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人工智能在人力资源中的整合
摘要：随着数字时代的曙光，人工智能（AI）技术已经取得了显着的进步，从而导致其在包括金融工程和风险管理在内的各个领域的应用增加。本研究研究了人工资源管理（HRM）中AI的整合，强调了其增强风险评估，决策过程和金融机构内部运营效率的潜力。本文深入研究了人工智能在人才选择，保留和发展中的应用，讨论了如何优化人力资本分配并减轻与人员决策相关的风险。此外，它探讨了AI在构建强大的人力资源系统中的利用，这些人力资源系统可以有效地简化财务运营并有效地管理风险。但是，人力资源管理中AI的实施也提出了挑战，例如道德考虑，技术约束和员工接受，必须仔细解决。本文旨在深入了解人力资源管理中AI集成的当前状态，强调其机遇，挑战和对金融工程和风险管理实践的潜在影响。
地方能源中心：政府简报
● 通过培养地方领导和变革倡导者来加强社会许可，从而促进更好地参与项目开发并更深入地了解可再生能源的好处。地方能源中心认识到各地区在托管传输、存储和发电基础设施以转向可再生能源方面的作用。 ● 确保共享能源转型带来的好处。地方、值得信赖的中心将实现高质量和适合环境的沟通，以了解有利于当地社区的举措以及能源转型的更广泛好处。国家协调机构将有助于确保社区利益在各州管辖范围内保持一致。 ● 满足当地需求和机会。各地区有不同的需求和机会，中心可以通过提供人们想要的有针对性的计划和项目来实现这一点。 ● 通过当地专门的参与来最大限度地提高能源素养，以减少现有州和联邦家庭太阳能、能源效率和电气化计划的障碍，从而加深对关键机会的理解。这些活动将与教育相结合，说明为什么需要某些基础设施以及它如何使社区和区域经济受益。 ● 集中参与，让多个可再生能源开发商、州政府机构和其他机构与当地地区建立联系并了解其具体情况。中心将保持独立，无需代表社区发言，工作人员可以帮助协调社区参与和反馈，同时减少咨询疲劳。● 原住民权利、参与和福利为有兴趣启动社区能源项目、在偏远地区寻找可再生离网解决方案或支持与能源公司谈判的原住民组织和社区提供量身定制的能力。
可再生能源中电池存储系统的安全和环境影响
电池存储系统在可再生能源基础设施中的集成因其提高能源可靠性、效率和可持续性的潜力而备受关注。然而，除了这些好处之外，人们仍然担心部署和运行此类系统所带来的安全和环境影响。本综述探讨了可再生能源背景下电池存储系统的安全和环境考虑的多方面问题。首先，安全问题包括一系列因素，包括热失控、火灾隐患和化学泄漏，这些因素对人类生命和财产都构成威胁。先进的电池管理系统和灭火技术等缓解策略对于有效应对这些风险至关重要。其次，环境影响贯穿电池存储系统的整个生命周期，从原材料提取到报废处置。关键问题包括资源枯竭、温室气体排放和采矿活动污染。负责任的材料采购、回收计划和二次应用开发等可持续做法对于最大限度地减少环境足迹至关重要。此外，电池存储系统与可再生能源之间的相互作用给评估环境影响带来了复杂性。虽然电池存储通过提供电网稳定和储能功能促进太阳能和风能等间歇性可再生能源的整合，但其环境效益可能会受到能源密集型制造工艺和对不可再生资源的依赖等因素的影响。可再生能源中电池存储系统的安全性和环境影响需要全面的评估和管理策略，以最大限度地提高效益，同时最大限度地降低风险。利益相关者之间的合作、技术创新和监管框架对于促进这些系统的可持续部署和运行至关重要，以向更清洁、更具弹性的能源未来过渡。
粮农组织：Rivenhall IWMF 和能源中心案例团队。谢谢...
