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Rider REC 可再生能源证书购买计划
弗吉尼亚州法典第 56-576 条对“可再生能源”的定义是，来自阳光、风能、落水、生物质能、可持续能源或其他能源（其定义应广义解释）、废物、垃圾填埋气、城市固体废物、波浪运动、潮汐和地热能的能源，不包括来自煤炭、石油、天然气或核能的能源。“可再生能源”还包括设施中生物质共燃产生的热能或电能。“可再生能源”不包括化石燃料设施产生的废热或抽水蓄能产生的电力，但包括抽水蓄能和径流式设施联合产生的径流式发电。
通过蓝牙实现安全高精度测距
由于室内环境中存在许多反射，基于 RSSI 的测距本质上是不准确的。通过结合基于相位的距离估计协议和先进的信号处理，imec 测距技术可以准确地将视线分量与多径分离。结果是一个具有亚米级精度的强大测距系统。与测向（也称为 AoA，到达角）不同，imec 距离测量仅使用两侧的单个天线进行。通过将多个天线与跟踪相结合，距离测量的精度甚至可以远远优于 10 厘米。它还可以与 AoA 技术相结合，为此，imec 的多径消除技术也提供了卓越的性能。
Trimble Geo 7x手持式 - Mercator GPS
1 SBA（基于卫星的增强系统）。包括仅在北美可用的WAA，仅在欧洲可用的EGNO，仅在日本提供的MSA。2的准确性和可靠性可能会因多径，障碍物，卫星几何形状和大气条件而导致异常。始终遵循建议的调查实践。3手持点测量精度取决于用户工作流程。为了获得最佳定位结果，建议使用外部GNSS天线和测量级范围极点。4取决于WAAS/EGNOS/MSAS系统性能5可能受大气条件，信号多径，障碍物和卫星几何形状的影响。6可能会受到大气条件，信号多径和卫星几何形状的影响。初始化可靠性会不断监控，以确保最高质量。7 1- sigma。由于传感器校准质量，温度以及局部磁性干扰的存在，准确性和可靠性可能会遭受异常。始终遵循建议的传感器校准和操作实践。8 1- sigma， @ 20 C，在50 m处至柯达灰卡。 9接收器将正常运行到–40°C，内部电池的额定值为–20°C。实际运行时间将随使用条件而变化。
分布式发电白皮书摘要
符合条件的发电量必须是可变可再生能源 在本白皮书的范围内，净计费电价仅考虑可变可再生能源（风能、太阳能和径流式水力发电）。通过向工业和商业消费者保证其系统产生的所有电力都将被使用（自己使用或通过输出到电网），通过净计费制定适当的电价应为这些消费者提供确定性，即他们在发电设施上的投资将产生正回报。因为其他形式的发电可以在不使用时关闭，所以其他报酬模式可能更适合注入的剩余电力。因此，建议将净计费电价限制在可变可再生能源发电（风能、太阳能和径流式水力发电）上。
河流水电光伏电池混合系统作为本地负载的能源供应商
摘要：混合水能系统通常与抽水蓄能系统一起进行分析，抽水蓄能系统可以促进从其他来源积累能量。尽管缺乏水库，但径流式水电站也因其投资成本低、建设时间短和对环境影响小而对混合系统具有吸引力。在本研究中，研究了一个混合系统，该系统包含径流式小水电站 (SHP)、光伏系统和电池，用于为当地负载提供服务。考虑使用变速运行的低功率和低水头方案。本研究的新颖之处在于提出了一种专用的径流式水电站稳态模型，该模型适用于不同水文条件下的能量生产分析。基于 150 kW 容量的实际 SHP 的计算表明，简化方法可能导致对生产能量的估计高估 43%。此外，使用实际河流流量数据对混合系统运行进行为期一年的分析表明，流量平均周期对能量平衡结果有显著影响。通过将平均时间从一天增加到一个月，系统能量短缺和过剩可能会被低估约 25%。
vessco 2018 年新品目录 (1)
管道、管线管：各等级的无缝和焊接管道（IBR 和非 IBR）、油井管和钻杆、对焊管件、承插焊管、螺纹管件：弯头、回弯头、直通和减径三通、四通、搭接接头短管、减径器、接头、管帽、衬套、塞子、奶嘴、联轴器、螺纹管接头、焊接管接头、弯头等。法兰和锻件：WNRF、SORF、SOFF、BLRF、SWRF、搭接接头、WNRTJ、BLRTJ、盲板、铲形管等。对焊管件：弯头、三通、减径器、短管、回弯头、管帽、管颈等。长半径弯头：5 毫米内 ½”NB 至 32”NB至 50 毫米厚半径 2.5 D / 3 D / 5D / 10 D 最高 22D 用于清管器发射蒸汽和通用配件。板材/片材/线圈/圆棒：CromeMoly（SA387 Gr.11/22/91/5）镍和镍合金/低碳钢/锅炉质量/ Corton / Hardox / Dillidur 400v / Sailma / 船舶建造获得船级社批准等。铜/白铜（CuNi）/黄铜/青铜/海军黄铜造船用紧固件和垫圈产品：如螺母、螺栓、螺柱、垫圈等。
碳复合材料船用螺旋桨的优势 - ClassNK
・ 通过扭转振动分析，由于转动惯量较小，CFRP 螺旋桨的轴径可以减小。 ・ 更换了中间轴，但没有更换螺旋桨轴，以避免在狗身上进行大型施工。
CRISPR-CAS9及以后：植物基因组的下一步...基于注意力指导深度学习模型
摘要癌症是全球死亡的第二大原因。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。 提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。 近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。 卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。 但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。 本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。 注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。 多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。 多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。 使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。脑肿瘤每四个癌症死亡中的一分之一。提供准确及时的诊断可能会导致及时治疗。近年来，图像分类的快速发展促进了计算机辅助诊断。卷积神经网络（CNN）是用于分类图像的最广泛使用的神经网络模型之一。但是，其有效性受到限制，因为它无法准确识别病变的焦点。本文提出了一种新型的脑肿瘤分类模型，该模型整合了注意机制和多径网络来解决上述问题。注意机制用于选择属于目标区域的关键信息，同时忽略无关紧要的细节。多路径网络将数据分配给多个通道，然后再转换每个通道并合并所有分支的结果。多径网络等效于分组的卷积，这降低了复杂性。使用由3064 MR图像组成的数据集对该模型进行的实验评估，其总体准确度为98.61％，这表现出色的先前研究。