部落格

  • 多線程實例——遍歷文件夾分割文件識別文件內容

    多線程實例——遍歷文件夾分割文件識別文件內容

    需求:遍歷文件夾下的所有pdf文件,對每個pdf文件根據二維碼進行分割,再對分割后的文件的內容進行識別。

    可以拆分為以下幾個關鍵方法:

    1.GetFileList方法:遍歷文件,獲取源文件動態數組(這裏假設3個文件夾,每個文件夾下有3個文件,則源文件個數為9),耗時忽略不計

     1 static List<string> GetFileList(string strFilefolder)
     2         {
     3             List<string> list_file = new List<string>();
     4 
     5             for (int i = 0; i <= 2; i++)
     6             {
     7                 for (int j = 0; j <= 2; j++)
     8                     list_file.Add("File" + i + j);
     9             }
    10 
    11             return list_file;
    12         }

    View Code

    2.SplitProcess方法:分割原始pdf文件,識別二維碼(假設耗時500ms),將一個pdf文件分割為N(這裏假設個數為6)個子文件

     1 static void SplitProcess(string sourcefile)
     2         {
     3             Console.WriteLine("SplitFile Start:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));            
     4             for (int i = 0; i <= 5; i++)
     5             {
     6                 //模擬分割單個文件的過程,花費500ms
     7                 Thread.Sleep(500);
     8                 string split_file = sourcefile + i;
     9                 Console.WriteLine("file ready:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    10                 RecognizeProcess(split_file);
    11             }
    12             Console.WriteLine("SplitFile Completed:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));            
    13         }

    View Code

    3.RecognizeProcess方法:識別子文件的內容:加載識別庫,設置識別參數,截取識別區域圖像,圖像處理(如縮放,降噪,灰度轉換等),識別(假設耗時5000ms

    1 static void RecognizeProcess(string split_file)
    2         {
    3             //模擬識別的過程,花費5000ms
    4             Thread.Sleep(5000);
    5             Console.WriteLine("ocrFile Completed:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    6         }

    View Code

    單線程處理:

     1 static void Main(string[] args)
     2         {
     3             Console.WriteLine("Enter Main" + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
     4             string strFilefolder = "";
     5             OcrProcess(strFilefolder);
     6             Console.WriteLine("Main Completed" + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
     7             Console.ReadKey();
     8         }
     9 
    10         static void OcrProcess(string strFilefolder)
    11         {            
    12             List<string> list_sourcefile = GetFileList(strFilefolder);
    13             list_sourcefile.ForEach((sourcefile) =>
    14             {
    15                 Console.WriteLine(sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    16                 //這裏對文件進行分割
    17                 SplitProcess(sourcefile);
    18             });            
    19         }

    View Code

    這個單線程處理的執行結果我們可以預估一下,應該大於 9 * 6 * (0.5 + 5) = 297 秒。

    實際結果:

     …… 

     開始時間 2020-06-17 15:22:28 6104 結束時間 2020-06-17 15:27:26 1541 

    由於是線性處理,整個過程耗費的時間約5分鐘,所以必須要進行優化,所以考慮用多線程來提高效率。

    優化方向:

    1.多線程,使用Task并行對源文件進行分割 

     1 static void OcrProcess(string strFilefolder)
     2         {
     3             List<Task> tasks = new List<Task>();  
     4             List<string> list_sourcefile = GetFileList(strFilefolder);
     5             list_sourcefile.ForEach((sourcefile) =>
     6             {
     7                 Task task = Task.Factory.StartNew( () =>
     8                 { 
     9                     Console.WriteLine(sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    10                     //這裏對文件進行分割
    11                     SplitProcess(sourcefile);
    12                 });
    13                 tasks.Add(task);                
    14             });
    15             Task.WaitAll(tasks.ToArray());
    16         }

    View Code

     ……

     

