本文件将解释什么是石灰,如何制作以及对公众和对经济的重要性,并将制定行业到2050年实现碳中立的行动计划。如果要实现目标,它为这项努力以及行业,政府实体和其他利益相关者的合作的需求提出了未来的机会和挑战。
抽象可解释的人工智能有益于将不透明的机器学习模型转换为透明的模型,并概述了每个人如何在医疗保健行业做出决策。理解影响糖尿病预测的决策的变量,这些变量可以由模型不可知的技术解释。在这个项目中,我们研究了如何为基于逻辑回归体系结构建立的机器学习模型生成本地和全局解释。我们使用可解释的AI技术石灰和摇动对糖尿病患者的253,680次调查反应进行了培训。石灰和外形来解释有关验证和测试集的逻辑回归和基于森林的随机模型产生的预测。通过讨论未来的工作,提供了对石灰和摇动之间各种实验发现的比较分析和讨论,以及它们在解释方面的优势和劣势。在测试集中,我们使用具有空间注意机制的LR体系结构的高精度为86%,证明了合并机器学习和可解释AI的可能性,以改善糖尿病的预测,诊断和治疗。我们还专注于石灰和塑造口译员的机器学习模型的各种应用,困难和可能的未来方向。
MNZ-PEAK群集合作伙伴关系是我担任APPG主席最激动人心的CCS项目之一。这是英国最先进的项目之一,提供了将英国最大的天然气场之一重新利用的机会,为一家较差的LD领先碳店,接受了一个数百年来一直是该行业的碳。超出了项目的重大经济利益,所提供的存储规模使MNZ-PEAK群集成为一个在国内和国际上具有重要意义的项目。
February 20, 2024 Brooke Baker Manager of Regulations OR-CAL, Inc. 29454 Meadowview Road Junction City, OR 97488 Subject: Notification per PRN 98-10 – Addition of 4 gallon package size Product Name: REX LIME SULFUR SOLUTION EPA Registration Number: 71096-6 Application Date: January 18, 2024 Case Number: 497128 Dear Brooke Baker: The Agency is in根据上述参考产品收到根据农药注册通知(PRN)98-10收到农药通知的申请。注册部(RD)已根据PRN 98-10对其适用性进行了审查,并发现所请求的诉讼属于PRN 98-10的范围。随附该应用程序提交的标签已被盖章“通知”并放置在我们的记录中。如果您希望在您的标签上添加/保留对公司网站的参考,请注意,该网站在联邦杀虫剂,杀菌剂和Rodenticide Act(FIFRA)下贴上标签,并由该机构进行审查。如果网站是错误的或误导性的,则根据FIFRA第12(a)(1)(e)条出售或分发产品将是错误的,并且非法出售或分发。40 CFR 156.10(a)(5)列出了语句示例EPA可能会考虑错误或误导性。此外,无论您是否在您的产品标签上引用网站,网站上的索赔都可能与通过注册过程批准的那些索赔有根本差异。因此,如果该机构发现网站包含虚假或误导性的陈述或索赔与EPA批准的注册有很大不同的索赔,则该网站将被转介给EPA的执法和合规办公室。
1。通过直接捕获,利用和储存CO 2从操作水泥植物的烟道气流通过与非液压水泥的反应(无需对熟料生产过程造成任何干扰),开发了一种通过直接捕获,利用和存储CO 2产生固体合成码头的过程。
为了计算可更换电动滑板车和电动自行车的能耗,我们查询了 Lime 的数据库,特别是查看了与所有充电事件相关的数据。我们筛选了数据,仅包括 2022 年 1 月 1 日至 9 月 30 日期间旧金山可更换电动滑板车的充电事件。为了计算充电事件增加的电池电量百分比,我们从充电结束时的电池电量中减去充电开始时报告的电池电量(占总容量的百分比)。由于得到的指标是总电池容量的百分比,我们将充电百分比乘以车辆的电池容量(以千瓦时为单位),以计算出每个单独充电事件中使用的千瓦时电量。然后,我们将 2022 年 1 月 1 日至 9 月 30 日期间旧金山所有可更换电动滑板车充电事件的电池充电千瓦时相加,以确定该时间段内车辆充电的总用电量。
(a)节省能源或水的行动,表现出势能或节水,并促进能源效率,这将无法引起室内或室外浓度的显着变化。这些行动可能涉及对个人(例如建筑商,所有者,顾问,制造商和设计师),组织(例如公用事业)和政府(例如州,地方和部落)的财务和技术援助。涵盖的动作包括但不限于气候化(例如绝缘和更换门窗);降低恒温器设置;将计时器放置在热水热水器上;安装或更换节能照明,低流水管固定装置(例如水龙头,厕所和淋浴喷头),供暖,通风,空调系统以及电器;滴灌系统的安装;发电机效率和设备效率评级的提高;车辆和运输的效率提高(例如机队的更换);电源存储(例如飞轮和电池,通常不到10兆瓦);运输管理系统(例如交通信号控制系统,汽车导航,速度摄像头和自动板号识别);开发节能制造,工业或建筑实践;以及小规模的能源效率和保护研究与发展以及小规模的试点项目。涵盖的行动包括建筑物的翻新或新结构,只要它们发生在先前受到干扰或发达的地区。涵盖的行动可能涉及商业,住宅,农业,学术,机构或工业部门。涵盖的行动不包括规则制定,标准安排或拟议的DOE立法,除了本附录B5.1(b)中列出的那些行动。(b)涵盖的行动包括为消费产品和工业设备建立节能标准的规则制定,但前提是行动不会:(1)有可能导致制造基础设施的重大变化(例如,建造具有相当相关的地面干扰的新制造工厂); (2)涉及有关可用资源(例如稀有或有限原材料)的替代用途的重大未解决的冲突; (3)有可能导致处置材料的处置显着增加,这对人类健康和环境带来了重大风险(例如RCRA危险废物);或(4)有可能导致州或地区的能源消耗大幅增加。
摘要:地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一,会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此,有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程,但大多数仅基于两个参数,即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知,爆破结果受许多爆破设计参数的影响,例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中,因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今,人工智能已广泛应用于爆破工程。因此,本研究采用了三种人工智能方法,即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN),来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标,从矿场收集了 101 个爆破数据集,其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较,还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集(占总爆破数据集的 80%)用于构建和训练各种预测模型,而 20 个数据样本(20%)用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集,将主要性能指标,即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较,作为模型性能的统计评估指标。本研究表明,与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比,GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971,最低的 MSE 为 0.0903。因此,爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
有人提出在与碳捕获与储存兼容的运行条件下,注入蒸汽来减缓钙循环 (CaL) 过程中 CaO 反应性的衰减。然而,目前尚不清楚蒸汽所带来的明显优势是否能在将 CaL 工艺整合为聚光太阳能发电厂 (CaL-CSP) 中的热化学储能系统所需的不同运行条件下保持。在这里,我们研究了蒸汽在与 CaL-CSP 方案兼容的条件下的影响,并评估了仅在一个阶段注入蒸汽(煅烧或碳化)时的影响,以及蒸汽在整个循环中存在时的影响。这里介绍的结果表明,蒸汽可提高 CO 2 闭环中 CaO 多循环的性能,以达到与惰性气体下中等温度下相似的残余转化值。此外,还发现颗粒越大,多循环活性的增强越明显。