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World File Search System推动者
中国电动汽车市场政策推动者 - 西亚经社会
中国汽车数据有限公司（ADC）以汽车大数据为基础，以汽车领域模型算法为支柱，深入开展节能低碳、绿色生态、市场调研等研究，围绕“新基建”和“新思化”（产业智能化、智能产业化、跨界融合、高端品牌化）发展，精准布局中国汽车产业云、智能互联网、智能座舱、工业互联网（工业软件）领域，通过构建中国汽车产业数据基础设施和国家汽车产业数据体系，致力于以“数据”驱动产业变革，以“智能”引领汽车产业未来，努力打造“国家级汽车产业数据中心、国家级汽车产业链决策支持机构、国家级泛汽车产业数字化支撑机构”。
现代AI，DOE的关键推动者
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
人工智能作为供应链可持续性实践的推动者：生产现状研究
简介：在公司的日常活动中，对可持续性的关注变得越来越重要。在经济活动的发展中，供应链在生态足迹的形成中起着根本性的作用，因为它们与稀缺自然资源的消耗直接相关。因此，有必要加快在供应链中采用可持续的做法，以避免环境问题恶化。在这种背景下，人工智能可以成为可持续发展的盟友。研究问题和目标研究问题：利用人工智能作为供应链可持续性实践的诱导剂，目前的科学成果如何？总体目标：研究使用人工智能作为供应链可持续性实践诱导剂的科学成果的最新进展。具体目标：1）分析科学生产的演变； 2）确定研究的作者概况； 3）分析与书目耦合有关的作者情况； 4）研究共现分析理论基础由于对环境和社会负责的运营的需要，可持续性实践在供应链（SC）中的整合受到了关注。传统的生产模式建立在自然资源取之不尽、用之不竭的假设之上，但随着人们认识到自然无法满足从环境中提取的投入的不断增长的需求，这种模式发生了变化 (Srivastava, 2007)。通过技术进步和商业战略的融合，CS 的可持续发展未来前景光明 (Sarkis 等人，2019) 方法论 就其性质而言，这项研究被归类为定量研究。方法上，对2021年至2023年出版的期刊进行文献研究，目的上，探索性、描述性研究。该研究使用了从 Web of Science 数据库中提取的 204 篇文章中的二手数据。为了开展这项研究，我们使用了文献计量技术，旨在测量科学知识的生产和传播率。结果分析基于所进行的文献计量分析，可以观察到人们对使用人工智能促进CS可持续性这一主题的兴趣日益浓厚，这表明使用颠覆性技术实现公司运营现代化的重要性，从而能够将更高的效率和盈利能力与更环保的表现相协调。结论本研究对关于使用人工智能作为供应链可持续性实践的诱导因素的出版物进行了分析，强调了相关的主题轴线，以及所面临的影响和挑战。值得强调的是研究问题的相关性和当代性。为生产链配备可持续的实践满足了保护环境和自然资源的迫切需要。参考书目 Bag, S.、Wood, LC、Mangla, SK 和 Luthra, S. (2020)，采购 4.0 及其对循环经济中业务流程绩效的影响，资源、保护和回收，152，104502。Rege, A. (2023)。数据分析时代人工智能对供应链的影响。国际计算机趋势与技术杂志，71(1)，28-39。 Srivastava, S. K.（2007 年 3 月）。绿色供应链管理：最新的文献综述。国际管理评论杂志，9（1），53-80。
MSP作为EU Green Deal的推动者
与EGD相关的政策文件 - 欧洲绿色协议（2019年） - 一种可持续蓝色经济的新方法（2021） - 欧盟利用可再生近海的策略（2020） - 气候法（2021）（2021） - 重新播放欧洲计划（2022） - 加强了欧洲的2030年策略2020年2020年AINE AIVE -2020- eudive -eudive -2020- eudod aive -eudive -eudod（2020） - 农场到叉策略（2020） - 零污染（2021） - 循环经济行动计划（2020） - 可持续和竞争性的欧盟水产养殖（2021）
