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制定可持续交钥匙太阳能电池板的商业计划
摘要：随着全球对可再生能源的需求继续上升，太阳能成为一种杰出且可持续的能源解决方案。本文介绍了建立交钥匙太阳能电池板生产工厂的综合商业计划，重点是可持续性和环境责任。本文旨在解决对高质量太阳能电池板的市场需求不断增长的，同时最大程度地减少其环境足迹并有助于减少温室气体排放。业务计划概述了成功建立和运营太阳能电池板生产工厂所需的关键因素，包括市场分析，财务预测，运营策略和可持续性计划。通过检查太阳能市场的全球趋势，确定增长趋势，潜在的竞争对手和目标客户群来分析市场分析。结果表明，剩下的时间为16个月，分支点为30,112个单位。财务预测概述了拟议工厂的投资要求，收入预测和盈利能力期望。总而言之，该研究论文为建立交钥匙太阳能电池板生产工厂提供了结构良好的商业计划，该工厂不仅满足了对太阳能解决方案的不断增长的需求，而且还优先考虑可持续性和环境责任。本文提供的可再生能源解决方案为投资者提供了令人信服的机会，通过为不断增长的全球市场提供清洁可靠的能源解决方案，使财务增长与积极的影响保持一致。建议使用环保制造工艺，可回收材料的利用以及采用节能技术来最大程度地减少其碳足迹。
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
俄罗斯联合铝业有限公司 - 港交所披露易
2009 年底，集团与债权人达成协议，重组 168 亿美元的债务。集团仍负有大量债务，并受到严格的契约和还款计划的约束，这严重限制了其运营和获得新融资的能力。重组通常将集团债务的到期期限延长至 2013 年。但是，集团债务的很大一部分将在不到 10 个月的时间内到期。到 2010 年 10 月 29 日，除非公司获得延期，否则公司必须偿还俄罗斯对外经济银行 (VEB) 的 45 亿美元贷款，该银行是一家由俄罗斯政府控制的金融机构，用于支持和发展俄罗斯经济。如果集团全部债务的偿还被加速，例如因为集团的相关成员无法遵守或满足债务重组或其他债务义务的任何条款和条件，或触发任何违约事件，或者如果公司无法延长或再融资或在 VEB 贷款到期时偿还（出于任何原因，包括但不限于俄罗斯联邦储蓄银行（“Sberbank”）不承担 VEB 贷款项下的权利、索赔和义务），集团可能会停止持续经营。
三河中的宏观交流脑的生物多样性和社区结构，
摘要这项研究是在Zomba市进行的，这恰好是马拉维的正式山顶。选择的三条河流是：Lokangala，Mulunguzi和Domasi河，每个河流都有特殊的特征。Likangala流域受到人口增加的影响，这导致了城市蔓延。它也起源于Zomba高原，并流入Mulunguzi大坝，该水坝向Zomba City提供水。Dimasi河从Domasi市场和监狱收集了所有废水。通常，在Zomba市区的3个流中研究了9个抽样站，总共确定了98个分类单元，其中96个被鉴定为该物种或通用水平，并将2个鉴定为家庭水平。这些分类单元属于3个门（节肢动物，软体动物和annelids），4个类（甲壳类动物，昆虫，腹足类动物和Achaeta），12个订单和50个家庭。节肢动物是最多样化的，有2个类别，9个订单，49个家庭和92种形态型。接下来是Mollusca，上面有一个类，秩序，家庭和3个形态型。Annelids只有一个有2种的家庭。最多有90种形态的昆虫分为8个阶和46个家庭。Mollusca在2个家庭中有3种物种，而Annelids在一个家庭中显示了2种物种。甲壳类动物的类别只有一个家庭和物种。Of the 8 orders identified in the class of insects, that of Hemiptera is the most represented with 27 taxa and 11 families, it was followed by the Diptera (19 taxa and 7 families), Coleoptera (16 taxa in 7 families), Trichoptera (9 taxa and 9 families), Odonata (8 taxa and 5 families), Ephemeroptera (6 taxa and 5 families) and finally we have the Plecoptera和水生鳞翅目只有1个分类单元和家人。
