Monza ® R6-P RAIN RFID 标签芯片针对服装、电子产品、化妆品、药品、珠宝和其他各种产品的序列化进行了优化。它提供无与伦比的读取性能和数据完整性,可实现有效的 Item Intelligence 应用,并具有破纪录的编码性能,从而实现最低的应用标签成本。通过添加用户内存和范围缩小开关,可以实现防损、品牌保护和增强隐私等高级用途。Monza R6-P 标签芯片包括自动性能调整和编码诊断等革命性技术,这些技术巩固了 Monza 标签芯片系列作为 RFID 行业领导者的地位
例如,2019年10月,加利福尼亚州州长紧急服务办公室说,有248家医院正处于由于野火威胁而导致的公共安全力量关闭(PSP)事件中有意关闭权力的地区。实际上,根据加利福尼亚公共事业委员会(CPUC)的说法,“从2013年到2019年底,加利福尼亚州经历了57,000多个野火(平均每年8,000),而三家大型能源公司进行了33 psps降级。”它继续指出,“在过去的十年中,加利福尼亚州在北加州和南加州经历了增加,强烈和破纪录的野火。”此外,加利福尼亚州消防局Cal Fire公开表示,它不再认为是野火“季节”,因为这个季节已经整整一年了(Pamer&Espinosa,2017年)。
这一年,艾伯塔省商品价格波动剧烈,整个经济面临通胀压力,加拿大和美国央行实施了一系列加息措施,试图抑制通胀。各国政府继续强调降低碳排放强度、激励零排放发电和电动交通,同时设定限制内燃机汽车销售和提高加拿大碳排放定价的目标日期。2023 年的极端天气事件提醒我们拥有一个有弹性的电力系统是多么重要。在艾伯塔省,我们度过了毁灭性的野火季节的影响,随后是破纪录的低温天气。我们的 Versant Power 团队在缅因州几场破坏性冬季风暴的艰难条件下工作。
Alifornia处于全球气候危机的前线,经历了破纪录的热量,历史干旱,极端洪水和毁灭性的野火,这些野火影响了全州的社区。作为回应,国家继续以其所需的规模和紧迫性来应对危机,即增强世界领先的气候目标,加快从化石燃料中的过渡,减少污染并提供更公平和更可持续的社区。2021年和2022年的预算分配了约540亿美元(加利福尼亚的气候承诺),以将气候解决方案与公平和经济机会完全融合在一起。以及对健康,教育和工作的重要投资,该州的气候议程同时面对危机,同时为所有加利福尼亚人建立更具弹性,公正和公平的未来。
1 美国国家海洋和大气管理局,《2023 年是迄今为止有记录以来世界上最热的一年》(2024 年 1 月 12 日),https://www.noaa.gov/news/2023-was-worlds-warmest-year-on-record-by-far。2 美国疾病控制与预防中心,《截至上周 2018 年的临时死亡率统计数据》,https://wonder.cdc.gov/mcd-icd10-provisional.html;美国卫生与公众服务部,极端高温,https://www.hhs.gov/climate-change-health-equity-environmental- justice/climate-change-health-equity/climate-health-outlook/extreme- heat/index.html#:~:text=Extreme%20summer%20heat%20is%20already,2022%2C%20and%202%2C30 2%20in%202023;新闻稿,美联储。紧急情况。管理。17 个州经历破纪录高温,国土安全部向社区领导人提供新资源以应对极端气温事件(2023 年 8 月 25 日),https://www.fema.gov/press- release/20230825/department-homeland-security-offers-community-leaders-new-resources-prepare。
在2021年夏季,北美太平洋西北部受到极端热浪的影响,该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响,并与并发驱动因素的叠加有关,驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见,气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此,我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列,该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素,即使没有直接给出随机天气生成器的信息,也可以形成循环类似物。
在2021年夏季,北美太平洋西北部受到极端热浪的影响,该热波将以前的温度记录打破了几个程度。这一事件对人类的生命和生态系统造成了严重影响,并与并发驱动因素的叠加有关,驱动因素的影响会因气候变化而扩大。我们评估了这种破纪录的热浪是否可以在观察之前预见,气候变化如何影响北美太平洋西北最差的热浪场景。为此,我们使用具有经验重要性抽样的随机天气发生器。发电机使用循环类似物模拟了极端温度序列,该温度序列是根据记录最极端影响的区域的每日最高温度而选择的重要性采样。我们展示了如何获得事件的某些大规模驱动因素,即使没有直接给出随机天气生成器的信息,也可以形成循环类似物。