其供应商/承包商的年度支出,并使用最新的 CEDA 全球 EIEO 数据库,根据将供应商/承包商活动与最合适的 CEDA 排放类别相结合来计算排放量。因此,输出将根据我们西南水务与该供应商/承包商的年度支出水平,提供针对每个供应商/承包商的年度 tCO2e 估算值。这是我们公司目前既定的用于估算 APR 购买商品和服务的资本碳和排放量的流程,每年通过表 11A 报告。在这种情况下,我们西南水务的评估由专家外部碳顾问进行,并由外部核查人员作为我们公司 APR 流程的一部分进行审核。我们西南水务认识到使用 CEDA 全球排放因子的缺点,并将在 2025 年至 2030 年期间坚持使用这种“通用”的基于支出的数据方法。因此,西南水务公司打算尽可能用更准确的数据替代“通用”CEDA 数据,以提高其排放量估计的可靠性,如下文第 2 和第 3 条所述。2. 为提高 CEDA 全球 EIEO 数据库的准确性,基于支出的
ICE 期货已扩展其每份期货合约的隐含定价能力。该平台完全隐含了曲线之外的价格。下表概述了每份上市合约的隐含范围和广播范围。在某些情况下,广播范围与隐含范围相比是有限的。在这些情况下,ISV 或直接访问客户如果想要了解和显示广播范围内未包含的隐含价格,必须在本地复制隐含(IN 和 OUT)价格。这些本地隐含价格应与 ICE 期货匹配引擎隐含的价格相同,因此是坚定的可执行价格。ICE 隐含价差价格可以在没有套利风险的情况下执行。同样,ICE 期货自营交易前端 WebICE 也在本地隐含并显示匹配引擎中隐含的相同可执行价格。常见问题 1. 哪些合约目前启用了此功能?增强的隐含技术已为以下 ICE 期货欧洲、美国和新加坡期货合约激活:
3 我们可以注意到,在经典的 N 体问题(例如重力)中,一个粒子的运动方程也取决于所有其他粒子的位置。但在这种情况下,经典方程会为其他有影响的物体分配参数值。然而,Bohm 的制导方程将系统的配置视为一个整体。因此,不可能为某个特定粒子分配参数值或各个其他粒子的单独影响。
本报告将仅考虑从摇篮到大门的生命周期阶段,或前期隐含碳。这些阶段对应于生命周期分析中常用的 A1-A3 生命周期阶段,3 指原材料供应、运输到制造现场和制造。前期隐含碳包括与材料开采、运输(从开采现场到制造现场)和制造相关的排放。它不包括与运输到施工现场、施工或使用阶段或报废考虑相关的排放。因此,本报告中的核心结论和案例研究分析并未涉及报废隐含碳考虑,尽管该报告确实在高层次上讨论了报废考虑。
摘要:本文探讨了赛博朋克小说《碳变》和新哥特小说《身体》中的叙事冲突。分析的理论假设是,叙事冲突可以作为文本隐含世界观的指标:更具体地说,叙事冲突被认为是隐含价值观冲突的指标。本文借助基于尤里·洛特曼的边界跨越概念的空间冲突模型,认为尽管两部文本都采用了超人类主义的身体交换概念,但它们在协商的价值观方面存在很大差异。《碳变》将社会经济冲突置于核心地位,而《身体》则协商了形而上学冲突。因此,《碳变》讨论了在经济和社会上压倒性强的对手面前构建自我价值,而《身体》则寻求一种价值观,以填补世俗世界中宗教永恒观念日益减弱所造成的空白。
在这篇系统的文献综述中,我们研究了现有的研究,这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献,以发现与传统计量经济学模型相比,所提出的方法是否提供了较高的预测,可解释的AI的应用如何广泛,并概述了潜在的进一步研究领域。通常,我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的,通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络,例如长期术语内存和门控复发单元,始终排名最高的模型。但是,传统的计量经济学模型仍然高度相关,通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功,研究的一个有希望的领域是使用混合模型,结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的,但我们发现,很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此,我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样,我们看到了概率机器学习应用的潜力,可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
换句话说:无论是从循环思维开始,还是从隐含碳思维开始,这两种策略都能带来实质性的好处,并且相辅相成。正如能源效率可以补充可再生能源转型以减少运营碳排放一样,循环经济原则也提供了切实可行的选择,以释放城市结构及其支持系统的隐含碳减排潜力。
隐含乘数是总销售额的现值除以双重作用、多用途隐含综合体的初始支出。从 2022 财年到 2033 财年,对于该综合体的初始资本投资的每一美元,双重作用、多倍增器用途综合体将在整个开普吉拉多县创造 1.33 美元的增加销售额的现值。
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