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减少碳减少计划2024
•我们的混合工作政策导致办公室和现场的能源消耗降低。•较大，高价值，更长时间的项目的比例增加导致：O更快地与电网能量连接，并降低了对柴油动力的现场发电机 /工厂的依赖。o更多专门用于单个站点而不是前往多个项目的送货员。•增加了杂种 /电厂和机械的使用。•在项目站点上合并了用于临时功率的可再生技术。•新的旅行和支出政策，更加重视可持续的旅行和视频会议。•为员工引入电动汽车薪金牺牲计划。进一步到我们的绝对减少碳目标，已经确定并制定了2024年的特定子目标。这些包括：
电子功能材料研究中心
●涵盖了多种用于光学应用的晶体：激光和非线性光学晶体，磁光晶体，闪烁体/剂量计晶体，宽带隙半导体，压电和铁电晶体等等等等。●我们当前的主要研究目标是：用于高亮度照明设备的单晶磷光器。用于激光机械的光学隔离器的法拉迪旋转器。用于高温使用的压电晶体，例如燃烧压力传感器。氧化包胶作为新型宽带隙半导体。用于IR光学应用的Chalcogenide●积极促进与大学，国立研究所和行业的合作，并积极追求国际合作，以促进新的观点和原始思想。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
使用深度学习鉴定营养缺乏症和作物的疾病预测：评论
[1]这项工作回顾了基于计算机视觉的技术，用于早期发现作物营养缺乏症，以提高作物生产率和健康。[2]研究研究了机器学习和接近成像在检测植物疾病和营养缺陷方面的应用，突出了数字化农业中的进步，挑战以及未来的研究方向。[3]这项研究使用深度学习技术，尤其是CNN-SVM，以98％的准确性准确地对玉米植物中的养分缺乏分类，提高作物生产力和可持续性[4]多种注意力的神经网络有效地识别了具有高度精确性的植物营养量，并提高了植物营养量，并增强了Spatial机械的
模拟电池电池中的堆叠过程...
过去的堆叠过程是由研究设施开发的，请参见[4-7]。影响所有机械的重要参数是实现的堆叠精度。在文献中，提到了+/- 0.2 mm和+/- 0.5 mm之间的值[8]。Weinmann详细检查了堆叠过程及其相互作用，并将它们构成个人问题[9]。详细考虑了子系统的材料指导，分离，处理，对齐，连接和固定的材料[9]。通过FE模拟模型研究了材料指导[9]。在Husseini等人中可以找到进一步的材料指导方法。[10]。Mayer＆Fleischer提出了模拟堆叠过程和所得堆叠精度的第一个FE模型[2]。在仿真模型中，电极抓地过程和
碳足迹计算-Sacyr
•资本货物：与购买资本货物的生命周期相关的排放。•上游运输和分销：与购买产品，包裹和机械的运输和分销服务相关的排放。•运营中产生的废物：废物管理的排放。•商务旅行：火车，飞机和出租车旅行和商务的排放过夜。•员工通勤：员工在房屋和工作人员之间的运输中的排放。•上游租赁资产：工厂运营和维护的排放。•下游运输和分布：RARX*和IOHNIC **的运输和分布的排放。•销售产品的处理：RARX和IOHNIC卖出的排放。•使用已出售产品：使用Rarx和Ihonic出售的排放。•销售产品的寿命终止治疗。•投资：与Sacyr没有运营控制的投资公司相关的问题。
通过创新的，对性别敏感的商业模型的价值链的可持续机械化
创新将电子扣除剂和其他电力农业机械的引入与技术创新相结合，并扩大了在肯尼亚成功测试的机械环（MR）业务模型，以及在兰旺达测试的气候抗气候耕作技术和e-Extracor。实施将在区域层面进行。计划进行南南交易所，在肯尼亚，经理和培训师将在卢旺达部署，并将首次在肯尼亚使用电子扣除剂。其他创新是在卢旺达建立了多功能式设备中心（E-HUB），以支持中小型企业及其在农业价值链中的雇用。电子插座将包括电动车间，培训室和中小型企业的场所，并具有集中的光伏电源。
