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World File Search System水和电
水推进
这项工作是在OSIP ESA研究的框架中进行的（ESA合同NR。4000133471/20/nl/glc/kk）。基于模型的方法已被证明是有效的，可以在支持工程活动，替代传统基于文档的方法的模型中有效。即使在大多数高级部署中，许多工程文物也是文本式的，要么是因为引入模型的投资回报在此特定情况下过于较低，要么是因为即使出现一致性和正确性问题，也以自然语言表达了信息。最近在基于AI的自然语言处理（NLP）中取得了巨大进展，主要是由聊天机器人和声乐家庭助理用法驱动。提出的想法包括将这些技术旋转到太空工程过程中，研究自然语言处理如何帮助太空工程师进行日常活动。许多工程领域都可以利用这些技术的优势。最明显的是需求管理域，因为大多数要求都是文本型，即使它们具有一定的结构和规则，也通常不会正式建模。使用NLP技术语义信息可以从文本要求中提取，这可能
西澳大利亚——可再生氢能投资的绝佳之地
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奥斯汀水|水损失计划审查，分析＆...
非收入水（NRW）是经过处理并泵入配电系统的水，但不会通过物理损失或未正确考虑来产生收入。要解决NRW，B＆V审查了AW的最佳可用数据，包括（但不限于）仪表测试和准确性，水生产量和校准，计费例外和泄漏分析。该团队利用详细数据以及从2010 - 2021年进行的得克萨斯州水发展委员会（TWDB）审核来分析明显和实际损失的趋势。B＆V合成了一个PowerBi仪表板，该仪表板显示了实际损失的数量和成本趋势。团队还进行了AWWA水审核和实际损失成分分析，以更准确地确定系统中实际和明显损失的来源以及潜在的缓解策略。
印度Bhagirathi盆地的水分配 - 未来水
表1。Maneri Bhali舞台 - I：显着特征。来源：https：//www.uttarakhandirrigation.com/maneri-bhali 16表2。北阿坎德邦的两个部门和13个地区。表明了水分分析中包括的两个地区。24表3。研究区域的地区和街区的名称。表明了水分配分析中包含的10个块。25表4。每个开发区域中公顷的灌溉区域。资料来源：农业部北阿坎德邦。32表5。各种农作物的每月灌溉深度为毫米。33表6。对气候变化（流入），人口和灌溉面积的敏感性分析。结果是2001 - 2020年期间的平均年度。的需求和未满足需求的变化百分比（最后两列）与基线进行了比较。47表7。使用武器水分配模型分析的干预措施的有效性。al结果基于2041-2050期。58表8。与表7相同，但与非干预投影ProJ_02相比，现在为百分比差。58