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1. 召集会议和行政事项 SPP 董事会主席 John Cupparo 先生于 8:00 宣布会议开始。以下董事会 (Board) 和成员委员会成员出席或由代理人代表: 董事 Bronwen Bastone Susan Certoma John Cupparo Irene Dimitry Ray Hepper Elizabeth Moore Stuart Solomon Barbara Sugg Ben Trowbridge Steve Wright 成员委员会 Denise Buffington,Evergy Richard Ross 代表 Stacey Burbure,俄克拉荷马州 AEP 公共服务公司 Dwayne Fulk,斯普林菲尔德市公用事业公司 Steve Gaw,Advanced Power Alliance Andrew Lachowsky 代表 Buddy Hasten,阿肯色州电力合作社 Robert Pick 代表 Tom Kent,内布拉斯加州公共电力区 Joe Lang,奥马哈公共电力区 Lloyd Linke,西部地区电力管理局 Lloyd Linke 代表 Bleau LaFave,西北能源 David Mindham EDP 可再生能源 Dave Osburn,俄克拉荷马市电力局 Dakota Lamb 代表 Zac Perkins,Tri-County Electric Cooperative Adrian Rodriguez,SPS/Xcel Energy Jeremy Severson,Basin Electric Power Cooperative Emily Shuart,俄克拉荷马州天然气电力公司 Brad Cox 代理 Kevin Smith,Tenaska Power Services Al Tamimi,Sunflower Electric Power Corp Brett White,Pine Gate Renewables Tim Wilson,Liberty Utilities(Empire District) Christy Walsh,自然资源保护委员会 Mike Wise,Golden Spread Electric Cooperative C. Patrick Woods,ITC Great Plains Webex 和现场出席者名单已附上。 2. 同意议程 John Cupparo 询问是否有任何项目需要从同意议程中删除。没有。一位利益相关者询问了 NTC 210626。工作人员指出,所有 NTC 修改都会提交董事会批准,并且修改很常见。NextEra Energy 的一位代表指出,由于现在施工正在进行中,项目的投入使用日期已被修改。

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建筑物 / 停车场接送点缩写 AI RSO 前的 AI 马蹄形停车位 A&I 校友游客中心 Canyon Crest Dr. 上的建筑物前面 AVC 艺术大楼 艺术大楼楼梯旁的装卸码头 ARTS Bannockburn South BB South 停车场中途 BBS Bannockburn North Bannockburn RSO 前面的 60 分钟停车位 BBN Batchelor Hall 停车场 11 号装卸码头 BACHL 书店 Pedals Bike Shop 旁边的停车场 19 号 BOOKSTR Bourns Hall Winston Chung Hall 前面的切口 BRNHL Boyce Hall SOM 教育装卸码头在最近的 SOM Scotty's 停车位 BOYCHL 校园健康中心 校园健康中心附近的残疾人停车位 CHC CHASS 跨学科停车场 19 号停车位 PE 大楼和 CHASS 大楼旁边的角落 INTN Chung Hall Winston Chung Hall 前面的切口 CHUNG Costo Hall Costo Hall 和学生服务大楼之间 COSTHL 计算与通信 C&C 前面建筑物内 9 号地块 C&C 昆虫学 11A 号地块内,位于 SOM 和昆虫学之间 ENTOM 昆虫学研究博物馆 11A 号地块内,位于 SOM 和昆虫学之间 ENTM MUS 法尔柯克学生公寓 峡谷顶入口处的停车位 法尔柯克基因组学 11A 号地块在通往建筑物的右侧人行道处 GENOME 地质学 Winston Chung 大厅前的切口 地质学 Glen Mor I Pentland Way 环路 Scotty's GLENM Glen Mor II Glen Mor II RSO 前面的服务车辆停车位 GLENM2 温室 11 号地块装卸码头 GRNHSE 总务处(温室)8 号地块 - 停车场内,靠近 HDHSE Hinderaker Hall 标志处 Hinderaker Hall 装卸码头 HINDHL 人力资源部 UV 剧院前面 HR 人文学科 通过 Sproul 门臂的服务车辆停车位 HMNSS 国际村(位于 Everton Pl.)国际村停车场的残疾人专用停车位 INTER VILL 演讲厅19 号停车场,位于残疾人专用停车位旁 UNLH 生命科学学院 Rivera 装卸码头,位于第二个门臂旁 LS 1500 Lothian 14 号停车场,位于 RSO LOTHIAN 材料科学与工程学院 Aberdeen 门前,位于 MSE 岔道旁 MSE 医学院 SOM 教育装卸码头,位于最靠近 SOM Scottys MED SCH Oban 学生公寓车道,靠近 Canyon Crest 的住房服务车辆停车位 OBAN Olmsted Hall 经过 Rivera 门,位于 Olmstead 和 Rivera 图书馆之间的黄色上锁大门旁 OLMHL Orbach 科学图书馆 位于 Campus Dr. 人行横道旁 SCI LIB 停车场 01 位于售货亭旁边的装卸区 LOT 01

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1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院,天津 300072,11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统,华盛顿州埃弗里特 98203,美国 13 3 普渡大学机械工程学院,印第安纳州西拉斐特 47907,美国 14 15 * 电子邮件地址:sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外,流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场,本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小,但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明,实际客舱内的流动边界条件相当复杂,速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度,这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性,应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现,流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据,包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词:客机客舱;客舱几何形状;流场;实验;扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场,并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况(Space 等,2000 年),空气分配系统需要进一步改进。49

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1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院,天津 300072,11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统,华盛顿州埃弗里特 98203,美国 13 3 普渡大学机械工程学院,印第安纳州西拉斐特 47907,美国 14 15 * 电子邮件地址:sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外,流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场,本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小,但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明,实际客舱内的流动边界条件相当复杂,速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度,这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性,应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现,流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据,包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词:客机客舱;客舱几何形状;流场;实验;扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场,并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况(Space 等,2000 年),空气分配系统需要进一步改进。49

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1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院,天津 300072,11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统,华盛顿州埃弗里特 98203,美国 13 3 普渡大学机械工程学院,印第安纳州西拉斐特 47907,美国 14 15 * 电子邮件地址:sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外,流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场,本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小,但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明,实际客舱内的流动边界条件相当复杂,速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度,这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性,应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现,流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据,包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词:客机客舱;客舱几何形状;流场;实验;扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场,并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况(Space 等,2000 年),空气分配系统需要进一步改进。49

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1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院,天津 300072,11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统,华盛顿州埃弗里特 98203,美国 13 3 普渡大学机械工程学院,印第安纳州西拉斐特 47907,美国 14 15 * 电子邮件地址:sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外,流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场,本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小,但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明,实际客舱内的流动边界条件相当复杂,速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度,这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性,应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现,流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据,包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词:客机客舱;客舱几何形状;流场;实验;扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场,并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况(Space 等,2000 年),空气分配系统需要进一步改进。49

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2024 年

加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,

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2021 年

用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响,从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据,它们正在提供前所未有的空间环境实时表征,包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步,但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划,许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事,但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用,大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型,并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期(0 到 60 分钟)、中期(1 小时到 3 小时)和长期(3 到 48 小时)。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下,多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度,卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后,组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据,因此,使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明,在几乎所有情况下,这些预测技术都优于持久性,而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点,将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是,云层可以部分或完全遮挡目标,并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是,通过准确表征和预测大气影响,可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统,该系统可生成高分辨率的大气衰减预测,以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标,HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据,并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测:1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时;最长 2+ 小时;最长 48 小时。最长 1 小时;最长 2+ 小时;最长 48 小时。

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