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技术顾问 - 准备准备的要求...
此RFP不是协议，也不是授权的要约，也不是对潜在申请人或任何其他人的邀请。本RFP的目的是为有兴趣的方提供有关其根据此RFP提出的提案可能对他们有用的信息。此RFP包括陈述，这些声明反映了当局与咨询公司有关的各种假设和评估。此类假设，评估和声明并未旨在包含每个申请人可能需要的所有信息。此RFP可能不适合所有人员，并且当局，雇员或顾问不可能考虑阅读或使用此RFP的每个方的目标，技术专长和特定需求。本RFP中包含的假设，评估，陈述和信息可能不完整，准确，足够或正确。因此，每个申请人应进行自己的调查和分析，并应检查本RFP中包含的假设，评估和信息的准确性，适当性，正确性，可靠性和完整性，并从适当来源获得独立的建议。
Dolfines与Iberdrola Group for Iberdrola Group签订了为期三年的全球框架协议
在可再生能源部门Dolfines（可再生和传统能源行业的服务专家）中，今天宣布与Iberdrola Renovables Energia S.A.U.签署了为期三年的框架协议（2025 - 2027年），这是世界领先的可再生能源公司之一。该合同涵盖了在检查领域提供的技术援助服务，并为伊伯拉拉可再生能源项目的设备和材料调试。Dolfines将为Iberdrola Renovables Energia提供专家，他们将在其供应商的工厂，陆上风力涡轮机组件，光伏设备和电池存储系统组件等供应商的制造过程中进行审核。这些审核将根据伊伯拉拉（Iberdrola Renovables）项目的需求在全球范围内（45个国家 /地区）进行。Dolfines的服务将根据ISO/IEC 17020和ISO 9001标准提供，以确保提供最高质量的服务。Iberdrola Group是可再生能源的全球领导者，其可再生能源的运作近45 g。其2024 - 2026年战略计划计划分配155亿欧元用于可再生活动，其中一半以上将用于海上风力发电。在对该协议上发表评论，Dolfines董事长兼首席执行官Adrien Bourdon-Feniou说：“与Iberdrola的国际合作伙伴关系标志着Dolfines在可再生能源领域的发展策略的重要一步。该合同加强了Dolfines作为欧洲和世界各地能源部门主要参与者的值得信赖的合作伙伴的地位。»由于我们在法国风力涡轮机制造工厂的质量涡轮机制造工厂的质量涡轮机制造工厂的专业知识，以及我们投射全球专家团队的能力，我们的理想位置可以支持Iberdrola在其国际项目中为Iberdrola提供支持，并为实现其运营卓越目标的实现做出贡献。
ACR – AAPM外束辐射的技术标准...
考虑到所有情况下，从业人员必须做出有关任何特定程序或行动方案的适当判断。因此，与本文档中的指导不同的方法独自站立，并不一定意味着该方法低于护理标准。相反，认真的从业人员可以负责任地采取与本文档中规定的行动方案，而在从业人员的合理判断中，这种行动方案由患者状况，可用资源的局限性或本文档出版后知识或技术的局限性等变量表示。但是，采用与本文档指南大不相同的方法的从业者可以考虑在患者记录信息中记录足以解释所采用的方法。
关于拟议的森林参考排放水平的技术评估报告和2024年提交的科特迪瓦的森林参考水平
2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories AD activity data AT assessment team CH 4 methane CO 2 carbon dioxide CO 2 eq carbon dioxide equivalent COP Conference of the Parties EF emission factor ERP Emission Reduction Program of Côte d'Ivoire FREL forest reference emission level FRL forest reference level GHG greenhouse gas HAC high activity clay HWSD Harmonized World Soil Database IPCC气候变化的政府间小组lac lac低活性粘土n 2 o氧化二氮+减少森林砍伐的排放；减少森林退化的排放；保护森林碳库存；森林的可持续管理；并增强森林碳库存（决策1/CP.16，第1段，70）用于地球观察数据获取，加工和分析的隔离系统，用于土地监测SOC土壤有机碳TA技术评估
智能建筑中HVAC控制的强化学习：技术和概念评论
建筑物中的加热，通风和空调（HVAC）系统是全球运营CO 2排放的主要来源，这主要是由于它们的高能源需求。传统控制器在管理建筑能源使用方面显示出有效性。但是，他们要么难以处理复杂的环境，要么无法将经验中的学习纳入他们的决策过程，从而提高了计算要求。这些缺点的潜在解决方案是增强学习（RL），可以通过其多功能和基于学习的特征来克服它们。在这种情况下，本研究介绍了详尽的文献综述，重点是自2019年以来发表的研究，该研究将RL应用于HVAC系统控制。它桥接了理论概念和文献发现，以确定每个问题的合适算法并找到差距。发现，在实际建筑物中的RL部署有限（占研究的23％），常见的培训方法揭示了基本的技术问题，可以防止其安全使用：外在状态组件中缺乏多元化（例如，占用时间表，电价，电价和天气）在每种情节中在训练中在训练中以多样性或意外改变现实生活的方式收到的代理人在训练中接收。这需要重复的，广泛的再培训，然后在计算上很昂贵。未来的研究应专注于通过解决先前的问题将RL应用于真实建筑物。进一步的研究应探讨这个方向。META-RL作为概括功能的新兴解决方案而出现，因为它可以在各种任务上训练代理，从而使代理更适应性并降低了计算成本。
木薯皮作为有机肥料生产的生物技术营养载体，以增加农作物的产量和土壤生育能力
木薯皮表明，作为生物肥料生产的载体材料的潜力。木薯皮在许多发展中国家中大量且实际上没有经济价值，因此，它满足了其作为生物肥料载体材料的采用标准。这项研究评估了木薯果作为生物肥料的营养载体的潜力及其对玉米生长的影响。cassava peel的水分含量低，散装密度，高孔隙度和良好的吸水能力，这有助于接种剂生存，如植物生长参数的显着（P <0.05）增加，在对照组中，植物的生长参数较高（P <0.05），在对照组中，植物高度和植物高度的叶子数量较高。关键字：木薯皮，生物肥料，载体材料，作物产量，土壤改善1。简介
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
