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World File Search System响应
战术响应报告/芝加哥...
在1005小时收到了CPIC通知，该通知对6813 N WASTENAW的响应约为1045小时。在现场主管中尉赛兹中尉＃369 BT 2499犯罪者遭受了多次枪伤，此前已从现场移走，被运送到圣弗朗西斯医院（埃文斯顿）。P.O. 瞄准者（未受伤）与现场的其他参与成员分开，与IRT团队，3区侦探，ATC团队，新闻事务和FOP众议员见面，与Copa成员见面，现场观看了BWC的BWC，与Copa，Irt，Irt，Ints，大约在大约。 1335小时。 在DET DIV货车中，约有1335年在现场显示会员行动。 BWC揭示了罪犯多次发射武器，并以释放武器的方式发射了武器。 在上进行了私人访谈P.O.瞄准者（未受伤）与现场的其他参与成员分开，与IRT团队，3区侦探，ATC团队，新闻事务和FOP众议员见面，与Copa成员见面，现场观看了BWC的BWC，与Copa，Irt，Irt，Ints，大约在大约。1335小时。在DET DIV货车中，约有1335年在现场显示会员行动。BWC揭示了罪犯多次发射武器，并以释放武器的方式发射了武器。在
响应灵活性：智能的本地能源系统
向更脱碳，弹性和分布式能源系统的过渡需要当地倡议，例如智能本地能源系统（SLE），这会导致社区获得自给自足并成为电力岛。尽管最近已经部署了许多SLES项目，但其中只有少数已经成功地取得了成功，这主要是由于SLES规划和部署阶段的初步知识差距。本文利用英国在奥克尼群岛最大的SLE示威者的知识，名为“反应灵活性”项目（Reflex）项目，提出了一个框架，该框架将有助于社区成功实施SLES。首先，本文介绍了在奥克尼（Orkney）中实施的多功能电SLE如何减少能量转变对电基础设施的影响。我们根据对英国SLES项目的审查，确定并讨论成功SLE的主要推动因素和障碍。第二，为了帮助未来的社区实施SLE，我们将智能网格体系结构模型（SGAM）扩展到一个全面的多向量智能智能本地能源体系结构模型（SLEAM），其中包括所有主要能源服务，即电力，热量和运输。此扩展体系结构模型描述了需要在全面的SLE中解决的主要组件和交互层。接下来，为了告知SLE的成功部署，建议并为Reflex项目提供了广泛的SLE关键性能指标列表。最后，我们讨论了从Reflex项目中学到的经验教训，我们列出了所需的未来技术，使社区，能源政策制定者和监管机构能够为能源过渡做准备。
使用响应表面方法
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1211使用低成分的碳质催化剂在废物食用油热解中优化能量转化，使用响应表面方法论warintorn banchapattanasakda，1频道的aveSanupap 2，* wastikunapap santikunappap santikunap the contractry santikunaporn santantikunaporn santantikunap the contractry santikunaporn offactikan santikunap the contractry santantikunap and*食用油（WCO）使用响应表面方法（RSM）通过活性碳（AC）通过热解进入生物油。采用了中央复合设计来建模反应温度，AC与WCO比和Brauer-Emmett-Teller（BET）表面积之间的关系，及其对生物油产量和能量转化的影响。方差分析将反应温度识别为最具影响力的因素。发现最大能量转化率的最佳条件（93.41％）为425°C的温度，AC与WCO比为1:40，BET表面积为758 m 2 /g。相反，在BET表面积为1000 m 2 /g的条件下，能量转化为88.14％，这是实验中观察到的最高能量转化率。在这种情况下，生物油包含超过40％的柴油样化合物。然而，由于其高酸值，生物油在未经进一步处理的情况下无法直接使用。
气候变化响应，灾难弹性和...
•分析指出了影响气候变化，灾难恢复能力，环境可持续性和实现可持续发展目标的四个主要挑战：（i）不受限制的气候变化风险和对灾害的反应，使弱势群体严重暴露； （ii）低碳发展，循环经济和环境保护的低认识和参与，否则可能会降低环境污染； （iii）缺乏用于使用自然资源，保护生物多样性和生态系统的机构能力和可持续管理； （iv）有限减少气候变化的负面影响的能力有限，环境退化对人类发展
利用人工智能（AI）作为响应......
