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澄清 2
7 _ 您能否为项目中涉及的每个特定岛屿提供以下详细信息：能源需求：每个岛屿的确切能源需求（当前和预测）。这将有助于我们正确确定光伏和电池系统的尺寸和设计。土壤条件：有关每个岛屿土壤类型和条件的信息（例如，沙地、岩石、珊瑚基），因为这对于确定光伏系统的适当基础和安装方法至关重要。安装环境：有关可用土地或屋顶空间、可达性以及可能影响太阳能电池板安装的任何潜在基础设施挑战（例如，运输、物流）的详细信息。特定的光伏和电池要求：各个岛屿上的光伏和电池系统是否有任何特殊要求或考虑因素（例如，电网稳定性需求、现有备用系统或特定的环境问题）？气候数据：如果有，您能否提供任何特定于岛屿的气候相关信息（例如，历史日照数据、风暴频率），这些信息可能会影响太阳能光伏性能？我们了解到，其中一些数据可能已经可用或记录在进一步的项目材料中，因此您分享的任何报告、研究或评估都将非常有帮助。提前感谢您在这方面的帮助。我们期待您的回复，并感谢您对这个项目的持续支持。
Hydro-PAQ™澄清仪Hydro-PAQ™澄清仪
表面和地下水处理是指用于净化从河流，湖泊，水库和地下水井的过程和方法。这些治疗方法清除了水中的杂质，污染物和不良物质，因此成品质量符合政府和行业标准。
澄清＃8 | ugpe
问题53：我们注意到，在电池的要求下，应以2C充电/放电速率进行一些测试。但是，在与许多制造商的讨论之后，他们说，对于锂离子电池，最大稳定的操作费用/放电率为1C。甚至不可能以2C电荷/放电率进行测试。此外，关于您对PC的所有要求，典型操作中所有五个岛屿的最大电量/电池电量率为1C。考虑到较高的充电/放电率可能是由于紧急情况或电池退化，我们提出了可行的解决方案，并希望获得您的建议和协议。我们将占用电池的能力，以便在生命的尽头，以便PC仍然可以以额定功率运行。放大的容量在最后一个表中列出。在这种情况下，与电池相比，与电池相比，财务和技术零件中的电池电量/放电率更高。我们真诚地期待您的建议。感谢您的耐心配合。
澄清 # 1 | ugpe
答案 2：技术提案中应提供“提案包”栏中标有 X 的文件。雇主在此阶段不要求详细的土壤和地形研究。投标人应提供土壤和地形调查以评估投标：土壤调查结果应允许评估有关集装箱建筑地基的技术解决方案（如果有）。初步地形调查应允许评估要完成的土木工程数量（例如在 Fogo）。2024 年 4 月 9 日
澄清＃2 | ugpe
问题3：我们希望验证固态存储的应用是否会使我们无法为该项目准备竞标的资格。答案Nº3：请参考ITB 13。1-不应考虑替代投标，ITB 13.4-不允许替代技术解决方案。请参阅雇主关于指定技术解决方案问题4的要求：请告知我招标是否允许非锂能量存储。答案Nº4：请参考ITB 13。1-不应考虑替代投标，ITB 13.4-不允许替代技术解决方案。请参阅雇主对指定技术解决方案问题5的要求：关于Cabo Verde法律规定的法律要求以及招标文件中概述的规格：是否必须注册合资公司（JV）公司，还是可以签订足以满足BID参与要求的JV协议？答案Nº5：合资企业提交的投标应包括所有成员签订的合资协议的副本。另外，如果成功出价，则应由所有成员签署并随身携带，并随身携带拟议协议的副本。
澄清＃6 | ugpe
这意味着Fogo项目可能具有其变压器超过100％加载的方案。其他三个将超大，但我们不知道这是一个错误还是故意的权力储备，以供将来的增强。第三种方法是考虑能量系统的交流需求和0.9功率因数，因此Fogo将需要2.08/0.9 = 2311 KVAR变压器的PC。我们了解额外的189 KVAR可能是您确保反应能力管理的要求。但是，使用MV滑行也可以由便宜的电容器银行管理。
澄清＃4 | ugpe
问题nº8：表格equ确实是指其他表格（时间表10 a至10 d），但在雇主要求中没有所需的承包商设备的列表。请澄清投标人是否需要证明对任何特定设备的访问？除了先前的问题外，我们还想添加另一个问题。表格equ确实是指其他表格（时间表10 a至10 d），但没有雇主要求中所需的承包商设备的列表。请澄清出价者是否需要证明对任何特定设备的访问。答案8：表格词是指雇主要求的附录10（数据表）（第三节中指定的关键设备列表 - 评估和资格标准）和承包商的执行设备。投标人应在10A至10 d附录中履行所有请求的信息以及有关承包商执行工程设备的信息。ugpe，2023年11月10日
人工智能：澄清误解，......
人工智能 (AI) 有着数十年的悠久传统。1956 年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这个名称，从此开启了这一研究领域的热潮，并一直延续至今 (McCarthy et al., 2006)。人工智能最初的重点是符号模型和推理，随后出现了第一波神经网络 (NN) 和专家系统 (ES) 的浪潮 (Rosenblatt, 1957; Newel and Simon, 1976; Crevier, 1993)。当明斯基和帕普特 (Minsky and Papert, 1969) 证明感知器在学习非线性可分函数（例如异或 (XOR)）时存在问题时，该领域遭受了严重挫折。这极大地影响了人工智能在随后几年的发展，尤其是在神经网络领域。然而，在 20 世纪 80 年代，神经网络通过反向传播算法的发明而卷土重来（Rumelhart 等人，1986 年）。后来在 20 世纪 90 年代，关于智能代理的研究引起了广泛的兴趣（Wooldridge 和 Jennings，1995 年），例如探索感知和行为的耦合效应（Wolpert 和 Kawato，1998 年；Emmert-Streib，2003 年）。最后，在 21 世纪初，大数据的出现，导致了神经网络以深度神经网络 (DNN) 的形式再次复兴（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Hinton 等人，2006 年；O'Leary，2013 年；LeCun 等人，2015 年）。这些年来，人工智能在机器人、语音识别、面部识别、医疗保健和金融等许多领域取得了巨大成功（Bahrammirzaee，2010；Brooks，1991；Krizhevsky 等人，2012；Hochreiter 和 Schmidhuber，1997；Thrun，2002；Yu 等人，2018）。重要的是，这些问题并不都属于一个领域，例如计算机科学，而是涉及心理学、神经科学、经济学和医学等多个学科。鉴于人工智能应用的广泛性和所用方法的多样性，毫不奇怪，看似