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第 12 卷第 111 期 2022 年 6 月 28 日星期二.cdr
在这样的框架下，采取长期投资组合方法的政府可能会决定不使用昂贵、耗能且难看的混凝土建造防洪设施，而是以较低的成本投资于上游植树和下游湿地保护。同样，农民们也非常清楚生物多样性的丧失和蜜蜂种群的枯竭，但可能不太了解土壤质量下降和作物产量下降等负面后果，这导致对化学肥料的依赖增加，蜜蜂死亡增多，从而形成一个加速的恶性循环。人类活动对野生自然区域的侵占也助长了埃博拉和 COVID-19 等人畜共患疾病的传播，给社会、经济和政府带来了巨大的损失。
第 12 卷第 111 期 2022 年 6 月 28 日星期二.cdr
在这样的框架下，采取长期投资组合方法的政府可能会决定不使用昂贵、耗能且难看的混凝土建造防洪设施，而是以较低的成本投资于上游植树和下游湿地保护。同样，农民们也非常清楚生物多样性的丧失和蜜蜂种群的枯竭，但可能不太了解土壤质量下降和作物产量下降等负面后果，这导致对化学肥料的依赖增加，蜜蜂死亡增多，从而形成一个加速的恶性循环。人类活动对野生自然区域的侵占也助长了埃博拉和 COVID-19 等人畜共患疾病的传播，给社会、经济和政府带来了巨大的损失。
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在这样的框架下，采取长期投资组合方法的政府可能会决定不使用昂贵、耗能且难看的混凝土建造防洪设施，而是以较低的成本投资于上游植树和下游湿地保护。同样，农民们也非常清楚生物多样性的丧失和蜜蜂种群的枯竭，但可能不太了解土壤质量下降和作物产量下降等负面后果，这导致对化学肥料的依赖增加，蜜蜂死亡增多，从而形成一个加速的恶性循环。人类活动对野生自然区域的侵占也助长了埃博拉和 COVID-19 等人畜共患疾病的传播，给社会、经济和政府带来了巨大的损失。
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
第 12 卷第 111 期 2022 年 6 月 28 日星期二.cdr
在这样的框架下，采取长期投资组合方法的政府可能会决定不使用昂贵、耗能且难看的混凝土建造防洪设施，而是以较低的成本投资于上游植树和下游湿地保护。同样，农民们也非常清楚生物多样性的丧失和蜜蜂种群的枯竭，但可能不太了解土壤质量下降和作物产量下降等负面后果，这导致对化学肥料的依赖增加，蜜蜂死亡增多，从而形成一个加速的恶性循环。人类活动对野生自然区域的侵占也助长了埃博拉和 COVID-19 等人畜共患疾病的传播，给社会、经济和政府带来了巨大的损失。
脑芯控股有限公司
在澳大利亚证券交易所上市的 BrainChip (ASX:BRN) 正在将一项革命性的神经形态技术商业化。这款名为 Akida 的处理器是添加到计算机芯片中的专有知识产权 (IP)，使芯片能够以类似于生物大脑的方式进行 AI 推理。Akida 的独特之处在于它能够利用稀疏性高效处理数据，从而消除不必要的计算，提高能效和性能。因此，Akida 不需要持续的互联网连接，从而大大降低了延迟。换句话说，与当今基于软件、耗能且在云端运行的人工智能 (AI) 解决方案相比，Akida 的决策速度要快得多。而且由于 Akida 处理数据的方式与人脑相同，因此即使芯片已经“在现场”部署，它也可以自主学习，从而不断改善结果。
DEG：两台烘干机合一，最高节能效果...
• 无与伦比的节能效果 – GTS 持续将干燥机容量与负载相匹配，在典型运行条件下可节省高达 80% 的能源。• 简单可靠 – 就像家用冰箱一样，GTS 使用经过时间考验的简单冷却回路，可实现无故障运行。• 恒定露点 – GTS 的热存储可轻松消除突然的负载变化。• 快速启动 – 使用 GTS 时，无需等待“冷却”期即可施加负载。• 持续运行 – 一旦启动 DEG 干燥机，无需关闭 – GTS 将持续监控负载并相应地执行，无需使用耗能泵。• 使用寿命长 – 无需热气旁路来控制其容量，制冷剂压缩机运行温度更低且频率更低，从而延长了 DEG 干燥机的使用寿命。
将数据中心转变为电网和区域资产
一些 GenAI 数据中心的能耗甚至比我们熟悉的、电网最耗能的设施还要高。例如，传统数据中心可以满足机器学习的计算要求，但不能满足 GenAI 的计算要求，每台服务器机架的能耗约为 7.5 千瓦 (kW)。然而，高性能 AI 任务所必需的新服务器中，仅一台就需要超过 10 kW。4 因此，GenAI 中心的功率和热量密度至少是同类云计算设施（例如，亚马逊网络服务 [AWS]、微软 Azure 和谷歌云使用的设施）或主机托管数据中心（企业可以租用空间来安置服务器）的四倍。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 建议，美国需要承诺在各州建设多个 5 千兆瓦（5,000 兆瓦）数据中心，以推动 AI 发展并与中国竞争。5