    開始時間 2020-06-17 15:51:54 5458 結束時間 2020-06-17 15:52:35 3144 

    整個過程耗費的時間約41秒,優化效果明顯。

    2.每分割出來一個文件,開啟子線程,進行識別

     1 static void SplitProcess(string sourcefile)
     2         {
     3             List<Task> tasks = new List<Task>();
     4             Console.WriteLine("SplitFile Start:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));            
     5             for (int i = 0; i <= 5; i++)
     6             {
     7                 //模擬分割單個文件的過程,花費500ms
     8                 Thread.Sleep(500);
     9                 string split_file = sourcefile + i;
    10                 Console.WriteLine("file ready:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    11                 Task task = Task.Factory.StartNew(() =>
    12                 {
    13                     RecognizeProcess(split_file);
    14                 });
    15                 tasks.Add(task);
    16             }
    17             Task.WaitAll(tasks.ToArray());
    18             Console.WriteLine("SplitFile Completed:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));            
    19         }

    View Code

      ……

     開始時間 2020-06-17 15:58:59 2591 結束時間 2020-06-17 15:59:28 9051 

    整個過程耗費的時間約29秒,運行時間進一步縮短。 

    然而,最後再思考一下,如果把多線程發揮到極致,理想狀態應該是多少秒執行完畢?

    以源文件sourcefile=File00為例,

    第一個分割子文件split_file=File000,ReadyTime 500ms,Ocr Completed Time 應該為5500ms

    第二個分割子文件split_file=File001,ReadyTime 1000ms,Ocr Completed Time 應該為6000ms 

    第三個分割子文件split_file=File002,ReadyTime 1500ms,Ocr Completed Time 應該為6500ms 

    第四個分割子文件split_file=File003,ReadyTime 2000ms,Ocr Completed Time 應該為7000ms

    第五個分割子文件split_file=File004,ReadyTime 2500ms,Ocr Completed Time 應該為7500ms

    第六個分割子文件split_file=File005,ReadyTime 3000ms,Ocr Completed Time 應該為8000ms

    File00 Split Completed!

    每一個源文件(sourcefile)被逐個分割為6個拆分子文件(split_file)並識別完成,都需要8000ms時間,如果使用線程同步的話,那麼後續源文件也同步被分割並識別完成。 

    所以,理想情況下,應該是8秒,而與29秒差距太大了,應該還有優化空間!

    3.怎麼優化?向什麼方向優化?我們不妨不用Task,回歸到Thread本身來試試。

    可是Thread運行時沒有Task.WaitAll()這樣的控制方法,因此,我們還要引入WaitHandle和ManualResetEvent來進行多線程管理。 

     1 class Program
     2     {
     3         static void Main(string[] args)
     4         {
     5             Console.WriteLine("Enter Main" + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
     6             string strFilefolder = "";
     7             OcrProcess(strFilefolder);
     8             Console.WriteLine("Main Completed" + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
     9             Console.ReadKey();
    10         }        
    11 
    12         static void OcrProcess(string strFilefolder)
    13         {            
    14             List<ManualResetEvent> split_waits = new List<ManualResetEvent>();
    15             List<string> list_sourcefile = GetFileList(strFilefolder);
    16             list_sourcefile.ForEach((sourcefile) =>
    17             {
    18                 Thread m_thread = new Thread(() =>
    19                 {
    20                     ManualResetEvent mre = new ManualResetEvent(false);
    21                     split_waits.Add(mre);
    22                     Console.WriteLine(sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    23                     //這裏對文件進行分割
    24                     SplitProcess(sourcefile);
    25                     mre.Set();
    26                 });
    27                 m_thread.Start();
    28             });
    29             WaitHandle.WaitAll(split_waits.ToArray());
    30         }
    31 
    32         static void SplitProcess(string sourcefile)
    33         {
    34             Console.WriteLine("SplitFile Start:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    35             var ocr_waits = new List<EventWaitHandle>();
    36             for (int i = 0; i <= 5; i++)
    37             {
    38                 //模擬分割單個文件的過程,花費500ms
    39                 Thread.Sleep(500);
    40                 string split_file = sourcefile + i;
    41                 Console.WriteLine("file ready:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    42                 ManualResetEvent mre_child = new ManualResetEvent(false);
    43                 ocr_waits.Add(mre_child);
    44                 Thread m_child_thread = new Thread(() =>
    45                 {
    46                     Console.WriteLine("m_child_thread enter:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    47                     RecognizeProcess(split_file);                    
    48                     mre_child.Set();
    49                     Console.WriteLine("m_child_thread after set:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    50                 });
    51                 m_child_thread.Start();
    52             }
    53             WaitHandle.WaitAll(ocr_waits.ToArray());
    54             Console.WriteLine("SplitFile Completed:" + sourcefile + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));            
    55         }
    56 
    57         static void RecognizeProcess(string split_file)
    58         {
    59             //模擬識別的過程,花費5000ms
    60             Thread.Sleep(5000);
    61             Console.WriteLine("ocrFile Completed:" + split_file + DateTime.Now.ToString(" yyyy-MM-dd HH:mm:ss ffff"));
    62         }
    63 
    64         static List<string> GetFileList(string strFilefolder)
    65         {
    66             List<string> list_file = new List<string>();
    67             for (int i = 0; i <= 2; i++)
    68             {
    69                 for (int j = 0; j <= 2; j++)
    70                     list_file.Add("File" + i + j);
    71             }
    72             return list_file;
    73         }
    74     }

