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• 卡尔古利国家公园 (KNP) 拥有大片连续的土地，可以进行畅通无阻的场地规划，从而最大限度地减少最终的场地占地面积： o 所有在采矿过程中受到干扰的区域都将通过农林业重新植被，或用于安装太阳能电池板为场地发电。 • 开放的地中海林地非常适合低影响开发和快速恢复。 o 卡尔古利国家公园 (KNP) 的废弃地貌很容易再生为开放林地。 o 不存在在热带雨林保护区采矿的任何挑战。 • 干旱环境，有利于妥善管理尾矿处置： o 卡尔古利露天金矿区已经建立了完善的恢复程序。 o 不像印度尼西亚和巴布亚新几内亚镍红土矿那样进行太平洋海底尾矿处置。 o 没有填谷尾矿坝。 o 没有重大地震活动。 o 没有因持续台风而导致的年降雨量高达 3,000 毫米。 • 没有冲突的土地使用需求： o 卡尔古利国家公园 (KNP) 纯粹是一个采矿管辖区。 o 没有竞争性的食品生产活动（如澳大利亚东部镍红土区）。 o 已完成第一民族人种学清理，没有活跃的传统土地使用冲突。 • 低碳未来： o KNP HPAL 工厂通过现场酸性工厂燃烧元素硫作为硫酸原料产生蒸汽、热能和电力。 o KNP HPAL 中和剂包括富镍非碳酸盐腐泥土选项。 o 废弃地貌植被再生促进了整个 KNP 的农林业发展，计划在 Menzies 建立苗圃，作为第一民族的培训机会。 • 非碳发电选项： o 在采矿退化的修复区域中安装太阳能电池板（避免过度清除原生植被）。 o 风力涡轮机（气候环境与 Merredin Collgar 涡轮机（222MW）相当），预计在 Goongarrie 湖西缘的高地附近风力活动较强。 o 可以考虑使用抽水蓄能，利用 Goongarrie 湖表面空洞以上约 70 米的山丘上已耗尽的采矿空洞（最终开采深度可能超过 100 米）。
2023-2027 达勒姆未来蓝图
斯库格岛原住民密西沙加人是一个自豪的阿尼希那贝克社区，位于达勒姆地区中心的斯库格湖畔。该社区拥有大蓝鹭赌场、蒂姆·霍顿斯、一个不断扩张的商业中心，并于 2023 年举办庆祝 25 周年的年度 Powwow 活动。该社区最近为社区投资了清洁饮用水基础设施，解除了 20 年的沸水警告。原住民建立了经济发展伙伴关系，即 Noozhoo Nokiyan Limited Partnership（“NNLP”）。NNLP 为原住民经营和管理多家企业和商业地产，并继续建立广泛的投资组合，旨在为社区创造主权财富。
南电池公园城市的弹性（SBPCR）达到13号...
在沿码头A入口的现场南端，新的栖息地空间将出现。今天，Stone Riprap提供了不受欢迎且无效的海岸线边缘。建造后，这部分的海岸线将包括在潮间带的阶梯露台上的种植，这将使海洋生物带到现场。一个水上平台将使用光栅来允许观看栖息地空间，同时还可以让光穿透水，这是近海上水中栖息地成功的关键。生态改善将为条纹鲈鱼，sc，蓝色鱼，牡蛎，龙虾，蓝蟹，环嘴海鸥和大蓝鹭提供栖息地。露台上最低的步骤会整合潮汐池和潮间带，有时会低于潮汐和上面。低沼泽种植构成上层露台。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
英国绿色氢能路线图
英国氢能战略采取“双轨制”扩大蓝氢和绿氢规模（到 2030 年，总目标为 10 GW 产能，其中蓝氢和绿氢分别达到 4 GW 和 6 GW），但本文仅关注绿氢生产和使用的扩大。虽然蓝氢和绿氢在未来能源结构中的贡献量取决于多种因素，但蓝氢依赖天然气作为主要原料，将使其生产受到国际天然气价格波动和供应问题的影响。实现低碳蓝氢生产还取决于碳捕获和储存 (CCS) 的成功扩大和性能，以及天然气和二氧化碳泄漏的最小化。目前绿氢生产成本高于蓝氢，估计在 2.5 美元/千克至 2020 年 6.5 美元/千克之间 11 ，但由于可再生能源电力成本的下降，预计随着时间的推移，绿氢生产成本将降至比蓝氢更便宜的水平 12 。实现与蓝氢同等水平的时间表尚不确定，并且在很大程度上取决于规模经济和支持性政策举措。
MSCI 全球标准指数 - 2024 年 2 月 12 日
MSCI 中国指数 新增 删除 中国招商 A (HK-C) 3PEAK A (HK-C) 巨人生物科技 三生制药 华大智造 A (HK-C) 安徽虹鹭 A (HK-C) 美的集团 A (HK-C) 普乐制药 A (HK-C) 宁波三星 A (HK-C) 北京易华录 A (HK-C) 北京易思博 A (HK-C) 北京世纪科技 A (HK-C) 北京联合 A (HK-C) 贝达制药 A (HK-C) 华大基因 A (HK-C) 首旅酒店集团 A (HK-C) 中国节能风电 A (HK-C) 中国电科网络 A (HK-C) 中国光大环境集团 中国医药健康 A (HK-C) 中国南航 H 中贸中药 中软国际 大全新能源 ADR 华侨城软件 A (HK-C) 杜氟新 A (HK-C) 孚能科技 A (HK-C) 吉比特网络 A (HK-C) 万国数据 A (HK) 金地集团 A (HK-C) 绿城中国控股 杭州雄狮 A (HK-C) 河北衡水 A (HK-C) 和源绿色 A (HK-C) 华西证券 A(HK-C) 湖北飞利华 A (HK-C) 湖北兴发 A (HK-C) 欢聚集团 ADR 绝味食品 A (HK-C) 康柏德莱姆茨控股 (CN) 陆金所控股 ADR鲁西化工A股 (HK-C)