摘要 - 印度尼西亚的教育工作者经常使用远程学习技术，以学习管理系统 (LMS) 的形式提供教育系统。每个学生都有不同的学习新事物和复杂事物的方式，称为学习风格。本研究旨在分析使用人工智能（AI）和智能辅导系统（ITS）的自动化 PJJ 系统的重要性。学生完成活动日志中的一项学习活动，人工智能将确定学生的学习风格并指导他们找到适合学生学习风格的学习内容。本研究使用差距分析来识别学生对所需学习系统的期望与所使用的系统之间的差异。关键词：智能辅导系统、学习管理系统、个性化电子学习、
国家响应框架 - FEMA
应对灾难和紧急情况需要各种组织的合作；事件规模越大或越复杂，需要响应的组织数量和种类就越多。想象一下住宅火灾：消防员在冲锋陷阵；公共工程人员可能在现场提供交通管制；警察提供安全保障；紧急医疗服务人员对伤员进行分类、运送和重新分配到当地医院；当地非营利组织或志愿组织（例如美国红十字会和救世军）可能随时准备协助流离失所的居民。对于大型灾难，例如飓风或地震，事件的复杂性会增加，因为其他机构（例如州或部落，最终是联邦政府）也会参与其中。企业、志愿组织和私营部门的其他部门也是关键利益相关者，提供事件发生后必须恢复的基本服务。NRF 为这些组织如何协调、整合和统一响应提供了基础。
电网边缘的需求响应
本作品部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为DE-AC36-08GO28308。本作品的资金由联合国环境规划署根据 ACT-21-21861 提供。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。本报告中提出的分析不一定代表气候技术中心和网络、科学与工业研究理事会或项目利益相关者（即 Eskom、南非国家能源发展研究所、科学与创新部、矿产资源与能源部）的观点或获得其认可。本报告可从国家可再生能源实验室 (NREL) 的 www.nrel.gov/publications 免费获取。
F-16 碰撞 – ARFF 响应
站 1 – 总部；ARFF/结构性混合；11~14 FF；NEL 主基地/航线 站 2 – 卫星；结构性；2-4 FF；NEL 站 3 – 组合；4-7 FF；NEL 航线 站 4 – 结构性；4-5 FF；NEL 军人家庭住房 站 5 – 组合；4-7 FF；CRE 南基地/航线 站 6 – 组合；4-6 FF；CRE 北基地/航线
补充信息响应曲面...
ipred ：为模型预测的第i个浓度数据点对应的值；为平均实验测得浓度值；为平均预测浓度值。 ，和 分别表示第i个和第i个输入变量的平均值（k=SV,T,Rt）。 和 分别表示第i个预测组分浓度和平均预测组分浓度。
ONDCP2021349 响应文件.xlsx
部门名称 职位头衔 绩效和预算办公室 Agard-Newton，Lisa E 预算分析师 (b)(7)(c) 外部和立法事务办公室 Barriger，Alex M 高级政策顾问 转化研究办公室 Baum，Richard J 高级政策分析师（新兴威胁） 绩效和预算办公室 Bowers，Jerry A 管理和项目助理（差旅） 外部和立法事务办公室 Britt，Ariel Leigh 副主任。政府间/公共联络官 (b)(7)(c) 转化研究办公室 Caces, Maria Fe 统计学家 (人口统计学) (b)(7)(c) 转化研究办公室 Catlin, Megan Lee 统计学家 (人口统计学) (b)(7)(c) 绩效和预算办公室 Chronister, Scott L 跨机构预算部门主管 公共卫生办公室 Connolly, Elizabeth 公共卫生办公室助理主任 无毒社区 Cummiskey, Victoria A 政策分析师 (DFC/DFC-M/CARA 计划) (b)(6) HIDTA 计划办公室 Delano, Jayme Ann 政策分析师 绩效和预算办公室 Desear, Nguyen-Phuong Lu 预算官员 运营办公室 Dublin, Carlos A 支持服务专家 运营办公室Dubon, Fredy A 信息技术专家 (CUSTSPT) 运营办公室 Gagne, Martha Margaret 运营助理主任 公共卫生办公室 Gaumond, Gerard P 高级政策分析师（公共卫生）(b)(6) 主任办公室 Gupta, Rahul 主任 主任办公室 Hackett, Jacqueline E 副参谋长 国际关系和供应削减办公室