量子程序的自动符号验证
量子计算在提高优化[15,25]、数据库搜索[19]、密码学[36]、量子动力学模拟[10]、可满足性问题[8]和机器学习[23]等许多领域的问题求解的可扩展性方面具有巨大潜力。最近，量子计算在交通流[18]、飞机载荷[38]、物流[2]和医疗诊断[21]等安全关键领域的应用势头强劲。此外，量子模拟[1,11,37]和云端量子计算机[22]现已可用。与经典程序一样，检测量子程序中的错误是一个关键问题。对于经典程序，存在强大的形式化验证技术来自动验证程序是否符合形式化规范[12]。最先进的验证器（例如，对于 C 程序 [ 6 ， 7 ， 27 ]）以符号方式执行验证：开发人员将特定的程序输入标记为符号，以便验证器知道使用这些输入作为“搜索空间”。然后，验证器证明程序的所有可能输入都符合规范。
国防装备局与美国国防安全合作局交换意见
2021年1月25日至26日，防卫装备厅长官武田与防卫安全保障厅厅长格兰特通过视频会议召开了日美安保合作协商会议（SCCM），并讨论了各种问题。围绕FMS采购。两国秘书长一致认为，2019财年未支付和未结算金额的大幅减少是日本和美国共同努力解决该问题的结果，并继续两国确认将推动以下各项旨在简化FMS的举措采购。
国防采办局与国防安全合作局交换意见
截至2019财年末，金额约为1亿日元，但截至2020财年末，已确认不存在此类未支付金额，两局均对这一结果表示高度评价。 其成果包括从去年开始加速国防装备局的核查工作、美国国防安全合作局对美国企业的指导，以及在美国国防部内部建立回应询问的系统日方证实，通过这些努力的积累，未支付金额已实现减少。美国国防安全合作局将继续向各军事部门提供指导，确保海运账单报表与运往日本的报表相符，并解决两者无法一致的问题。
DGA 已向陆军交付了 200 多辆 Serval 轻型装甲车
这些车辆的底盘由 Texelis 在利摩日生产，并在罗阿纳的 KNDS 法国生产工厂组装，就像 Griffon 和 Jaguar 一样。值得注意的是，这条新生产线的启用将创造超过 600 个就业岗位，直至 2025 年。
通过模型交换来迈向Edgeai服务的低成本和能量意识推断
摘要 - 在过去的十年中，人工智能（AI）和Edge Computing（EC）的关键进步已导致Edgeai服务的发展，以提供对关键任务应用必不可少的智能和低潜伏期响应。但是，Edgeai服务对网络极端的扩展可能会面临挑战，例如负载波动，导致AI推断延迟以及对能源效率的担忧。本文提出了“模型交换”，其中Edgeai服务使用的模型将与另一个随时可用的模型交换，以便在运行时推理任务中实现成本和能源节省。ModelSwapper可以通过采用低成本算法技术来实现这一目标，该技术探讨了计算开销与模型准确性之间有意义的权衡。这样做，边缘节点通过用更简单的模型代替复杂模型来适应负载波动，从而满足所需的延迟需求，尽管不确定性较高。我们使用两种EDGEAI服务（对象检测，NLU）进行评估表明，ModelSwapper可以显着减少至少27％和68％的能量使用和推理延迟，而准确性仅降低了1％。索引术语 - 机器学习，边缘计算
通过改善服务交付来释放增长潜力 商业服务战略实验室
商业服务的未来在于它能够帮助公司利用来自多个业务、职能和地区的数据和知识，以无与伦比的速度通过预测性洞察改变客户和员工体验，从而以更少的资源做更多的事情。商业服务战略实验室为组织领导层提供了一个量身定制的、加速的决策论坛，以协调他们的愿景。他们根据领先实践、外部观点和他们的具体需求，为他们的运营创造突破。他们在物理刺激的空间中提供结构化和创造性的方法，通过一套综合的练习、工具和方法将实验室中每个模块的讨论联系起来。