数字产品护照——循环经济的推动者
数字产品通行证的政治相关性。政界人士目前正在讨论将数字产品护照（DPP）作为建设循环经济的核心工具，这是通过尽可能长时间地利用资源实现气候中和的重要推动因素。虽然目前还没有统一的、跨行业、跨公司的产品护照系统，但已经有针对特定产品组收集信息的独立解决方案。 DPP 旨在向所有利益相关者以数字方式提供有关产品的信息，例如制造商、材料、属性、维修和处置选项，就像“产品记忆”一样，以提高整个产品生命周期的透明度。 DPP 必须满足内容和技术要求。为循环经济做好准备。循环经济的话题还未被企业广泛接受。只有少数公司使其商业模式完全循环，例如考虑整个产品生命周期，优化产品设计和/或开发与循环经济相关的新商业模式。与此同时，一些与循环经济相关的产品特性（例如作为“德国制造”质量承诺的一部分的长寿命）已经得到了强有力的发展。可修复性、易于维护和翻新等其他特性尚未成为企业关注的重点，但对于向全面循环经济转型而言却是必需的。数字和数据准备。德国很多企业尚不具备实施DPP的条件。特别是许多企业尚未实现充分数字化，且不同行业的数字化水平存在很大差异。此外，许多公司还不满足有效管理数据的要求，因为产品数据通常仍以模拟形式存储，而且许多公司没有数据治理，而这是确保数据质量、数据完整性和数据安全的基础。大多数公司不与其他公司共享数据——主要是由于法律和技术障碍。设立 DPP。理想情况下，DPP 包含对生产者、供应商和消费者的唯一标识、产品及其属性的精确描述以及所有与环境相关的信息的透明规定。必须遵守法律内容和技术要求，同时考虑行业特定的需求。 DPP应该充当一个运输容器，遵循清晰的结构，具有模块化和可扩展性。需要结构化、最重要的是标准化的信息收集和传播，以便所有相关参与者都能查看和添加有关产品的必要信息。对于环境相关信息的识别、分类和记录的标准尤其重要。 ECLASS 数据标准凭借其互操作性、模块化系统以及与标准和全球规范的一致性，为 DPP 的开发提供了许多优势。
环境可持续性：人工智能可以成为可持续发展目标的推动者吗？
环境问题不断引发讨论、辩论、公众愤怒和宣传活动，激发了人们对人工智能等新兴技术的兴趣。人工智能的应用范围广泛，包括野生动物保护、自然资源保护、清洁能源、农业、能源管理、污染控制和废物管理。2017 年，在日内瓦举行的联合国人工智能峰会上，联合国承认人工智能可以推动可持续发展进程，实现人类和平、繁荣和有尊严的生活，并提议重新关注人工智能在协助全球可持续发展努力方面的应用，以消除贫困和饥饿，保护环境以及节约自然资源。解决环境可持续性问题至关重要；然而，随着人工智能的出现，大多数常见的环境问题现在都可以通过优先考虑人类利益来解决。可持续性涵盖环境、社会和经济等相互关联的领域。根据联合国的《我们共同的未来》（又称《布伦特兰报告》），人工智能被定义为“既满足当前需求，又不损害子孙后代满足自身需求的能力的发展”。不幸的是，地球目前正面临全球变暖和气候变化带来的严重后果，需要立即采取行动，鼓励使用环保和可持续产品来解决这些问题。环境恶化和气候变化是众多环境问题，需要新颖和智能的人工智能解决方案。关于人工智能和环境可持续性的文献涵盖了各个领域。值得注意的是，人工智能正被用于解决大部分区域和全球环境问题，包括能源、水、生物多样性和交通运输，尽管这些领域中的许多领域已经渗透和发展。然而，需要结合目前关于人工智能应用的文献，特别是在能源、水、生物多样性和交通运输等领域的环境可持续性方面。关于人工智能如何促进环境可持续性的研究严重不足。本研究旨在探索如何应用人工智能解决各个领域的环境问题，以实现可持续发展目标 (SDG)。
人工智能作为快速有效生产再利用制造业的推动者：探索性评论和未来研究建议
