v) 背景 热网能够为城市提供供暖和热水。建筑物中的供暖和热水约占英国温室气体排放量的三分之一。燃气锅炉目前占英国供暖市场的 80% 以上。政府预测,到 2050 年,英国至少 18% 的建筑存量将连接到热网。1 议会于 2019 年宣布气候紧急状态。议会的《2021-26 年气候变化战略》分享了剑桥到 2030 年实现净零碳排放的愿景。议会的战略列出了六个关键目标,说明如何应对气候变化的原因和后果,包括减少市议会建筑物的碳排放以及减少剑桥住宅和建筑物的能源消耗和碳排放。初步研究结果表明,在剑桥市中心建立 100% 可再生和零碳热网是可行的,这将为市中心提供环保的供暖和热水。随着时间的推移,这可以扩展到整个剑桥,创建一个城市规模的热网。剑桥市中心热网创造了一个独特的机会,将协作系统思维和清洁技术创新结合在一起,其整体影响远远大于各部分的总和。它可以向国际观众展示剑桥的经济、环境和社会可持续性,为如何将一座历史名城改造成真正可持续的低碳城市中心提供实际示范。剑桥具备成功热网的要素:
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以下信息包含或可能被视为包含“前瞻性陈述”。这些陈述与未来的事件或我们未来的财务绩效有关,包括但不限于战略计划,潜在的增长,计划的运营变化,预期的资本支出,未来的现金来源和需求,流动性和成本节省,涉及已知和未知的风险,不确定性和其他因素,这些因素和其他因素可能会因其实际上或其其表达的成果,绩效的层次而造成的,或者在其上构成的层次,或者构成界面的级别,绩效,或者构成的效果,绩效,绩效,效果或成就级别,这些因素或其他因素是界面的,效果或成就级别语句。在某些情况下,可以通过术语来识别此类前瞻性陈述,例如“可能”,“意志”,“可能”,“将”,“应该”,“应该”,“期望”,“预期”,“预期”,“预期”,“相信”,“相信”,“估计”,“估计”,“预测”,“继续”,“继续”或“继续”或“继续”或“继续”,或这些术语的负面术语或其他比较术语或其他术语。
IR 货物规定第 18 条第 3 款。为了追踪互联基础设施中受相同质量平衡系统约束的液体或气体燃料的货物,可持续性和温室气体减排特性以及第 1 款所述的其他信息应在第一个入境点登记在联盟数据库中,并在最终消费点登记为消耗量。如果从互联基础设施中取出气体燃料并进一步转化为气体或液体燃料,则最终消费点被视为最终气体或液体燃料的最终消费点。在这种情况下,从从互联基础设施中取出气体燃料到最终气体或液体燃料的最终消费点的所有中间阶段都必须在联盟数据库中登记。
摘要 本报告评估了纽约市黄色出租车和分租车领域约 20,000 辆汽车电气化所需的公共快速充电规模。分析考虑了实际行程数据以及驾驶员家庭位置、夜间充电使用率、驾驶员时间表等。结果表明,即使在最乐观的情况下,纽约市现有的充电网络也不够用;当 15% 的驾驶员可以使用夜间充电时,需要 1,054 个 150 千瓦端口,而当 100% 的驾驶员可以使用时,则需要 367 个 150 千瓦端口。结果还表明,虽然在出行需求高的附近区域需要充电,但在夜间充电有限的情况下,作为家庭充电的补充,在驾驶员居住地附近的区域也需要快速充电端口。这些发现促使人们投资夜间充电和公共快速充电,以满足网约车车队的充电需求。
我们将于2024年11月28日至30日在泰国曼谷的King Mongkut的Ladkrabang(KMITL)举行“第18届国际多功能材料和应用国际会议”。会议的详细信息显示在我们的官方网页中:https://icmma2024.org。鉴于您在化学,物理,材料科学和工程,建筑和环境材料领域的声誉,我们希望邀请您参加会议,呈现并分享您的宝贵研究成就。
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用,而且还产生了各种质量的蔬菜,从而导致总体质量降低,否则可以占据优惠的市场价格。此外,以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜,这直接影响了总体销售价格,不适合大规模生产。与传统的手动检测,识别和分类技术相比,利用计算机愿景进行图像识别,检测和分类不仅可以提高效率,而且还可以提高准确性。目前,计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类,植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别,这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征;这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的,从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物,干果,水果,鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源,从而降低人工成本,提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来,随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破,由VGGNET,GOGLENET,RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就(在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现),而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者,并在其他方面进行了分类和分类。因此,为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力,物质资源和成本,本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法,建立了蔬菜分级图像数据集,随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型(Ca-foricednet-CBAM)。
下面的幻灯片提供了对光伏(PV)系统安装和维护的概念和方法的高级概述,但它们不构成用于PV系统的安装,操作和维护的正式培训或认证。安装,操作和维护只能由训练有素的专业人员完成。