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巴达维亚市客户自发电和净计费政策
第 1 节：根据伊利诺伊州公共法案 102-0662，巴达维亚市在此重申其管理市政电力公用事业的唯一权利，并在此治理下制定以下客户自发电和净计费政策，力求平衡希望自发电的客户的权利与其他非自发电客户的权利。第 2 节：巴达维亚市在此重申其长期目标，即到 2050 年向其客户提供 100% 可再生能源。第 3 节：巴达维亚市有义务通过照付不议电力销售协议从北伊利诺伊州市政电力局 (NIMPA) 购买能源，至少到 2042 年。该市有义务以 24/7/365 的方式购买五十五兆瓦 (55 MW) 的能源。该市的年度能源购买义务目前超过了该市每年使用的能源数量。市政府购买的过剩能源将卖回批发市场。第 4 节：(a) 巴达维亚市应根据要求向符合本政策规定的任何住宅或小型商业客户提供净计费服务。小型商业是指最低层级的商业无需求电费等级的任何客户。(b) 就本政策而言，“净计费”是指向电力客户提供的服务，根据该服务，该客户从其拥有的符合条件的现场可再生发电设施产生的可再生电能，在某些情况下，会送回当地配电设施，可用于抵消公用事业公司根据本政策向客户提供的电能。术语“净计费”不是用作限制性术语，而是在其一般意义上使用，包括为客户自发电分配公平价值，并为从客户输送到当地配电系统的能源实施公平信用。(c) 如果所有单元都使用单个仪表，则多单元住宅和小型商业建筑符合本政策的单一客户资格
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
使用环境了解非马克维亚开放量子系统
在模拟开放量子系统时，追踪自由度是必要的程序。是推导可拖动的主方程的重要步骤，它代表了信息丢失。在系统之间存在强烈相互作用的情况下，自由群体的环境程度这一损失使得理解动态具有挑战性。这些动力学在孤立的情况下没有时间 - 局部描述：它们是非马克维亚语和记忆效应的诱导复杂的效果，这些复杂效果很难解释。为了解决这个问题，我们在这里展示了如何使用任何方法计算的系统相关性来推断高斯环境的任何相关函数，只要系统与环境之间的耦合是线性的。这不仅允许重新构建系统和环境的全部动力，而且还可以为研究系统对环境的影响而开放。为了实现准确的浴缸动力学，我们利用了模拟系统动力学的数值精确方法，该方法基于代表该开放量子系统的过程张量的张量网络的构建和收缩和收缩。使用此功能，我们能够准确地找到任何系统相关功能。为了证明我们方法的适用性，我们显示了当耦合到受阳性驱动器的两级系统时，热量如何在波音浴的不同模式之间移动。
瓦拉纳西的喀什维迪亚皮特
试卷 I - 力学与波动 第一单元 惯性参考系、牛顿运动定律、直线和圆周运动中粒子的动力学、保守力和非保守力、能量守恒、线性动量和角动量、一维和二维碰撞、横截面。 第二单元 简单物体的转动能量和转动惯量、刚体在水平和倾斜平面上的平动、转动和运动的综合、陀螺运动的简单处理。弹性常数之间的关系、梁的弯曲和圆柱体的扭转。 第三单元 中心力、两粒子中心力问题、减小质量、相对和质心运动、万有引力定律、开普勒定律、行星和卫星的运动、地球静止卫星。 第四单元 简谐运动、SHM 的微分方程及其解、复数符号的使用、阻尼和强迫振动、简谐运动的合成。波动的微分方程、流体介质中的平面行进波、波的反射、反射时的相变、叠加、驻波、压力和能量分布、相速度和群速度。
2025 年塞维利亚脱碳机械论坛
到目前为止，电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力（主要是风能和太阳能光伏）的安装齐头并进。然而，如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和，这还不够，而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE，还需要其他技术，用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获，以及非常重要的能源。在后一类中，技术正在发展成为电池的可行替代品，用于一系列储能应用，例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化，并将与电池竞争，以满足广泛的电网和工业存储需求。
凯勒免疫诊所提供流感和库维德...
剂量解决了辉瑞疫苗接种的互联-19的原始和Omicron变体。要安排免疫诊所的预约，请致电Keller任命线（845-938-7992或800-552-2907，从0700-1530）安排疫苗接种时间。诊所仅约会，每个星期五从0800-1600开放。二价辉瑞-biontech covid-19疫苗被授权用于12岁及以上的个体作为单个助推器剂量，至少在两个月后给药：
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
EMBHD：用于MCU级设备高维计算研究的库
推动将计算推向“边缘” [2]的力。这些移动应用程序中有许多属于物联网（IoT）的类别，该领域由智能传感设备主导，主要对传感器数据进行推断[9]。诸如此类的部署根本不（理想情况下，不应该）需要云计算资源；一项需要非平凡的能源访问的服务。永恒的工程挑战一直在了解我们如何从移动设备中获得最大收益。我们可以为最少的功率做什么最大的有用计算？这种类型的性能最大化涉及硬件和软件优化。在硬件方面，最有影响力的设计选择之一是目标计算机。具有应用程序代理的成熟的多核系统可能会提供最佳的原始速度，但在大规模上可能是功率且昂贵的。大多数物联网部署都选择更节能的核心，以更低的绩效以提高可持续性。历史上降级为简单的8和16位机器，最新一代的MCU看到了向更有能力的32位处理器的过渡，ARM Cortex-M家族是最受欢迎的。这些以数十MHz运行的单核系统可能坐在计算性能梯子的底部，但它们在发电效率上是无与伦比的。弄清楚如何运行现代边缘计算工作 - 即。mL推断）近年来对资源受限的MCU一直是一个积极的研究领域。能量自2019年以来，这个概念已被称为Tinyml，该概念试图打开“在超低功率（<1MW）MCU上执行优化的ML模型，并以最小的功率征服” [4]。MCU级设备通常使用<100KB的内存和1-2MB的闪存存储运行。能够执行相同的ML任务，该任务将在MCU上的多核系统上运行，这是非常强大的。
帕维亚大学 电气电子工程与计算机科学学院 博士
摘要 如今，可再生能源和创新能源以及标准热能的可用性使得电网和分布式能源之间的双向能量流动成为一个关键概念，因此需要更智能的控制（智能电网）。在这方面，本课程旨在概述系统和设备，描述智能电网，以及深入了解能源资源最佳分配的模型、算法和策略。由于最近的支持技术（物联网方法、云数据、新颖的控制策略），这个问题引起了当前的高度关注和发展。然而，另一方面，所有这些主题尚未在工程课程中得到充分考虑，因此拟议的课程旨在弥合这一差距。该方法必须包括安全能源供应和环境可持续性等相关问题作为主要目标，还要求系统地使用能源市场所隐含的经济问题。因此，该课程涵盖了广泛的学科，要求采用协调的方法并融合专家演讲者在本提案中涵盖的不同技能。该课程主要面向广泛的受众，包括博士生和年轻研究人员，也包括工业领域的专业工程师。 组委会 博士生主席 Francesco Benzi (主席) Paolo Di Barba Paolo Di Barba Piero Malcovati Roberto Galdi (秘书) Piero Malcovati