    View Code

      

      ……

    開始時間 2020-06-17 15:28:17 2397 結束時間 2020-06-17 16:28:27 9151 

    整個過程耗費的時間約10秒,運行時間與理論的8秒已經十分接近(因為Thread創建以及運行時需要切換上下文,Console.WriteLine都有一定的耗時,PC性能好的話應該更接近8秒),可以說目標已經達成。 

    Tips:

    ManualResetEvent初始狀態為false表示不將線程信號量初始值置為signal,線程會自動往下執行,執行Set()方法時,將線程信號量置為signal。

    WaitHandle.WaitAll(split_waithandle1,split_waithandle2); //一直等待,直到split_waithandle1,split_waithandle2信號量均被置為signal才會往下執行。

    不足之處:

    開啟Thread要受到系統的限制,所以本例線程數必須考慮操作系統線程最大值限制。

     

    本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※教你寫出一流的銷售文案?

    ※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

    ※回頭車貨運收費標準

    ※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

    ※超省錢租車方案

    ※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

  • 模式識別與機器學習筆記專欄之貝恭弘=叶 恭弘斯分類決策(一)

    目錄

    • 1. 貝恭弘=叶 恭弘斯公式
    • 2. 最小錯誤率貝恭弘=叶 恭弘斯決策
    • 3. 最小風險貝恭弘=叶 恭弘斯決策

    這是模式識別與機器學習筆記專欄的第一篇,我會持續更新。

    在所有的生活場景中,我們無時無刻不在進行着模式識別。比如你看見迎面走來一個人,根據他的長相來辨認出他好像是你一年前某個活動小組的組長,然後你開始決策要不要和他打個招呼。或者你走進水果店,把西瓜拍了個遍來決定最後買哪一個。或者你突然被捂上眼睛,聽着背後人的聲音來辨別是不是你的親愛的。

    模式(pattern) 可以理解成某種特徵,也就是你可以獲取到的某種原始數據,而 模式識別(pattern recognition) 就是根據輸入原始數據來判斷其類別並採取相應行為的能力。它對我們至關重要,但我們常常希望可以有機器幫我們來做這個工作,讓機器執行預定的程序來進行分類從而決策。比如一個短信攔截系統,幫我們分辨哪些是騷擾短信,哪些是有用的信息。

    在這個問題上,貝恭弘=叶 恭弘斯決策理論是最最經典而基本的分類方法了。那麼,何為貝恭弘=叶 恭弘斯分類決策?

