参会人员 WisDOT 成员: ☐ Barry Paye – BTS 主任 ☒ Erik Lyngdal – BTS 首席材料工程师 ☒ Tirupan Mandal – BTS 混凝土材料部门主管 ☒ Adam Albers – BTS 材料实验室工程师 ☒ Dan Reid – BTS 地质学家 ☒ Josh Seaman – BTS 骨料专家 ☒ Mark Kray – BTS 土壤和骨料专家 ☒ Aleksandra Graff – BTS 混凝土工程师 ☒ Adam Johnson – BTS IA 项目协调员 ☒ Craig Smits – NCR TSS 首席 ☒ Rebecca Rooyakkers – NER TSS 主管 ☐ Andrew Zimmer – SER TSS 主管 ☒ Jeff Bruesewitz – SE Freeways IA 专家/巨型材料工程师 ☒ Greg Brecka – SWR PDS 项目经理 ☒ Jaime Cynor – NER 混凝土和骨料IA/QMP 协调员 ☒ Orville King – NWR 材料工程师 ☐ Keena Spencer-Dobson – NWR 材料工程师 ☒ Wayne Chase – BPD 地方计划和建设项目监督部门
我们还与巴西,毛里塔尼亚(代表非洲联盟),大韩民国和沙特阿拉伯举行了推广会议。在本届会议的过程中,我们就人工智能的全球影响,正在进行的开发和跨境支付的计划进行了交流,并同意继续在相关的多边福里(例如G20)进行密切合作。由于国际社会面临需要协调反应的多个挑战,因此我们恢复了对多边合作的承诺,以促进可持续发展。我们的讨论是由非洲开发银行(AFDB),GAVI,疫苗联盟,支付和市场基础设施委员会(CPMI)秘书处和金融行动工作组(FATF)的宝贵贡献所启示的。
,并没有被俄罗斯针对乌克兰的非法侵略战争(例如乌克兰黑海上海事走廊和经合组织的乌克兰计划)所避免。我们认为乌克兰团结道倡议是乌克兰和摩尔多瓦在欧洲运输区的融合,并作为通往欧盟单一市场和全球供应链的永久门户。这些举措对于全球粮食安全和乌克兰的经济至关重要。我们强调了乌克兰黑海海洋走廊的重要性,这是整个黑海的经济高效出口走廊,以及欧盟和乌克兰之间的协议对道路运输货运的一致性。我们欢迎有关黑海和任何进一步措施的倡议,包括在国际海事组织(IMO)的项目支持A.1183(33),这将有助于确保供应的平稳运行
类型批准通信表的附录号e49*10r06/02*1034*00关于在法规号下的电气/电子子组件的类型批准10.06 1。其他信息:1.1。电气系统额定电压:请参阅信息文档,POS/NEG地面(1)1.2。此ESA可以在任何车辆类型上使用以下限制:不适用1.2.1。安装条件,如果有:不适用1.3。此ESA只能在以下车辆类型上使用:不适用1.3.1。安装条件,如果有:不适用1.4。使用的特定测试方法和确定免疫力的频率范围为:(请指定附件9中使用的精确方法):大量电流注入20至400 MHz ISO 11452-4,4th Edition 2011 2011吸收室400至2000 MHz ISO ISO 11452-2,2ND Edition 2004 Edition 2004 Edition 2004 1.5。实验室获得了ISO 17025的认可,并由负责执行测试的批准机构认可:不适用2。备注:无(1)删除不适用的内容。
Zev角色:Caltrans管理着加利福尼亚州州公路系统的15,000多英里的中心线,经营该国最大的公共车队之一,管理主要的州和联邦资助计划,拥有用于乘客铁路服务的滚动库存,支持过境运营,并与当地机构合作以计划和建设运输项目。Caltrans将零排放车辆和基础设施纳入所有这些责任。股权重点:在受影响最大的社区上减少州运输系统的负面外部性。确保以公平的方式进行Zevs,Zevs的部署以及ZEV基础设施的发展,从而改善空气质量和越来越可持续的土地利用方式。2023亮点
根据 BUR-3,2018-2030 年期间缓解行动的资金需求为 4.002,44 万亿印尼盾,平均每年 307,88 万亿印尼盾。同时,2018-2022 年期间国家预算(缓解行动和共同效益)的缓解资金总额为 217,83 万亿印尼盾,平均每年 43,57 万亿印尼盾。因此,到目前为止,国家预算只能满足年度缓解资金需求的约 14%。
对外贸易活动“中国和中亚国家”,塔吉克斯坦经济发展和贸易部讨论了在塔吉克斯坦的电动汽车集会的建设,在最短的时间内,基于扩展生产者责任实施电池废物管理规则的可能性是
摘要。这项研究应用了三种不同的人工智能算法(多层感知器(MLP)(MLP),极端梯度增强(XGBOOST)和支持向量机(SVM))在Türkiye的运输部门中估算CO 2的CO 2排放。所考虑的输入参数是能源消耗(能源),车辆公里(VK),人口(POP),年(Y)和人均国内生产总值(GDP)。强相关性,其能量具有最高的相关性,其次是VK,POP,Y和GDP。四种情况是基于相关效果设计的:场景1(能量/vk/pop/y/gdp),方案2(energy/vk/pop/pop/y),方案3(enervion/vk/pop)和方案4(ensicario 4(engile/vk)。实验使用统计指标(R 2,RMSE,MSE和MAE)对其对CO 2排放的影响进行比较。在所有方案和算法中,R 2值在0.8969到0.9886之间,RMSE值范围为0.0333至0.1007。XGBoost算法在方案4中表现最好。人工智能算法证明成功地估算了CO 2排放。这项研究对政策制定者和利益相关者具有重要意义。它强调了需要审查运输能源投资并实施减少排放的法规,限制,立法和义务的必要性。人工智能算法为制定有效策略提供了潜力。政策制定者可以使用这些见解来优先考虑可持续能源投资。总而言之,这项研究提供了对输入参数与运输部门中CO 2排放之间关系的见解。它强调了积极措施和政策的重要性,以解决该行业的环境影响。它还有助于理解运输部门的AI辅助CO 2排放预测,从而有可能为旨在减少排放和可持续运输开发的未来政策决策提供信息。