快讯 | 苹果公司实现100%绿色能源供电,覆盖办公场所和数据中心

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大数据文摘作品

编译:蒋宝尚、龙牧雪

当地时间4月9日,苹果公司正式宣布全球43个国家或地区的苹果零售店、办公室、数据中心和其他场所设施已经全部采用100%可再生能源供电,在环境保护方面迈出了重要的一步。

苹果CEO蒂姆·库克转发该消息


苹果公司位于内华达州的雷诺(Reno)的数据中心由五个长的白色建筑组成,并排坐落在80号州际公路附近。它们之间由0.25英里的走廊连接,两边都是大大的房间,里面装满了200,000多台服务器。它们支撑着Siri,iCloud,Apple Music和Apple Pay的服务。


为了保持这些服务器正常工作,需要大功率且不间断的电力供应。因此只有大规模的电力供应中心才能满足要求。





苹果最近建立的第一座太阳能农场位于位于内华达州耶灵顿镇附近荒凉的乡村,那里除了平坦、干燥的土地外,还有低矮、锯齿状的山丘和蓝色的沙漠天空。那里有大量的太阳能组件,它们用长长的凹面镜子捕捉太阳的能量,并将其聚焦到坐在它们后面的黑色小光电池线上。


2014年,苹果完成了对所有耗电量巨大的计算中心的可再生能源改造。


现在,苹果公司已经完成了100%绿色供电——从拥有地球上最大太阳能屋顶的新Apple Park总部,到其在世界各地的配送中心和零售店。





苹果表示,目前在11个国家拥有25个正在运行的可再生能源项目,其中15个正在建设中。就在八年前,只有16%的设施由可再生能源提供动力。到2015年,这一数字已经上升到93%,然后到2016年达到96%。同样,在2013年,苹果通过聘请美国前环保局管理员Lisa Jackson担任环境、政策和社会倡议副总裁,表明其对绿色倡议的严肃态度。


尽管苹果在建设绿色能源基础设施方面发挥着主导作用,但它是计算硬件、软件和服务的制造商,而不是能源公司。苹果绿色供电的主要模式是与当地的公用事业公司或独立的绿色电力供应商合作。由于可再生能源的较低成本,这些厂商往往愿意在建设新能源项目中担任更重要的角色、承担更大的风险。


而苹果担任的角色,往往是向厂商作出购买长达20年电力的承诺。这一承诺不仅有助于绿色能源项目的开发商获得融资,还能为未来几年的苹果提供低且可预测的能源价格。





苹果并不是唯一一家迅速发展绿色举措的科技公司。而且,由于谷歌、Facebook和亚马逊的业务比苹果更依赖互联网服务,他们购买的能源要比苹果多得多。谷歌是首批推动可再生能源发展的公司之一,也是全球最大的可再生能源购买者。Facebook表示,它超额完成对数据中心进行25%的绿色能源供应的目标,将在2018年底计划实现50%的供应。


2015年,苹果启动了一项计划,希望供应商也能倾向绿色能源。去年,有14家公司承诺在与苹果公司合作的项目中使用100%绿色能源电力供应。


苹果庞大的组件供应商和合约制造商网络在iPhone生产中发挥着巨大作用。他们都深深意识到,绿色环保是一个机会,也是一个挑战。





苹果负责环境的VP Lisa Jackson对绿色能源的未来持乐观态度。她在接受采访时说:“随着市场的不断发展,我没有看到任何阻止全球低碳能源发展的力量。在未来某个时候,你会看到各国积极倡导这项措施。”


原文链接:

https://www.fastcompany.com/40554151/how-apple-got-to-100-renewable-energy-the-right-way

YOLO26算法边缘检测+训练好的模型+281张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[边缘(edge)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 95 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7764** mAP50-95 | 0.4297 Precision | 0.9526 Recall | 0.6512 train/box_loss | 1.1309 train/cls_loss | 0.7524 val/box_loss | 1.5890 val/cls_loss | 1.1347 【训练过程分析】 开始这一轮训练时,我感受到 YOLO26 算法的曲线确实挺磨人的。初始的几个 epoch 内,loss 曲线明显下行,那会儿看着挺兴奋,以为模型很快就能稳定下来。但好景不长,大概在第 20 到 30 个 epoch 之间,loss 开始了缓慢下降,这种停滞不前的感觉真让人焦虑。特别是到了第 30 到 60 个 epoch,loss 就像是陷入了某种平台期,尽管数值上略有浮动,但整体变化不大。那段时间,我几乎每天都在查看曲线,想尽办法寻找突破口,但直到第 60 个 epoch,模型依旧在缓慢爬行。 到了第 70 个 epoch 时,我明显感觉到模型收敛的迹象,loss 曲线开始稳定,并在第 80 个 epoch 后继续稳步下降。但 mAP50 似乎已经达到了瓶颈,即便训练进行到 90 个 epoch 以上,它依... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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