“从一开始就设计为能够快速改变结构以及硬件和软件组件，以便快速调整零件系列内的生产能力和功能，以应对市场或监管要求的突然变化”
通过终生学习和知识动态培养神经塑性作为增长心态的推动者
摘要。在一个占上风和不确定性的世界中，一个人对自己的大脑发展承担全部责任的能力使自己成为一种倾向，以增加神经可塑性的倾向，通过从事精神挑战性的努力，以受到更广泛的刺激。是一种内在的人类能力，使大脑能够通过经验来积累新信息来重组途径并在人们的生活中始终创造新的突触，神经可塑性为人们提供了机会，使人们有机会通过不断学习向新的环境暴露于新的环境并在挑战和复杂的情况下进行创造力，从而重新连接其行为。经过对涵盖神经可塑性，成长心态，终身学习和知识动态的文献综述的经验分析，本文旨在陶醉于这些力量之间的联系，并了解彼此之间的联系在刺激大脑，增加其能力并增强的个人和专业发展方面发挥了作用。结果展示了神经塑性，成长心态，终身学习和知识动态之间的有机联系，这些联系以研究图的形式说明了自己，强调了互连和知识转化的普遍作用。关键字：神经塑性，知识动态，成长心态，终身学习
隔热耐火材料是实现碳可持续性的推动者
摘要 立法和市场力量要求越来越多的产品声明其环境影响，并进而影响到供应链的各个环节。本文讨论了隔热耐火材料的“从摇篮到大门”生命周期评估 (LCA)，包括获取准确的原材料数据和将范围 1 和范围 2 的排放归因于单个产品的挑战。隔热耐火产品可减少热加工过程中的碳排放量，本文介绍了一种区分一流产品和消费级产品的方法。该方法利用热流模型和燃料碳强度计算，涵盖耐火衬里的整个预期寿命。通过生命周期评估测量碳足迹的驱动力 根据联合国政府间气候变化专门委员会 (UN IPCC) 的报告，气候变化导致全球气温升高 1 ，从而导致海平面上升和极端天气事件更加频繁。全球变暖的主要原因是人为温室气体 (GHG) 排放量的增加。立法正在推动对越来越详细的环境影响数据进行测量和申报的必要性。过去几年，许多司法管辖区都要求公司的年度董事报告必须包含能源使用和温室气体排放量 2,3 。最近，欧盟推出了碳边境调整机制 (CBAM) 4 ，这是一种对进入欧盟的碳密集型商品生产过程中排放的碳进行公平定价的工具，并鼓励非欧盟国家进行更清洁的工业生产。CBAM 最初将适用于某些商品和选定前体的进口，这些商品和前体的生产是碳密集型的，并且碳泄漏风险最大：水泥、钢铁、铝、化肥、电力和氢气。这些和其他立法要求公司详细跟踪其范围 1（直接）、范围 2（间接能源排放）以及范围 3（其他间接）环境排放，范围 3 正在日益增加。准确计算范围 3 需要了解原材料和组件对环境的影响。随着利益相关者的观点转向更重要的环境意识，企业在环境、社会和治理 (ESG) 三大支柱中优先考虑可持续性变得至关重要。因此，公司不能只关注一个支柱（例如，只关注治理目标而忽视环境影响）。这样做可能在短期内有利可图，但不利于公司的长期生存能力，因为监管处罚、投资者或其他利益相关者的利益和公众舆论可能会对公司产生负面影响。相比之下，每家公司都会有环境足迹，在价格变得如此之高以至于影响治理支柱之前，减少这种足迹的影响是有限的。随着公众关注度的提高，越来越多的客户询问作为制造过程一部分的行业温室气体排放情况，并要求提供产品对环境影响的信息。上述因素正在推动对其产品的环境影响进行测量和声明的需求。耐火材料也不例外。事实上，它们在 CBAM 中提到的碳密集型产品生产中的影响力，使耐火材料成为
清洁氢：能源载体、可再生能源推动者......
– 加速先进水分解技术的研究 – 利用当今的可再生能源和核能 – 通过 H2NEW 联盟在短短 5 年内实现 100 美元/千瓦电解器堆栈目标 – 包括对低温电解 [ LTE]（PEM，液体碱性）和高温电解 [HTE]（固体氧化物）电解器技术的研究 – 10 亿美元的 BIL 活动现在使电解方面的努力增加了一个数量级，以加速开发 • 长期：利用太阳能或热量更直接地分解水