    1. 貝恭弘=叶 恭弘斯公式

    首先,我們熟悉的貝恭弘=叶 恭弘斯公式

    \[P(\omega_i|x)=\frac{p(x|\omega_i)P(\omega_i)}{p(x)} \]

    在模式識別問題中,用 \(d\) 維向量 \(x\) 來表示希望分類對象的特徵,它一般是從傳感器獲取,並且抽象化出來。\(\omega\) 來表示可能分類的類別。\(\omega_i\) 對應着第 \(i\) 類,如果是一個兩類問題,\(i=1,2\) ,如果是 \(c\) 類問題,則 \(i=1,2,…,c\)

    \(P(\omega_i|x)\) 是由特徵 \(x\) 預測的結果,也就是后驗概率,\(p(x|\omega_i)\) 是類條件概率,或者叫似然概率,就是特徵 \(x\) 這個隨機變量分佈情況,它是取決於類別 \(\omega\) 的狀態的。\(P(\omega_i)\)是類先驗信息,是根據先前知識經驗給定的,並且因為總共就c類,所以很容易得到\(\sum^{c}_{j=1}P(\omega_j)=1\)\(p(x)\)是歸一化因子,並不重要:

    \[p(x)=\sum^{c}_{j=1}p(x|\omega_j)P(\omega_j) \]

    目的就是使得所有后驗概率之和為1。

    貝恭弘=叶 恭弘斯公式提供了一個后驗概率的重要計算依據:從似然概率和先驗概率得到。

    2. 最小錯誤率貝恭弘=叶 恭弘斯決策

    首先簡化問題為二分類問題,比如短信分類問題,\(\omega=\omega_1\) 是將短信分為有用短信,\(\omega=\omega_2\) 是將短信分類為垃圾短信。假設我們現在對這兩類的先驗概率和特徵 \(x\) 的類條件概率分佈都知道了。那麼通過一個短信提取到的特徵 \(x\) ,就可以利用貝恭弘=叶 恭弘斯公式計算后驗概率,也就是對可能的兩類做出的概率判斷。

    \[P(\omega_1|x)=p(x|\omega_1)P(\omega_1)\\ P(\omega_2|x)=p(x|\omega_2)P(\omega_2) \]

    很自然的來比較后驗概率來進行決策,哪一類的后驗概率大,就判定為哪一類,先驗是給定的,歸一化因子不重要,實質上比的就是類條件概率分佈。

    • 現在引入一個錯誤率 \(P(error|x)\) 的概念,對一個\(x\) ,算出了 \(P(\omega_1|x)\)\(P(\omega_2|x)\),假如我們讓\(\omega=\omega_1\),也就是判定為第一類,把這條短信判斷成有用的,那麼我們判斷正確的概率就是 \(P(\omega_1|x)\) ,而判斷錯誤的概率就是\(P(\omega_2|x)\)。寫成公式:

    \[P(error|x)= \begin{cases} P(\omega_1|x)& \text{如果判定為}\omega_2 \\ P(\omega_2|x)& \text{如果判定為}\omega_1 \end{cases} \]

    • 我們希望我們判斷的錯誤率更小,因此我們得到判決規則:

    如果\(P(\omega_1|x)>P(\omega_2|x)\),判定為 \(\omega_1\);否則判定為 \(\omega_2\)

    ——這就是最小錯誤率貝恭弘=叶 恭弘斯決策,也就是哪一類后驗概率大,判為哪一類

    • 寫成似然概率和先驗概率的形式:

    如果\(p(x|\omega_1)P(\omega_1)>p(x|\omega_2)P(\omega_2)\),判定為 \(\omega_1\);否則判定為 \(\omega_2\)

    3. 最小風險貝恭弘=叶 恭弘斯決策

    下面把判決規則升級一下。

    再回想一下短信分類的問題。假如預測成有用短信和騷擾短信的后驗概率接近的時候,這時候誤判的可能性還是比較高的。如果誤判,可能會把有用的分成垃圾,把垃圾短信分成有用的。可以想象這兩者的錯誤率是此消彼長的,但對哪種的錯誤率容忍度更高呢?把有用的分成垃圾的看起來更加難以接受。這時候可能就希望那種模稜兩可的情況還是判定成有用的好。那麼如何來體現這種對錯誤率容忍度的不同呢?下面就引入損失函數。

