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World File Search System狼蛛
制作者 - 爱达荷州鱼类和野生动物保护局
简介经过十多年的规范狩猎和诱捕以及对牲畜掠夺的蓄意应对，爱达荷州的灰狼 (Canis lupus) 种群仍然数量众多且具有恢复力。爱达荷州鱼类和野生动物部 (IDFG) 致力于维持和管理一个可行、可自给自足的狼群，并了解狼带来的社会、经济和生物挑战。爱达荷州鱼类和野生动物委员会 (Commission) 通过监督 IDFG，是爱达荷州公民野生动物资源的主要管理者。委员会和 IDFG 负有法律责任，以保存、保护、延续和管理爱达荷州的所有野生动物（爱达荷州法典 36-103）。委员会将灰狼归类为大型猎物。在 IDFG 战略计划的基础上，这项 2023-2028 年狼管理计划为 IDFG 工作人员提供了未来 6 年监测和管理狼群种群、冲突和收获的指导。该计划采纳了 2002 年爱达荷州狼保护和管理计划（2002 年狼计划）的指导，旨在支持根据《濒危物种法案》（ESA）将狼从濒危物种名单中除名以及除名后的管理。
气体出口行业继续哭泣着狼总是迫在眉睫的短缺，但事实并不支持
在东澳大利亚产生的天然气中只有20.8pj或4.5％用于发电。它太昂贵了，在CY2024中收取200-350美元/兆瓦的费用，平均批发市场平均价格为125美元/兆瓦时。相比之下，Solar在CY2024中的平均成本为$ 28/MWH，比批发平均水平低75％。GAS在国家电力市场中的份额已从CY2014的13.2％（Gladstone LNG开业的前一年）下降到CY2024的5.4％。气候能源融资（CEF）将其导出到本十年末，随着电池储能系统（BESS）的繁荣确实扩大而变化。电池价格在过去两年中减半，并且每年的技术，规模和持续时间都在不断提高。气体将在未来十年内发挥小而重要且重要的作用。Snowy Hydro正在进行的Kurri Kurri崩溃将确保投资者完全专注于Bess的替代方案，并离开政府资助泵送的水电存储以提供季节性存储。
通过使用电池和热量存储与可再生一代的狼 - 弗朗特弗隆1，
摘要。本文通过当地风能，太阳能PV，电力储存和热量存储的结合，提供了为典型的酿酒厂提供低碳能量的分析。目的是提高能源密集型威士忌行业的可持续性。使用每小时的本地可再生资源数据和典型的酿酒厂消费信息，本地能源的产生与使用时的需求平衡。这是使用电池和热量存储的负载转移。结果表明，通过精心设计的混合产生，电池存储和热量存储的投资组合可以实现大量碳的节省。关键词。混合系统，风能，太阳能光伏，热存储。1。引言威士忌行业是苏格兰的主要产业之一，是能源密集型行业之一，仅生产过程的热量需求通常需要每升酒精（PLA）60 mj或17 kWh。这与酿酒厂操作的其他部分相似的能量补充。，苏格兰约130台酿酒厂的典型年度产量为10亿（10 9）升威士忌，占2019年英国总食品和饮料出口的20％[1]。典型的酒精含量为40％ABV（酒精量），该产量相当于4亿升的酒精或6700 gwh的热量消耗，或者该行业的总能源消耗13000至14000 gwh，约占斯科特兰总能源消耗的10％[2]。目前，通过通过电加热或燃烧化石燃料来增加蒸汽来满足这种热量需求，但是有动力减少行业的碳足迹。例如，英国政府最近发起了一项“绿色酿酒厂”竞赛[3]进行研发。
增强能源公司，狼碳解决方案和西北红水合作伙伴关系
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科罗拉多气候中心 - 科罗拉多州立大学
大多数点击了滑雪固定装置的科罗拉多人都知道，位于科罗拉多州南部圣胡安山脉狼溪山口的狼溪滑雪场宣传“科罗拉多州降雪最多”。然而，大多数科罗拉多人并不知道，平均而言，该州冬季降水量最多的不是狼溪山口或圣胡安山脉，而是位于科罗拉多州中北部斯廷博特斯普林斯以东的公园山脉（图 1 和 2）。考虑到公园山脉不是该州最高的山脉之一，也不位于科罗拉多州较大的高地山脉之一（图 2），这似乎令人惊讶。本文探讨了以下一些原因：a) 公园山脉平均而言是科罗拉多州冬季降水量最多的地区；b) 圣胡安山脉周期性地经历令人难以置信的大量冬季降水，但年平均降水量不超过公园山脉。
科罗拉多气候中心 - 科罗拉多州立大学
大多数点击了滑雪固定装置的科罗拉多人都知道，位于科罗拉多州南部圣胡安山脉狼溪山口的狼溪滑雪场宣传“科罗拉多州降雪最多”。然而，大多数科罗拉多人并不知道，平均而言，该州冬季降水量最多的不是狼溪山口或圣胡安山脉，而是位于科罗拉多州中北部斯廷博特斯普林斯以东的公园山脉（图 1 和 2）。考虑到公园山脉不是该州最高的山脉之一，也不位于科罗拉多州较大的高地山脉之一（图 2），这似乎令人惊讶。本文探讨了以下一些原因：a) 公园山脉平均而言是科罗拉多州冬季降水量最多的山脉，b) 圣胡安山脉周期性地经历令人难以置信的大量冬季降水，但年平均降水量不超过公园山脉。
人工智能在汽车上的应用
在人工智能的发展过程中出现了一种现象：人工智能的最初任务对人类来说很难，但对人工智能系统来说却很容易处理，比如复杂的计算过程；另一方面，计算机很难应付对人类来说很容易的任务，比如物体识别，人类可以很容易地区分椅子和桌子，虽然它们都有四条腿，但人工智能必须向它们介绍许多照片才能区分。尽管如此，这个系统还不能识别物体的实际含义，比如，如果我们想让它通过向牧羊犬和狼介绍许多照片来区分牧羊犬和狼，但如果我们把牧羊犬放在与狼相同的条件下，它就会误导它，就像介绍雪中的牧羊犬一样，因为大多数照片都是在雪地里拍摄的，反之亦然。