本研究使用 1970-2020 年的时间序列数据研究了节能技术的发展,从而确保了俄罗斯发展的可持续性。确定了经济、燃料供应、生产、运输和运行可靠性方面的能源安全威胁,这表明需要采取措施来平衡这些威胁。在综合经济系统可持续性理论、可靠性理论、风险理论、系统安全理论以及对燃料和能源部门发展现代因素的分析的基础上,提出了改善能源安全和燃料和能源部门经济可持续发展的战略方针。现代世界的特点是,在科学、技术、环境、经济、组织和其他因素的影响下,能源经济的参数和方向发生了变化。全球能源部门正在进行重大现代化进程。全球能源部门的转型是在确保可持续发展的框架内通过引入新的节能技术进行的。俄罗斯的能源安全建立在燃料和能源综合体创造的丰富的战略资源和生产潜力基础之上,这可以确保国家逐步发展和安全。然而,近几十年来,尽管俄罗斯实现了能源独立和自主,但能源安全问题在俄罗斯各地区变得更加严峻,这与能源需求的稳步增长有关。该研究考察了俄罗斯和世界石油和天然气生产的动态。确定了俄罗斯经济和人口能源安全的因素,这些因素是经济发展可持续性的晴雨表。考虑了从传统能源首先过渡到可再生能源,然后过渡到取之不尽的自然资源的可能性,并使用新的数字技术在经济中分配和消费这些能源。研究了俄罗斯各地区特定的自然条件,以研究开发基于水、风、太阳能、地热能、波浪能、潮汐能和生物质能的替代能源的可能性。证实了使用节能技术产生的经济、技术、社会和环境影响。
联络人:市长 Israelson 或其指定人员 普莱诺市鼓励所有公民参与。普莱诺市政中心设有无障碍卫生间、饮水机和电动辅助入口门。从公共人行道和停车场可轻松抵达该设施。大楼的北侧和南侧设有指定的无障碍停车位。如果您根据《美国残疾人法案》需要本次会议或设施的额外协助或合理安排,包括 ASL 口译员,您应至少提前 48 小时向 ADA 协调员提交 ADA 合理安排申请表。如果您需要协助填写表格,请致电 972-941-7152。填写或下载 ADA 合理安排申请表,网址为 https://www.plano.gov/395/Accessibility-Accommodations。
乌克兰和中东的冲突凸显了人工智能日益普及,并加速融入各种系统和平台,例如无人驾驶飞行器 (UAV)、目标瞄准过程或卫星图像分析。乌克兰和中东的冲突凸显了人工智能日益普及,并加速融入各种系统和平台,例如无人驾驶飞行器 (UAV)、武器瞄准系统或卫星图像分析。本章探讨了人工智能的当前和未来应用,并重点介绍了如何确保人工智能的安全使用。
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本报告概述了 2024 年 9 月 2 日在英国曼彻斯特大学举行的第 1 届研讨会“机器人和自主系统早期开发中的自主性和安全保障”,该研讨会由苛刻和持久环境下的机器人自主性中心 (CRADLE) 主办。此次活动汇集了来自不同行业的六个监管和保证机构的代表,讨论确保自主和机器人系统,特别是自主检查机器人 (AIR) 安全的挑战和证据。研讨会邀请了六位监管和保证机构发表演讲。CRADLE 旨在使保证成为设计可靠、透明和值得信赖的自主系统不可或缺的一部分。主要讨论围绕三个研究问题展开:
表格LMS注册指南如果您是早年的设置,并且在访问培训平台方面遇到困难,请直接与早年团队联系以寻求支持。儿童和年轻人最有可能在其家庭和社区内有性虐待的风险。在英国针对儿童和年轻人的所有性犯罪中,至少三分之一是其他儿童和年轻人犯下的(Hackett,NSPCC,2016年)。格洛斯特郡地方当局是露西忠实基金会选择试行新资源的少数当局之一。为了支持这一工作领域的学校,露西忠实基金会的劳拉·诺特(Laura Nott)将从两个学校的网络研讨会开始。第一个网络研讨会将于2025年3月5日星期三上午10点至上午11点举行。本网络研讨会将着眼于支持学校和教育人员,以预防和应对有害的性行为,她将概述对学校免费的服务和资源。
2024 年,奥迪集团向客户交付了 170 万辆奥迪汽车、10,643 辆宾利汽车、10,687 辆兰博基尼汽车和 54,495 辆杜卡迪摩托车。2023 财年,奥迪集团实现总收入 699 亿欧元,营业利润 63 亿欧元。2023 年,奥迪集团全球年均员工人数超过 87,000 人,其中超过 53,000 人在德国奥迪股份公司工作。凭借其极具吸引力的品牌和众多新车型,该集团正在系统地朝着成为可持续、完全联网的高端移动出行提供商的目标迈进。
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大,开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换,其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展,入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统,该系统具有低误报率和高准确率。