    對每一種判斷以及真實情況定義一個損失函數\(\lambda(\alpha_i|\omega_j)\),以下面的兩類問題為例

    \(\lambda(\alpha_i\vert\omega_j)\) \(\omega_1\) \(\omega_2\)
    \(\alpha_1\) 0 1
    \(\alpha_2\) 2 0

    \(\omega_j\) 表示要分類對象的真實類別是 \(\omega_j\)\(\alpha_i\) 表示要採取的行為,即判定為 \(\omega_i\)

    以短信分類為例,假如真實是\(\omega_1\) ,有用短信,採取\(\alpha_1\) ,判斷為有用,也就是判斷正確了,可以定義損失就是0。假如真實是\(\omega_2\) ,垃圾短信,採取\(\alpha_1\) ,判斷為有用,也就是判斷錯誤了,可以定義損失函數為1。假如真實是\(\omega_1\) ,有用短信,採取\(\alpha_2\) ,判斷為垃圾,同樣是判斷錯誤了,而這種錯誤我們的容忍度更低,那麼可以定義損失函數為2。

    • 損失函數乘以對應的后驗概率\(P(\omega_j|x)\) 並求和,得到風險函數\(R(\alpha_i|x)\)

    \[R(\alpha_1|x)=\lambda(\alpha_1|\omega_1)P(\omega_1|x) +\lambda(\alpha_1|\omega_2)P(\omega_2|x)\\ R(\alpha_2|x)=\lambda(\alpha_2|\omega_1)P(\omega_1|x) + \lambda(\alpha_2|\omega_2)P(\omega_2|x) \]

    理解起來就是:\(\alpha_i\)行為的風險=每種 \(\omega\) 情況下採取\(\alpha_i\)行為的損失x是這種 \(\omega\) 的后驗概率

    • 與最小錯誤率貝恭弘=叶 恭弘斯決策相對應的,這時候使得風險函數最小就行了,判決規則寫成:

    如果\(R(\alpha_1|x) < R(\omega_2|x)\),採取行為\(\alpha_1\) ,也就是判定為 \(\omega_1\);否則採取行為\(\alpha_2\) ,也就是判定為 \(\omega_2\)

    因此決策的方式就是採取風險\(R(\alpha_i|x)\)最小的行為\(\alpha_i\)——這是最小風險貝恭弘=叶 恭弘斯決策

    • \(\lambda(\alpha_i|\omega_j)\) 簡寫成\(\lambda_{ij}\) ,並把類條件概率和先驗概率代入,得到判決規則:

    如果\((\lambda_{11}-\lambda_{21})p(x|\omega_1)P(\omega_1) < (\lambda_{22}-\lambda_{12})p(x|\omega_2)P(\omega_2)\),採取行為\(\alpha_1\) ,也就是判定為 \(\omega_1\);否則採取行為\(\alpha_2\) ,也就是判定為 \(\omega_2\)

    • 還可以寫成似然比的形式:

    如果\(\frac{p(x|\omega_1)}{p(x|\omega_2)}<\frac{(\lambda_{22}-\lambda_{12})}{(\lambda_{11}-\lambda_{21})}\frac{P(\omega_2)}{P(\omega_1)}\) ,採取行為\(\alpha_1\) ,也就是判定為 \(\omega_1\);否則採取行為\(\alpha_2\) ,也就是判定為 \(\omega_2\)

