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量化绿色气体排放水泥行业PT X和...
二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。 要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。 计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。 水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。 然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。 PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。 关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。 要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。 计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。 水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。 然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。 PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。 关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统建模投影结果表明，使用此时最佳技术可用的最佳技术，CO 2排放量的大小无法在2050年获得清洁排放的零条件，并通过购买碳序列和经济工具来实现中性碳条件。
通过针对美国和加拿大组织的量化风险管理模型来增强网络风险决策
随着网络威胁的复杂性和频率继续发展，美国和加拿大的组织在做出明智的决定以有效地管理和减轻风险方面面临重大挑战。本文提出了一个量化的网络风险管理模型（QCRMM），以在面对这些动态威胁的情况下增强决策过程。该模型集成了定量风险评估方法，高级数据分析和威胁建模技术，以使组织能够以结构化的方式识别，评估和优先考虑网络风险。QCRMM强调了通过数据驱动的风险管理方法，利用关键绩效指标（KPI）和风险指标来量化潜在影响和网络事件的可能性。它结合了诸如蒙特卡洛模拟和贝叶斯网络之类的工具，以预测和评估各种网络攻击场景的可能性，从而使组织能够就降低风险策略做出更准确，明智的决定。此外，该模型还为决策者提供了可行的见解，以支持资源的成本效益分配以保护关键资产。该模型旨在为各个部门的组织（包括金融，医疗保健，能源和关键基础设施）提供灵活，适应性和可扩展性。通过与区域监管框架保持一致，例如在美国和加拿大的网络安全战略中的NIST网络安全框架，QCRMM确保遵守最佳实践和法律要求，同时促进强大的网络安全姿势。案例研究表明，QCRMM在组织中的风险优先级和资源分配中的应用，从而减少了潜在的财务损失，最小化的运营中断以及改善了组织对网络威胁的弹性。总而言之，QCRMM提供了一种全面，可量化的方法来增强网络风险决策，帮助美国和加拿大的组织做出明智的，积极主动的决策，以防止不断发展的网络威胁格局。该模型使组织能够从战略上解决网络风险，重点是最大程度地降低影响，同时优化资源。
采用轻量化电动自行车底盘设计与优化
总之，对电动滑板车底盘设计和分析的研究突出了几个关键的改进领域，以优化性能、效率和耐用性。通过 SolidWorks 建模和 Ansys 分析，我们确定了关键挑战：重量过重、应力集中、耐久性、操控性和乘坐质量材料选择、缺乏优化解决这些领域对于未来设计开发更高效、耐用和用户友好的电动滑板车底盘至关重要。利用轻质、高强度的材料、优化几何形状和采用先进的模拟工具可以大大提高滑板车的行驶里程、操控性和使用寿命。
从核心到认知：探索人工智能中的不确定性量化技术
索引术语 - 不确定性量化，人工智能，态度和认识论不确定性，深度学习模型，高风险应用，评估基准摘要 - 不确定性量化（UQ）是人工智能系统的关键方面，尤其是在高级技术中，尤其是诸如健康状况，诸如Nearthancianal-neveral-sarke and Navtial-sarke，诸如健康状况，以及自定义的医疗服务，过程必须考虑不确定性。本综述探讨了AI中不确定性量化技术的演变，区分了核心和认知不确定性，并讨论了用于量化这些不确定性的数学障碍和方法。我们提供了先进技术的概述，包括概率方法，集合学习，基于抽样的方法和生成模型，同时还强调了整合域特异性知识的混合方法。此外，我们研究了UQ在各种领域的各种应用，强调了其对决策，预测准确性和系统鲁棒性的影响。该评论还解决了关键挑战，例如可扩展性，效率和与可解释的AI的整合，并概述了在这个快速发展的领域的未来研究方向。通过这项全面的调查，我们旨在更深入地了解UQ在增强AI系统的可靠性，安全性和可信度方面的作用。
引用这篇文章Rachana PM，Sekar I，Parthiban KT，Raj SV，Akshay FM，Singh D，Sivakumar B，Kiruba M，Murthy MS。生态投资：量化
进行了研究，以量化印度泰米尔纳德邦的小型和边缘农民建立的多功能农业验证（MFA）系统的固相潜力。MFA由在0.75英亩土地上的四个四边形和边界树木上跨越316种多功能树和灌木。结果表明，不同树和灌木种类的地上和地下碳库存的显着差异。neolamarckia cadamba分别记录了70.65千克树-1和18.37 kg树-1的最高地下库存。由植被隔离的总碳为3.82吨（3823.94千克），对四元素II（1591.85 kg）的贡献最高，最低的是边界树（132.30 kg）。土壤有机碳（SOC）库存随着深度的增加而降低，在0-20 cm层中观察到最大库存。研究期间，SOC股票的总变化为12.99 mg ha -1，碳固存速率为0.18 mg ha -1 yr -1。植被和土壤的总碳含量为311.4美元（植被的140.3美元，土壤中的171.1美元）。这些发现突出了MFA系统在碳隔离和缓解气候变化中的重要潜力，特别是对于发展中国家的小型和边缘农民而言。
MBA-701-04-量化 - 分析.pdf
The MBA Program Course Number: MBA 701-04 Course Title: Quantitative Analysis for Decision Making Semester: Spring 2025 Instructor: Dr. Vashkar Ghosh Office: Room 437 Bryan Building Phone: (336) 334 - 4986 E-Mail: v_ghosh@uncg.edu Office Hours: By appointment COURSE DESCRIPTION The availability of large amounts of data to today's business organizations and the opportunity it offers for making better decisions that可以改善财务和运营绩效意味着数据分析将在当今世界继续发挥越来越重要的作用。本课程向学生介绍了各种定量方法和工具，以分析来自各种业务领域的数据，以做出更好的基于事实的决策。本课程涵盖的特定主题包括描述性统计和数据可视化，假设测试，置信区间，回归分析，决策分析，优化建模和仿真。课程目标的课程目标是：（i）证明定量分析改善决策并创造竞争优势的各种情况； （ii）发展学生的分析思维技能； （iii）使用电子表格模型发展学生对分析的掌握。完成课程后，学生应该能够：
在计划潜在危险物体（PHO）缓解的计划中的不确定性量化。 C. S. Plesko 2，S。A。Becker 2，M。B。Boslough 1，W。K。
简介：行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中，以预测定位和时机要求，并量化为特定对象施加必要变化（ΔV）所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试，从氢化校准和预测开始[2，3]，并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性，尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下，可能无法预测目标相对于爆发的方向，并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性，这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性，例如，目标的质量，形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性，但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性，减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。
使用在线媒体和卫星数据对基于人工智能的洪水事件进行理解和量化
由于气候变化，自然灾害的频率和强度显著上升。仅洪水事件就占全球自然灾害的 39%。在这种类型的自然灾害中，紧急响应者必须尽可能多地了解灾难的严重程度、受影响的地区以及处于危险中的人员的情况和位置。为了提取这些信息，我们考虑了两个信息来源：在线新闻文章和卫星光谱图像。由于互联网的快速访问，在线新闻几乎实时包含有关自然灾害的信息，而卫星光谱图像可以提供洪水蔓延的信息。利用这两个信息源，我们提出了理解和量化洪水事件的方法：