-fines-automotive-sector-with-more-than-eur1-million-in-cartel-set… 1/3
Thibaut Maury、Philippe Loubet、Sarah Morales Serrano、Aurélie Gallice、Guido Sonnemann。环境生命周期评估 (LCA) 在航天领域的应用:最先进的技术。 Acta Astronautica, 2020, 170, 第 122 页 - hal-03489594
英国伦敦——2025 年 1 月 21 日 Liberty Global 和安永发布的一份新报告指出,电信行业战略性地采用人工智能有可能在未来十年推动可持续发展取得重大进展。这份名为《更智能的网络,更绿色的地球》的报告深入研究了电信行业如何在未来几年利用人工智能 (AI) 来帮助实现该行业重要的可持续发展目标。在承认人工智能的能源强度(通过将 GenAI 功能广泛集成到移动应用程序等实践)的同时,该报告还强调了该技术在电信行业提高运营效率方面的潜力。这些应用包括优化移动和固定网络中的能源使用以及使用人工智能增强视频技术来提高网络建设效率。报告中引用的一项研究表明,人工智能驱动的应用所带来的挑战规模巨大。该研究表明,在短短两年内,人工智能行业每年可能消耗 85 至 134 太瓦时 (TWh) 的电力,约占全球总消耗量的 0.5%,大致相当于荷兰目前的用电量。通过人工智能实现可持续发展将充分利用该行业长期以来的创新声誉,报告中的一项研究表明,电信运营商现在承载的数据量是五年前的 10 倍,同时保持了相同的能源消耗水平。总体而言,该报告基调乐观。报告概述了未来十年人工智能和可持续发展的四个假设结果,预测最有可能的情况是,人工智能有助于最大限度地减少支持电信网络承载的数据量大幅增长所需的额外能源,同时还带来许多其他好处。电信行业将利用先进的人工智能来优化资源分配、提前预测维护需求并实时管理网络流量,从而实现这一目标。
1。通过设计照顾(TimeWise 2017)https://timewise.co.uk/article/car- ing-by-design/2。Improving joy at work – electronic self-rostering (The Royal Free Lon- don NHS Foundation Trust) https://www.england.nhs.uk/looking-af- ter-our-people/the-programme-and-resources/we-work-flexibly/ improving-joy-at-work-electronic-self-rostering-the-royal-free-london-nhs- foundation-trust/ 3.https://timewise.co.uk/article/how-shift in-suest-innovation-boost- ed-ed-one-trusts-midwifery-capacity/4.https://timewise.co.uk/wp-content/uploads/2021/10/suits-you-hifts--sace-study.pdf 5。https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38582024/
• 2024 年 1 月 3 日——“与穆迪分析合作的量子增强机器学习”报道了 Rigetti Computing 与穆迪合作开发量子增强机器学习的情况。 • 2024 年 1 月 8 日——“Arqit 和万事达卡增强金融机构数字资产安全性和合规性”宣布将 Arqit 的量子安全加密与万事达卡的 Ciphertrace Sentry 相结合。 • 2024 年 1 月 9 日——“量子力学模型揭示股市隐藏模式”报道了一种可用于研究某些股市异常的量子模型。 • 2024 年 1 月 11 日——“量子计算:领导者现在需要知道什么”将欺诈和风险模式的识别列为一个可以用量子计算机更快解决的大规模问题。 • 2024 年 1 月 16 日——“量子经济蓝图”认为,量子技术鸿沟的扩大将导致全球金融和其他领域的不平衡。 • 2024 年 1 月 25 日——“使用矩阵乘积状态进行正态分布的量子态准备”提出了一种有效准备正态概率分布量子态的方法,该方法可应用于蒙特卡洛模拟。 • 2024 年 1 月 26 日——“DORA 和您的量子安全加密迁移”报道称,《数字运营弹性法案》(DORA)要求欧盟的金融实体采用 PQC。
清洁技术在绿色转型和经济竞争力中发挥着关键作用。2023 年国际能源署 (IEA) 关于“清洁技术制造业现状”的报告强调了以下五种关键技术:风能、太阳能、电池、热泵和用于生产氢气的电解器。这些技术也在 2024 年德拉吉关于欧洲竞争力的报告中以“清洁技术”为标题进行了分析。2023 年欧盟委员会关于清洁能源技术竞争力的报告还包括电网、沼气和 CCUS(碳捕获、利用和储存)。欧洲清洁技术平台提出了更广泛的覆盖范围,包括农业和食品、能源、材料和化学品、运输和物流、资源和环境等领域,以及量子计算和人工智能等使能技术。
衡量金融投资组合中过渡风险的方法使用这些方案来估计对交易对手信用质量和资产价值的影响。对于公司贷款组合,该方法将采用部门敏感性分析来评估每个公司的脆弱性,并根据其过渡风险的暴露。此分析以自适应能力最低的能力确定对手,从而计算对默认可能性和默认情况下损失的影响。同样,对于金融资产投资组合,估值模型用于估计过渡风险对公司和政府债券和股票的影响,从而使投资组合进行调整以反映这些风险。