    這樣寫的好處是,不等式右邊的損失函數和先驗概率都是給定的,是一個常數,左邊就是似然概率之比,所以只需要算出似然概率之比就可以進行分類預測

    • 另外,如果採用如下0-1損失函數的時候,最小風險貝恭弘=叶 恭弘斯決策就會退化成最小錯誤率貝恭弘=叶 恭弘斯決策
    \(\lambda(\alpha_i\vert\omega_j)\) \(\omega_1\) \(\omega_2\)
    \(\alpha_1\) 0 1
    \(\alpha_2\) 1 0

    \[R(\alpha_1|x)=\lambda(\alpha_1|\omega_1)P(\omega_1|x)+\lambda(\alpha_1|\omega_2)P(\omega_2|x)=P(\omega_2|x)\\ R(\alpha_2|x)=\lambda(\alpha_2|\omega_1)P(\omega_1|x) + \lambda(\alpha_2|\omega_2)P(\omega_2|x)=P(\omega_1|x) \]

    • 如果是多類情況

    \[R(\alpha_i|x)=\sum^c_{j=1}\lambda(\alpha_i|\omega_j)P(\omega_j|x) \]

    決策行為\(\alpha^*=argminR(\alpha_i|x)\) ,也就是採取的行為\(\alpha_i\) 是使得風險\(R(\alpha_i|x)\) 最小的那個\(\alpha_i\)

    本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※超省錢租車方案

    ※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

    ※回頭車貨運收費標準

    ※教你寫出一流的銷售文案?

    FB行銷專家,教你從零開始的技巧

  • 印度學者:中國築壩正破壞喜馬拉雅生態

    摘錄自2018年8月27日中央社報導

    印度新德里政策研究中心戰略研究教授切拉尼(Brahma Chellaney)表示,喜馬拉雅生態系統日漸脆弱,雖然在這一地區大規模資源濫採的國家都應受到譴責,「但沒有一個國家像中國,對喜馬拉雅造成如此嚴重的破壞」。

    切拉尼撰文寫道,亞洲的未來與喜馬拉雅山的關係緊密,但人類卻大規模建設水壩且肆無忌憚地開採資源,破壞當地生態系統,其中中國透過築壩改造天然河流,卻有愈來愈多工程引水項目集中在國外,而非內部河流。以喜馬拉雅冰川地區來說,目前中國造壩已覆蓋近3/4的青藏高原。

    針對中國行徑,切拉尼還指出2點,一是中國想在青藏高原乾旱的北部和西北部製造人造雨,外界擔心此舉會吸走喜馬拉雅其他地區(西藏的降雨集中地)的水分;另一是中國大肆開發礦產資源,如開發銅礦的行動已汙染藏族的Pemako(隱藏的蓮花地)地區。

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※帶您來了解什麼是 USB CONNECTOR  ?

    ※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

    ※如何讓商品強力曝光呢? 網頁設計公司幫您建置最吸引人的網站,提高曝光率!

    ※綠能、環保無空污,成為電動車最新代名詞,目前市場使用率逐漸普及化

    ※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

    ※教你寫出一流的銷售文案?

  • 載不動聖誕老人 瑞典夏季乾旱 部分馴鹿餓死

    環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

    網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

    ※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

    ※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

    ※推薦評價好的iphone維修中心

  • 考量經濟 梅克爾反對歐盟拉高減碳目標

    摘錄自2018年8月27日中央社報導

    德國總理梅克爾今天(27日)表示,世界各地極端天候頻傳,充分證明氣候變遷已是事實。不過她反對為保護氣候拉高減少溫室氣體排放門檻,指此舉沒太大意義。

    路透社報導,北半球今夏的炙熱高溫,引發外界憂心氣候變遷的現象正加速發生,歐洲數十個國家都呼籲,減少溫室氣體排放量的速度,應要比原訂目標更快。

    歐洲聯盟(EU)執委會主管氣候行動與能源事務執委卡尼特(Miguel Arias Canete)呼籲將2030年之前溫室氣體減量目標,從40%提高至45%。

    但梅克爾(Angela Merkel)表示,加速減少有害的二氧化碳排放量恐適得其反,況且歐洲各國此際對達成原訂目標都很吃力,再要拉高門檻沒有道理。

    她說:「我對這些新提議尤其不怎麼高興。我認為應先堅守既定目標。我不認為一直設定新目標有任何意義。」

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    USB CONNECTOR掌控什麼技術要點? 帶您認識其相關發展及效能

