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保护D 1000 li-ion，D 1500 li-ion，d 2000 li-ion，d 3000 li-ion分类VFI SS 313 ACC。至IEC 62040-3 D 1000 li-ion D 1500 li-ion D 2000 li-ion D 3000 li-ion电源类型评级1000 VA 1500 VA 1500 VA 2000 VA 3000 VA 3000 VA 1000 W 1000 W 1500 W 1500 W 2000 W 3000 W 3000 W零件号零件号输入输入电压110-300 VAC（160-300 @100％）频率（自动选择）45-55 Hz / 54-66 Hz输入功率因数 /（THDI）0.99（THDI <5％）在标称负载（Max。）< / div> < / div>5 A 7 A 9 A 14 A UPS OUTPUT Rated output voltage (adjustable) 200 VAC / 208 VAC / 220 VAC / 230 VAC (default) / 240 VAC ± 1 % Frequency in battery / frequency converter mode 50 Hz / 60 Hz ±0.2 Hz Nominal output current (at 230 VAC) 4.3 A 6.5 A 8.7 A 13 A Transfer time at mains outage 0 ms Voltage waveform Pure Sine Wave, distortion THDv <1 ％ @线性负载和<4％ @非线性负载超载响应（双转换模式）105 - 125％，分别为5分钟 / 125％ / 125％ - 150％ - 30 s /> 150％的500毫秒Crest因子3：1短路响应逆变器限制了100ms电池类型Li-ion（LifePo4）内的电流（LIFEPO4），集成，热量互动，8-10年4月8日（8-10年）（8-10年）（8-10年）（8-10年）（8-10年）。 VDC电池电池管理SOC和SOH预测，多级保护，自动电池容量测试电池组（外部）最多4个单元，每分钟（内部电池）每次备份时间（内部电池）全部 /半加载18/35 12/25 10 15/25 10/20备份时间（外部电池）（外部电池）备份时间（外部电池）
2023气候笔记本 / TCFD报告< / div>
使用气体热电厂的预测目前不允许Engie承诺1.5°C的轨迹，这将在同一时期降低78％的碳强度。如果不处理资产，就无法实现这种减少。这些资产确实无法关闭，这些热资产无法关闭，否则将危害与它们连接的电气系统的安全性。因此，他们将继续发射温室气体排放。engie正在作为一家从事能源过渡的工业公司发挥作用，在此阶段保持了热量生成的关键参与者，坚决承诺使用不同的技术（生物甲烷，碳捕获，并且根据技术发展，根据技术发展，可再生氢）将这些资产脱碳。尽管有希望的监管框架发生了有希望的变化（尤其是在欧盟），但我们认为可靠的地平线是2040-2045。
2023 过渡笔记本
包容性采购或负责任采购的概念与国家法规和文化密切相关，每个国家都有其独特之处。在法国，它针对的是那些为残疾人、长期失业者或未经培训的人以及位于贫困地区的企业和独立的中小企业提供就业和可持续收入的供应商。包容性采购满足了法国政府对企业在雇用经济困难人员方面的高期望、公共和私营部门客户的期望、多样化采购来源的意愿以及 ENGIE 作为负责任运营商的意愿。
2023可再生气笔记本
加速过渡到碳中立性的另一种重要成分是可再生氢。是由可再生电的水电解产生的，现在这种气体是脱碳目标的核心：它可以以氢（或甲烷化过程后的甲烷）的形式存储可再生的电力，并脱碳，用于当前大量使用氢（氢，炼油厂，化学物质，以及其他难以以其他方式脱碳的工业领域（钢铁行业）。最后，可再生氢有望逐步有助于迁移率的脱碳，无论是随着合成燃料（海上，航空）的发展还是随着配备有燃料电池的“零排放”车辆的发展而发展的道路行动性。
使用基于COLAB笔记本的机器学习方法
糖尿病在世界范围内变得越来越普遍。人们患有糖尿病或与这种疾病有关的风险。有必要防止由糖尿病引起的健康问题，降低糖尿病的风险并减少卫生系统上糖尿病的负荷。因此，尽早诊断和治疗糖尿病患者很重要。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。 将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。 然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。 随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。 在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。 提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。 提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。 使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。 1。 引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。 糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。 糖尿病不仅会影响生病的人。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。1。引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。糖尿病不仅会影响生病的人。随着时间的流逝，糖尿病会严重损害心血管系统，眼睛，肾脏和神经[1]。这也是一种影响病人和整个社会家庭的疾病。护理和治疗费用由于糖尿病及其引起的并发症而迅速增加，并承受了卫生系统的负担。此外，患者的生活质量降低了，这种情况对患者的家庭产生了负面影响。糖尿病已成为一个全球问题。大约有4.22亿人患有糖尿病。这些人中的大多数生活在低收入和中等收入国家。每年由于糖尿病而死亡[2]。使用机器学习方法预测患有糖尿病的人将使临床医生的工作更加容易。临床医生将确保在早期诊断和治疗糖尿病患者。
笔记本 - 武器门户
货币换算采用各公司财年期间的年平均汇率（来源：欧洲中央银行）计算。但是，订单价值采用各公司财年结束日的汇率换算。换算所用的年平均汇率如下表所示。需要注意的是，所有财务指标均采用其相应年份的平均汇率换算。为避免计算货币指标年度变化时出现偏差，变化（百分比变化）采用各公司财务报表中使用的原始货币计算。
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作为HP致力于不断提高产品环境性能的一部分，我们利用产品碳足迹（PCF）更好地了解产品生命周期不同阶段的环境影响。产品碳足迹定义为直接和间接地由产品在其一生中直接和间接发射的温室气体数量。我们的产品碳足迹包括全价链排放，其中包含由于原材料提取，制造，分销，使用和产品最终用途而引起的碳排放。