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斯特拉特福可再生能源中心
兖煤澳洲还在探索多元化机会，包括在其现有土地上开发可再生能源项目。其中，斯特拉特福可再生能源中心 (SREH) 是目前正在考虑的较先进的项目之一。抽水蓄能是该项目的核心要素。它将在高峰时段或其他来源产生的能源不可用时向电网提供电力。
联系能源斯特拉特福发电站
Contact Energy Ltd（以下简称“公司”）运营位于帕特亚流域斯特拉特福附近 43 号国道上的斯特拉特福发电站 (SPS)。本报告涵盖 2020 年 7 月至 2021 年 6 月期间，介绍了塔拉纳基地区议会（以下简称“议会”）为评估公司在审查期间的环境和同意合规表现而实施的监测计划。报告还详细介绍了监测结果，并评估了公司活动对环境的影响。
斯特拉特福入侵植物管理计划
简介 入侵物种被认为是加拿大对本土生物多样性生存的最大威胁之一。非本土物种通过几种不同的途径从世界其他地方无意中进入，或通过园艺或宠物贸易故意引入。当它们在非本土范围内建立、传播并造成负面的生态、社会或经济影响时，它们就被视为入侵物种。这些物种通常是意外进入的，并且在没有天敌的情况下建立。由于安大略省城市化程度高，人口流动量大，是国际贸易中心，因此其入侵植物种类比加拿大其他任何省份都多，新物种引入的风险最高（MNRF，2012 年）。这些植物通常会胜过本土植物，为本土动物创造质量较差的栖息地，损害人类的娱乐活动和审美价值，并且管理成本高昂且劳动密集。入侵植物对农业和森林生态系统构成威胁，因为它们能够迅速传播、胜过农作物和森林植物，并破坏土壤质量。一些入侵植物甚至会带来健康风险和安全隐患，例如大豕草，接触后会导致皮肤严重化学灼伤，而芦苇（以下称为入侵芦苇）则会阻碍驾驶员的视线。在加拿大，市政当局处于入侵物种管理的最前线。据估计，市政当局每年在入侵物种上的支出为 2.479 亿美元，2021 年全国市政支出调查的大多数受访者表示，他们预计未来五年管理成本会增加（Vyn，2021 年）。在安大略省最常报告的五种优先考虑的入侵物种中，其中三种（入侵芦苇、大豕草和野生防风草）是植物（Vyn，2021 年）。在安大略省，市政当局和保护当局为预防、检测、控制和管理入侵植物投入了巨额资金。 2019 年的一项调查发现，市政当局和保护机构仅在入侵芦苇上就花费了 130 多万美元，占入侵物种总支出的 6.3%（Vyn，2019 年）。在本次调查报告的 25 种入侵物种中，有 11 种是入侵植物，其中 4 种是成本最高的 10 种入侵物种之一。为了减少入侵物种的长期影响，各级政府都需要在预防方面加大投资。投资预防带来的经济回报比物种到达并传播后的管理成本高出 100 倍（图 1）。随着时间的推移，管理成本增加，根除的可能性降低。在某个时候，生态系统中的某些物种将无法根除，要么由市政当局承担管理费用，或者任由它们蔓延到整个景观中，对经济、社会和环境造成越来越大的影响和损失。尽管预防是减轻入侵物种影响最具成本效益的方法，但安大略省各市政府在预防计划上花费的资金不到 20.4%，而市政府可用预算中估计有 79.6% 用于控制和管理（Vyn, Richard. 2019）。这表明，扩大对预防的投资可以减少社区的长期
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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