粮农组织：Rivenhall IWMF 和能源中心案例团队。感谢您就预申请参考 EN010138 咨询国防部 (MOD)。国防基础设施组织 (DIO) 保障小组代表国防部作为英国规划和能源许可系统的顾问，以确保开发不会损害或降低国防场所（如机场、爆炸物储存场所、航空武器靶场和技术场所或军事低空飞行系统等培训资源）的运行。我可以确认，在审查申请文件后，拟议的开发项目不属于国防部保护区，不会影响其他国防利益。因此，国防部不反对拟议的开发项目。我相信这很清楚，但是如果您有任何问题，请随时与我联系。祝一切顺利，
将矿区和棕地改造成清洁能源中心
大自然保护协会 (TNC) 感谢推动“太阳采矿”方法发展的众多合作伙伴。卡特彼勒基金会和多丽丝杜克基金会提供了宝贵的资金支持。其他分享专业知识、数据、研究和现场经验的合作伙伴包括美国环境保护署 (EPA)、美国能源部 (DOE)、美国地质调查局 (USGS)、新能源经济中心 (CNEE)、日立 ABB、ICF International、落基山研究所以及亚利桑那州、伊利诺伊州、印第安纳州、肯塔基州、内华达州、北达科他州、俄亥俄州、弗吉尼亚州、西弗吉尼亚州和怀俄明州的自然资源和环境保护部门。我们深深感谢我们的社区合作伙伴和众多环境公平组织，他们正在努力确保这种方法以当地利益为中心。最后，我们受到许多公用事业和开发商的鼓舞，包括 Sun Tribe、Sol Systems、Dominion Energy、Savion、Edelen Renewables、BrightNight 和其他创新将“太阳采矿”方法付诸实践的人。
在电源中的征收 - 构建 -
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-r3ws6 orcid：https：//orcid.org/0009-0004-8442-1802 content contents content content content note consect content consemrxiv note consect content consemrxiv content content content。许可证：CC由4.0
海上可再生能源中的净正生物多样性
2023 年 10 月，联合国全球契约海洋管理联盟举行了一系列工作会议，召集了一个公私多利益相关方小组，包括海洋产业、政府、非政府组织、学术界和其他相关利益相关方，以协调一致，确定以有利于生物多样性的方式实现 ORE 所需的关键要素。这些会议的成果是以下文件，旨在通过概述在项目层面实现 NPI 的 ORE 行动必须考虑的最低考虑因素，为 ORE 开发商在生物多样性方面的行动提供指导。尽管实施方面仍存在挑战，但这些最低考虑因素概述了 ORE 开发商在体制框架、报告机制和技术仍在开发中时应该努力实现的目标。3
公私合作伙伴关系在建设清洁能源中的作用......
华盛顿特区，美国 2 独立研究员，俄亥俄州，美国 3 联合国全球契约网络，尼日利亚 ___________________________________________________________________________ 通讯作者：Munachi Chikodili Ugwu 通讯作者电子邮箱：Munaugwu@gmail.com 文章收稿日期：15-01-24 接受日期：10-03-24 发表日期：07-04-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性 4.0 许可证 ( http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ) 分发，该许可证允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的归属在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
墨尔本可再生能源中心（MREH）
• 特斯拉将提供储能系统并管理调试。 • 三星物产公司和 GenusPlus 集团（SGVT 合资企业）已被任命为主要承包商。 • Lumea/Transgrid 将建立连接基础设施，包括变电站和 Plumpton 可再生能源终端站的交付。 • AusNet Services 将管理 Sydenham 终端站的升级，以确保 MREH 与现有能源基础设施无缝集成。
探索可再生能源中的人工智能和机器学习应用
摘要 — 将机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 与可再生能源（包括生物质、生物燃料、发动机和太阳能）相结合，可以彻底改变能源行业。生物质和生物燃料从实施 AI 和 ML 算法中受益匪浅，这些算法可以优化原料、加强资源管理并促进生物燃料生产。通过应用从数据分析中获得的洞察力，利益相关者可以改善整个生物燃料供应链（包括生物质转化、燃料合成、农业增长和收获），以减轻环境影响并加速向低碳经济的过渡。此外，在燃烧系统和发动机中实施 AI 和 ML 已显着提高燃油效率、减少排放和整体性能。使用 ML 算法增强发动机设计和控制技术可以生产出更清洁、更高效的发动机，同时对环境的影响最小。这有助于发电和运输的可持续性。ML 算法用于太阳能，以分析大量太阳能数据，以改进光伏系统的设计、运行和维护。最终目标是增加能源输出和系统效率。学术界、产业界和政策制定者之间的合作对于加快向可持续能源未来的过渡以及充分利用人工智能和机器学习在可再生能源领域的潜力至关重要。通过实施这些技术，有可能建立一个更加可持续的能源生态系统，造福子孙后代。