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World File Search System能源消耗
计划在Transjakarta采用电池电力汽车：路线级别的能源消耗，驾驶范围和总拥有成本
从化石燃料的公共汽车过渡到电池电动巴士（E-Buses）公共交通工具对公共汽车运营商提出了重大挑战。Transjakarta是印度尼西亚最大的公交运输系统，计划到2030运输系统中电子总线的能源消耗和运营范围各不相同，因为驱动动态，地形和操作需求是每条路线所独有的。能源消耗和运营需求会影响成本，这对于运输运营商特别关注。这项研究为12 m的公交车提供的途径提供了详细的能耗，范围和成本分析，该路线计划在Transjakarta BRT系统中用于电气。它提供了建议，首先是通过电力进行电力的路线，并探讨可以修改哪些成本因素，以增加每公里的成本的E-BUSS的竞争力。为了准确对每条路线的总拥有成本（TCO）进行建模，我们使用专有路线开发工具，计算模拟工具和路线级别范围分析。
Walgreens Boots Alliance，Inc。温室气体（“ GHG”）排放和能源消耗
该公司是美国最大的零售药房，健康和日常生活目的地之一（“美国”）和欧洲，约有13,000个地点。该公司在9个1个国家 /地区拥有331,000多名员工。此外，它是世界上最大的处方药和许多其他健康和福祉产品的购买者之一。Walgreens Boots Alliance在医疗保健生态系统中起着至关重要的作用。该公司正在为所有目的的一部分重新想象当地的医疗保健和福祉 - 通过改善健康来创造更快乐的生活。通过分配药品，改善获得广泛的健康服务的机会，提供高质量的健康和美容产品，并随时随地提供在其数字平台上的任何便利性，该公司正在塑造其所服务的成千上万社区的医疗保健未来。Walgreens Boots Alliance超越了药学，与健康计划和卫生系统以及提供者与服务不足社区的患者相协调，以帮助提高护理质量和成果，同时降低总体成本。该公司对医疗保健的加深关注包括在传统诊所环境，患者家中和虚拟平台中为患者提供服务的主要，多专业和紧急护理提供者的服务。公司的首席行政办公室位于伊利诺伊州迪尔菲尔德的Wilmot Road 108号60015。我们的普通股在纳斯达克股票市场上以“ WBA”符号进行交易。注2。注释3中列出了关键披露政策的摘要。报告政策。介绍的依据是根据财政报告年度准备的声明，该年度与公司的财务报告期限相同，于2022年9月1日至2023年8月31日。
二氧化碳排放、能源消耗、可再生能源对亚洲经济增长的因果关系亚洲6国案例研究
摘要。本研究旨在考察亚太地区 6 个国家（即印度尼西亚、泰国、马来西亚、日本、中国和韩国）的二氧化碳排放变量、能源消耗和可再生能源与经济增长之间的关系和影响。这些国家的经济增长水平不同。每个国家开展的经济活动产生不同的外部性。因此，本研究旨在考察 2014 年至 2020 年二氧化碳排放、能源消耗、可再生能源与经济增长之间的关系。本研究使用的数据来自世界银行和《世界能源统计评论》。研究采用面板数据回归方法进行，固定效应模型 (FEM) 为最佳模型。本研究结果表明，可再生能源、能源总消耗和二氧化碳排放对经济增长有显著影响。同时，人均能源消耗变量对经济增长没有显著影响。从 R 平方值来看，所有变量的相关性为 99%，其中多达 1% 由研究之外的变量解释。该研究的进一步建议是，政府和相关机构要关注由于二氧化碳排放而导致的环境可持续性问题，二氧化碳排放不断增加能源消耗，并被认为会阻碍 6 个亚洲国家的经济增长。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
使用联合电池电力汽车使用联合电池的隐私感知能源消耗
摘要 - 电池电动汽车（BEV）在现代城市越来越重要，因为它们有可能减少空气污染。对他们的精确和实时估计，对于有效的行程规划和选择性的车辆系统至关重要，这可以减轻驾驶范围焦虑并降低能源成本。随着公众对数据隐私的认识的提高，采用了在BEV能源消耗建模背景下保护数据隐私的方法至关重要。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以通过允许本地数据保留在设备上，而仅与中央服务器共享模型更新，从而减轻向第三方传播敏感信息的风险。我们的工作研究了使用FLED方法（例如FedAvg和Fedper）的潜力，以改善BEV能源消耗预测，同时保持用户隐私。，我们使用模拟现实世界驱动条件下的10个BEV的数据进行了实验。我们的结果表明，FedAvg-LSTM模型在预测结果的MAE值中降低了高达67.84％。此外，我们探索了各种现实世界情景，并讨论了在这种情况下如何采用FL方法。我们的发现表明，FL方法可以有效地改善BEV能源消耗预测的性能，同时保持用户隐私。索引术语 - 填充学习，电动汽车，能源消耗建模，边缘云计算，数字双胞胎，隐私意识
EU-US超过5G/6G路线图 6G的可持续性：减少能源消耗的方法
1）共同努力解决环境，社会和经济可持续性目标，并致力于减少足迹（可持续6G）以及启用的福利，也就是手印（可持续性6G）[请参阅第3.1节]。2）参与与使用微电子用于无线通信有关的半导体研究，尤其是在中频段到Sub-Thz范围内[请参阅第3.2节]。3）启用具有不同利益相关者之间标准化接口的分解6G云体系结构[请参阅第3.3节]。4）加强开放网络解决方案的欧盟-us研究和创新环境，其中新的结果将逐步达到更高的技术准备水平（TRL）[请参阅第3.4节]。5）合作以设置AI-NATIANIT AIR界面和网络/设备协作的主要趋势，包括i）能源有效的AI/ML研究，ii）建立参考数据集和AI/ML模型，以及III）值得信赖的AI/ML和Privacy Policential Policy Collication Collancations [请参阅第3.5节]。6）联手为6G网络建立新的弹性机制，从供应链到攻击后的恢复。协作领域可能包括为6G设备和软件开发新的安全期望，包括使用相关方法来检测，预防和响应攻击[请参阅第3.6节]。
能源效率计划，降低总体能源消耗
该计划是绿色建筑政策的一部分。实施这项包括能源效率计划的政策的主要目的是系统地准备任何新建筑设计或任何翻新工程，以确保遵循能源效率标准，这包括实施绿色建筑规范以及确保提供任何高效设备。制定此类计划以最大限度地减少大学建筑能源消耗的广泛框架如下：
在能源消耗增长条件下确保中亚联合能源体系的可靠性和可持续发展的问题
在中亚地区，电力短缺问题最近变得更加急剧[1]。因此，在过去的两年中，哈萨克斯坦一直面临急性功率短缺，尤其是在高峰期间。在2022年，固定了8个月的电力赤字。根据2023年至2029年哈萨克斯坦能源部的预测，该国使用的电力量平均每年增加3％。在接下来的七年中，电力部门的生产水平和消费水平表明，在2023 - 2025年和2028年，余额将为负面。去年冬天在吉尔吉斯斯坦，该国开始切断电力以减少消费。关闭是由于缺乏必要的生产能力，是由于该国电力不足引起的。此外，今年该国也可能面临大量电力短缺，赤字可能达到19亿千瓦时。乌兹别克斯坦的情况相似。由于该国的能源短缺，几个小时的停电非常频繁。在冬季的高峰载荷期间，反复观察到电力的不足18-20 mln kWh。但是，预测评估表明，在直到2030年的期间，乌兹别克斯坦的电力消耗的年增长率将约为6-7％[3]。电力消耗的增长需要加速