    台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

    ※智慧手機時代的來臨,RWD網頁設計為架站首選

    ※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

    ※回頭車貨運收費標準

  • 德鐵挑戰氣候目標 2030年減碳50%、使用70%綠電

    環境資訊中心記者 陳文姿報導

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

    網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

    ※想知道購買電動車哪裡補助最多?台中電動車補助資訊懶人包彙整

    南投搬家公司費用,距離,噸數怎麼算?達人教你簡易估價知識!

    ※教你寫出一流的銷售文案?

    ※超省錢租車方案

  • 世界水資源週上談淹水 WWF:自由流動的河很重要

    環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

    網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

    ※Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!

    ※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

    ※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

    網頁設計最專業,超強功能平台可客製化

  • 大力發展再生能源,希臘渡假勝地蒂洛斯將成地中海首座綠能島

    摘錄自2018年8月21日科技新報報導

    希臘小島蒂洛斯(Tilos)可說是愛琴海著名渡假勝地,擁有豐富環境生態與優美的海洋景致,而近期該島將透過裝置量達 200KW 太陽光電與 800KW 風能,進一步成為地中海首座 100% 再生能源供電的綠能島嶼。

    蒂洛斯島希望能透過綠能達成電力自給自足。目前技術人員則正最終測試再生能源系統,預計將在 2018 年下旬全面上路,屆時該渡假小島將可透過裝置量達 200KW 太陽能、800KW 風力發電與儲存容量(storage capacity)為 2.4MWh 的儲能系統達到 100% 綠能供電。

    該島將採用 NaNiCl2 熔鹽儲能系統,可在日照強和風大情況下儲存綠能多餘電力,並於夜間與旅遊旺季等需求量大、發電量較低時釋出電力並維持電網供電,而為提升微電網管理系統,住家與企業也會安裝智慧電錶來計算用電尖峰的時間。

    歐盟執行執委會表示,蒂洛斯將成為地中海第一個電力自主的再生能源島嶼,且由於大多海島都難以跟歐洲大陸電網相連,歐盟也打算將蒂洛斯再生能源計畫應用於其他島嶼。

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

    ※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

    ※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

    南投搬家公司費用需注意的眉眉角角,別等搬了再說!

    ※教你寫出一流的銷售文案?

  • 法英漁船 英吉利海峽爆發大規模衝突

    摘錄自2018年8月29日中廣新聞報導

    法國和英國漁民為了扇貝捕撈,累積已久的怨恨,瞬間爆發,總共幾十艘漁船,在英吉利海峽上,先是叫罵,丟擲物品,接著彼此衝撞,英國漁船因為數量不敵法國,落荒而逃。英國漁民現在要求政府派軍艦護漁。

    英國與法國漁民在英吉利海峽因為扇貝捕撈,引發衝突,導致關係緊張,由來已久,五年前,雙方達成協議,英國同意不使用大型漁船作業,來換取更多的漁權。不過法國有休漁政策,英國沒有,法國漁船每年5月中到10月不能捕撈,英國漁船則全年都可以作業,法國漁民覺得不公平,更讓他們火大的是,英國捕獲的扇貝,大約三分之一出口,其中多數銷到法國。 

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※自行創業缺乏曝光? 網頁設計幫您第一時間規劃公司的形象門面

    網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

    ※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

    ※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

    ※產品缺大量曝光嗎?你需要的是一流包裝設計!

  • 對馬克宏很失望 法環境部長請辭 「不想再騙自己」

    環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

    本站聲明:網站內容來源環境資訊中心https://e-info.org.tw/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

    【其他文章推薦】

    ※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

    ※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

    ※教你寫出一流的銷售文案?

    ※超省錢租車方案

    FB行銷專家,教你從零開始的技巧