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
继续参加“女童教育挑战”学习简报系列:为了利用其在 17 个国家开展的 41 个项目的庞大组合,女童教育挑战 (GEC) 汇编了大量有关女童教育关键干预措施的项目学习。虽然这些学习简报植根于定量和定性证据,但它们不是研究论文或证据报告。相反,它们综合了 GEC 干预设计和实施方法的经验,这些方法对于支持改善女童的学习至关重要。GEC 项目采取整体方法来改善教育环境和条件,以支持改善学习、参与、过渡和可持续性成果。本学习简报侧重于在紧急情况和长期危机中对女童进行有效的教育,这有助于实现突出的成果:
– 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
引言战斗由于技术的快速发展而受到影响,并且正在经历转型,这是俄罗斯 - 乌克兰和以色列 - 哈马斯冲突所看出的。这项技术革命使自主系统,人工智能(AI)和机器学习(ML)系统,实时ISR操作图片,精确罢工等,以跨多域操作(MDO)运行。但是,由于净为中心或净CETRIC WARFARE(NCW),这是启用的,这是在操作和功能上链接所有这些技术启用的系统的先决条件。美国的战斗智囊团注意到了NCW的一些缺口,并建议对NCW进行修改,以将其称为Mosaic Warfare 1-改进了NCW。马赛克战争是战争中的最新流行语,在美国的概念和学说表述中进行了深入讨论。2马赛克基本上是一种指挥和控制功能,是一种创新的军事指挥和控制方法,它采用了网络,分布式的建筑,以增强灵活性,弹性和决策速度。马赛克战争的适用性遍及所有领域,即空间,网络,陆地,海洋和空气。以来,空间的优势是成为陆地,海洋和空气的普通边界;因此,它可以充当实施马赛克概念的推动者和促进者,这现在是将所有技术系统联系起来的战争势力。因此,印度武装部队可以直接采用马赛克战的宗旨,而不是首先采用NCW,然后转变为马赛克战争。马赛克战也被称为第五代战争或杀死网络策略。空间是下一个边界,其巨大潜力仍未开发。辨别并定义了关于太空的未来军事概念,
地缘政治和市场变化为汽车部门引入了新的复杂性。贸易政策,国际关系和监管框架对该行业的供应链和市场访问有重大影响。例如,主要经济体之间最近的贸易紧张局势导致关税和贸易障碍的波动,从而导致对关键材料和组件的采购中断。此外,市场变化,例如对环境法规和消费者偏好的响应,对电动汽车的需求不断增长,要求汽车制造商迅速适应。这些因素正在迫使该行业在全球相互依存关系的复杂景观中驾驶,同时努力保持竞争优势并满足不断变化的市场需求。
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”。
具有批判性分析的情境学习 更注重能力而不是坐在教室里的时间 灵活性和个性化(包括神经多样性、多语言和残疾学生) 根据优势进行自适应学习 与 AR/VR/XR 集成以进行发现和虚拟“实地考察” 使用模拟/AR/VR/XR 来发展洞察力和背景(包括历史)——通过发现、综合、整合知识流进行学习 纳入工作经验以及学术知识与劳动力之间的整合
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)。
截至 2022 年,基本战斗训练 (BCT) 缺乏对持续地面战斗的关注,未能为新士兵做好大规模作战行动 (LSCO) 的准备。它具有挑战性,但专注于事件而不是基于战术的训练,这可以更好地让新士兵为在现代战场上战斗和生存做好准备。随着战争性质的变化,我们的训练策略、领导者发展和由此产生的文化也必须随之变化。改变是一个艰难的过程,因为“我们一直都是这样做的”蒙蔽了一些从业者的思想并制造了障碍。通过赋予下属元素和外部实体重要的主动权来拥有、开发和创造解决方案,改变不再是关于“他们”的新想法,而是关于“我们”如何让事情变得尽可能好。