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绿色债券发行至2024年可持续融资框架
本文包含的信息是由L'ir Liquide SA（“液化空气”）仅在与拟议的空气液体融资票据（“交易”）有关的介绍中使用的。此处的信息只是一个摘要，并不是要完成的。本介绍是严格的指定，并且不得直接或间接地全部或部分地重新分发或披露，未经空气液体同意的任何其他人。在访问本演讲时，您同意受到以下条款和条件的约束。本演讲仅是出于信息目的而准备的，不应将其解释为购买或出售任何票据的招标或要约，不应将其作为潜在投资者的建议。没有明示或暗示的代表或保证，就本文介绍的信息的准确性，可靠性或完整性做出了。收件人不应将此介绍视为替代自己的判断。本文表达的任何意见都可能发生变化，无需通知，而空气液化，国民群，花旗集团全球市场欧洲AG，CréditAgricole企业和投资银行，汇丰银行欧洲大陆，Natixis和Sociétégénérale（“管理者，“管理者”）都在此处更新或保留此处的信息。此外，经理，官员，代理商，董事，合作伙伴和员工可能会作为校长进行购买和/或销售，或者可以作为做市商或为空中液化的投资银行或其他服务提供。液化空气，经理及其各自的官员，代理人，董事，合作伙伴和雇员不承担任何责任，无论是由于使用本材料的全部或任何部分而造成的任何损失或损害。票据仅在法律允许的范围内和范围内提供。本演示文稿包含前瞻性的语句。这样的前瞻性陈述是基于对未来事件和趋势的当前期望和预测（无论是与可持续项目，投资，集团的业务或任何其他事件或任何其他事件或趋势有关的），这些期望和趋势可能影响空气液化的业务，并且不能保证未来的绩效。投资者被告知，任何此类前瞻性陈述都是并且将遭受各种风险和不确定性，包括与空中液化的运营和业务有关的风险和不确定性。这些风险不确定性和各种其他因素可能会对这些前瞻性陈述所基于的估计和假设产生不利影响，其中许多陈述超出了空气液体的控制。虽然空气液体可能会选择更新前来的前瞻性陈述，但即使其估计更改，它也明确违反了任何这样做的义务。本演示文稿不针对任何地方，或位于任何地方，州，国家或其他司法管辖区或使用法律或法规相反的任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方或居民的任何人或实体都不针对或居住。本演讲不用于在美国，澳大利亚，加拿大或日本发表，发布或发行。此演示可能不会分发给欧洲经济领域的任何零售投资者（“ EEA”）。出于这些目的，“零售投资者”一词是指一个人（或更多）的人：（i）零售客户在2014/65/eu的第4（1）条中定义的零售客户，修订了（“ mifid ii”）； （ii）经修订的指令2016/97/eu的含义，该客户将不符合Mifid II第4（1）条（10）第（10）点所定义的专业客户的资格；或（iii）未经修订的法规（EU）定义（EU）定义的合格投资者。您应该在认为必要的范围内咨询自己的法律，监管，税收，业务，投资，财务和会计顾问，并且必须根据您的判断和建议，根据您的判断和建议，根据您认为必要的任何观点，而不是根据您的判断力，而不是根据自己的判断和建议，而不是根据本文所示的任何观点。本演讲并不构成全部或部分要约，您必须阅读（i）2024年5月22日的债务发行计划的招股说明书，液态液化空气和空气液化融资与12,000,000欧元中期票据计划有关的12,000,000,000欧元的期限计划无条件且在空中债务（由空中验证）签发的票据（ii）（ii dection）的债务（ii）（ii）（ii）的债务（ii）（“）签发的债务（” 2024年5月22日的协议（“框架协议”）在票据中做出投资决定之前。债务招股说明书和框架协议可在Air Liquide网站上获得。本演讲或本文中包含的任何内容均不得构成任何合同或承诺的基础。本演示文稿中包含的某些数字已被四舍五入，以便于表现。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
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政府机构越来越多地利用商业产品来满足太空任务需求。二十多年来，国家政策一直在指导美国政府机构将其收购方式从传统的创造太空能力转变为未来的购买、调整和采用商业能力和服务。尽管人们非常关注使用商业能力和服务的价值，但政府机构在计划使用特定商业解决方案满足特定需求时应如何做出决策和管理风险却关注较少。本文提出了框架和相关建议，说明政府机构如何评估和描述候选商业供应商和商业市场是否准备好满足国家需求。一个框架描述了一种多因素方法，包括评估市场、能力、生产、运营和财务准备情况。一个补充框架提供了一种结构化的方法来描述收购场景的属性，以告知政府收购方何时购买、调整、采用或创建符合国家利益的解决方案。