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国立台东高级中学112 学年度第2 学期期末考高一生物(全) 试卷
(A)神创说（自然神学论、创造论）认为物种皆适应于其生存环境，不随时间而改变各性状之特征(B)林奈认为物种皆由演化而来，其分类系统中，他并非神学论或创造论的支持者(C)拉马克认为亲代及其后代持续锻炼某一器官，此器官会发生适应性的改变(D)居维业提出灾变说，认为地球经历数次大灭绝，每次大灭绝都有新的生物被创造出来(E)达尔文发现雀鸟物种在加拉巴哥群岛与同纬度海岛不同，与环境有关而与演化无关。 ACE
IRP 第 6 卷（共 29 卷）
2024 年联合 IRP 预测已根据截至 2023 年 6 月的实际数据更新了多项输入，包括经济和人口输入的数据更新、需求侧管理 (DSM) 计划中市场潜力研究的基础电动汽车 (EV) 销售，以及大型客户主要项目的最新预测增长。预测的某些方面也进行了多项方法变更（例如，使用每小时负荷数据作为起始基础而不是每月计费数据、改进天气标准化调整、将需求响应 (DR) 计划视为资源而不是负荷修改器，以及不同的净能量计量 (NEM) 客户和销售预测）。此外，本次申报还考虑了使用仅配电服务 (DOS) 的客户的负荷减少和确定 NRS 第 704B 章合格负荷限制。这些变化及其产生的影响将在后面以及技术附录 LF-1 中详细讨论。
IRP 第 8 卷（共 29 卷）
内华达电力公司（“内华达电力”）和 Sierra Pacific 电力公司（“Sierra”，与内华达电力合称为“公司”或“NV Energy”）正在提交此联合综合资源计划（“2024 年联合 IRP”）。2024 年联合 IRP 侧重于可负担性、可靠性和可持续性。2024 年联合 IRP 继续履行公司对满足该州清洁能源政策和目标的承诺，同时满足客户的能源需求。在确定首选计划和准备行动计划时，公司制定了四个长期主要扩展计划以满足客户的需求，并对其进行了评估，以确定每个计划在潜在负荷、购买电价、燃料价格和碳政策情景范围内的表现。公司已选择平衡计划作为其首选计划，其核心内容是：
IRP 第 5 卷（共 29 卷）
内华达电力公司（“内华达电力”）和 Sierra Pacific 电力公司（“Sierra”，与内华达电力合称为“公司”或“NV Energy”）正在提交本联合综合资源计划（“2024 年联合 IRP”）。在公司于 2021 年提交联合三年期 IRP 时，美国西部的能源市场正因极端和长时间的夏季热浪而承受巨大压力，这一趋势在随后的几年中一直持续。2020 年 8 月，极端高温事件导致加州独立系统运营商（“CAISO”）实施轮流停电，导致公司大幅削减供应。在 2021 年 7 月的一次类似高温事件中，公司在该地区接近破纪录的气温期间经历了能源紧急警报（“EEA”）3 级事件。俄勒冈州南部的一场野火同时导致输电能力损失，并再次导致公司大幅削减供应。2022 年 9 月，该月的第一周被证明是西部电网有记录以来最具挑战性的时期之一。 2022 年 9 月的高温事件强度大、持续时间长，堪称过去 40 年来袭击美国西部的最严重热浪之一。在这次热浪期间，美国西部的六个实体发布了一定程度的 EEA，由于价格攀升至每兆瓦时（“MWh”）1,900 美元，市场能源受到严重限制。鉴于近年来这些具有挑战性的事件，资源充足性仍然是 NV Energy 的首要任务。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
