XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System地热能
地热能的直接和间接用途
今天，世界主要取决于化石燃料，并积极推广它们。不幸的是，化石燃料作为主要电源和电力的污染已达到新的峰值，从损害气候的温室气体到威胁健康的颗粒。结果，必须实施不同的能源。自2011年以来，可再生能源的增长速度比所有其他电力资源都快。可再生能源效率取决于所使用的资源。某些绿色能源选择，例如地热能，比其他能源更可用和有效，在某些地区有益，但由于可及性而在其他地区没有好处。地球地下的热量被称为地热能。它存在于地球壳下面的岩石和液体中，直至表面下方的加热熔融岩石。将一口井钻入地下水库至一英里或更深层次是获得地热资源的第一步。本文介绍了地热能的两种主要利用：通过地热热泵和间接地热能的直接使用地热能在加热和冷却应用中，这些地热能用于产生动力和电力，例如在干燥的蒸汽，单和双闪光灯和双闪光灯和二进制循环电厂中。
地热能：建筑物建设中的应用
第一个现代区供暖系统是在爱达荷州博伊西开发的。在美国西部，有271个社区，拥有地热资源。现代地区供暖系统为俄罗斯，中国，法国，瑞典，匈牙利，罗马尼亚和日本提供房屋。世界上最大的地区供暖系统位于冰岛的雷克雅未克。自从冰岛首都开始使用地热能作为其主要热源以来，曾经受到污染的雷克雅未克已成为世界上最干净的城市之一。除了提供室内舒适性和家用热水外，还以某些创造性的方式使用了地热热。克拉马斯瀑布，俄勒冈州，是美国最大的地区供暖系统之一，是道路和人行道下的地热加热水，以防止在冰冻天气中结冰。新墨西哥州将载有地热的水的一排载有植物或蔬菜生长的管道。这提供了更长的生长季节和室外植物的更快生长。您的社区如何从地热区供暖中受益？进行一些研究，并为您的本地规划部门或当地开发人员制定建议。您应该包括以下元素：背景；机会；利益和障碍；并采取了行动。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。
能源转型——地热能能发挥什么作用。......
然而，迄今为止，地热能源的开发仅限于特定地区，即最适合地热发电的环境。最高效的地热发电厂既需要尽可能高的地热资源，也需要热岩具有令人满意的渗透性。因此，地热发电厂主要沿着主要板块边界或火山地区附近开发。某些国家，尤其是冰岛、萨尔瓦多、新西兰、肯尼亚和菲律宾，已经通过地热发电厂满足了其很大一部分电力需求，这些国家目前是主要的地热中心。尽管这些国家已经展示了这项技术的显著优势，并继续引领其他国家，但地热能源的全部潜力尚未在全球范围内得到充分发挥。
利用空气和地热能供暖：VITOCAL
Viessmann 广泛的产品系列提供适合各种需求的热泵。即使在设计阶段，也可以考虑结构和地质条件以及个人和个人对热需求的偏好。使用光伏系统现场产生的电力来运行热泵特别环保，而且非常实惠。
MONS经济活动公园，配备了地热能
对于圣吉斯兰剂，在73°C的温度下以每小时100立方米的流动速度在73°C的温度下弹簧几乎2400 m。它遍历交流器，并将其热量从6公里长的城市供暖网络转移到水中，从而为体育馆，车站，游泳池，学校，医院和住房等加热建筑物。回报时，水仍然可以在被运输到治疗厂之前加热温室，并促进污泥消化过程和沼气生产，这是电动机的燃料，并允许在现场重复使用绿色电力。
太阳风能地热能水力发电扣除额
对于地热和水力发电设备，业主必须向印第安纳州环境管理局（“IDEM”）申请设备认证。如果 IDEM 未能在收到申请当年的 12 月 31 日之前作出决定，则该系统或设备被视为已认证。（印第安纳州法典 § 6-1.1-12-35.5）扣除表：适用的扣除表是 SES/WPD 表（太阳能系统或太阳能、风能、地热能或水力发电设备评估价值扣除声明）。此表应用于太阳能、地热能、水力发电和风能设备。当纳税人寻求新的地热或水力发电设备认证时，应使用它向 IDEM 提出申请。它应用于申请县级四项扣除（太阳能、地热能、风能或水力发电）中的任何一项。提交截止日期：截止日期与大多数其他类别的扣除相同。个人、承租人和买家必须在 2022 年 1 月 5 日或之前通过电子邮件、亲自或通过普通邮件邮寄方式提交这些扣除申请。但这并不意味着评估员或审计师必须在该日期之前收到这些申请。
关于基于社区的地热能发展方法的论点
摘要：本文研究了本地开发可再生地热资源的理论基础。因此，我们关注社区在地热发展中的作用。我们从地热能量的整体特征中得出，旁边是能源过渡政策的转变，重点是在本地管理绿色资源。本研究提出了一个将地热资源作为社区发展的内源性因素的框架的论点。为了分析它，我们创建了一个模型，该模型解释了地热条件以外的地热剥削的当地经济特征。它旨在概念化基于社区的地热发展标准，指的是内生性原则。地热能引起了人们的注意，因为该资源的特征在局部确定了其使用。这引起了当地经济体系中劳动力和技术的内部化，这是社区仍然是主要受益人的当地地热项目的特定条件。我们认为，在绿色增长过程中，社区在地热剥削过程中的作用至关重要，以进一步扩展地热能使用。
生成的AI：地热能的前景和应用
Generative AI是人工智能的专业分支，着重于创建新鲜和重要的内容，例如从非结构化数据中创建文本，图像或音频。由于其应用范围不断扩大，最近在各个部门的流行程度激增。值得注意的示例包含弹性的对话代理，从而增强了业务领域中客户满意度，代码合成辅助软件开发人员以及广告和娱乐领域的音频和视频内容的生成。这些快速改进的应用程序显示了在各个领域应用生成AI的巨大前景。因此，本研究介绍了生成人工智能在地热能中的可实现和创新的应用。为了展示这项技术的前景和可行性，在这项工作中考虑了三个案例研究。地热钻井操作，地震成像和解释以及井管理。通过明确利用各个领域的技术实例，对案例研究进行了正确讨论。因此，本研究旨在激发并提供对可以应用该技术的潜在领域的宝贵见解。通过有效和道德的实施，它具有简化流程，降低成本，提高安全性以及允许研究人员和行业所提供的价值的承诺。