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Apollo 第 1 层光学加密
关于 Ribbon Ribbon Communications (Nasdaq: RBBN) 为全球服务提供商、企业和关键基础设施部门提供通信软件、IP 和光纤网络解决方案。我们与客户密切合作，帮助他们实现网络现代化，以在当今智能、始终在线和数据饥渴的世界中提高竞争地位和业务成果。我们创新的端到端解决方案组合提供无与伦比的规模、性能和灵活性，包括从核心到边缘的以软件为中心的解决方案、云原生产品、领先的安全和分析工具，以及适用于 5G 的 IP 和光纤网络解决方案。我们始终密切关注对环境、社会和治理 (ESG) 事务的承诺，并向我们的利益相关者提供年度可持续发展报告。要了解有关 Ribbon 的更多信息，请访问 rbbn.com。
第 6 层基本计划情况说明书
我的最终平均工资 (FAS) 如何计算？自 2024 年 4 月 20 日起，FAS 定义为成员在连续三年内获得的最高平均工资的平均值。但是，用于计算 FAS 的任何一年的工资不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。在 2024 年 4 月 20 日之前，任何连续五年的 FAS 不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。如果您在 2024 年 4 月 20 日之前服务年限不足九年，或者在 2024 年 4 月 20 日及之后服务年限不足七年，则您的 FAS 将包括预计收入以填补任何缺失的服务年限。
第 4 层实施计划提案 - nyserda
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议按照委员会的指示，将 Tier 4 REC 出售给自愿市场，这将有助于纽约纳税人分担 Tier 4 计划的成本。4 尽管消费电子服务修改令指出“Tier 4 REC 的电子销售应具有竞争力，这样如果 Tier 4 REC 的需求超过供应，价格可能会超过纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 的采购成本”，但纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 目前不打算实施竞争性拍卖程序。纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 正寻求略微偏离消费电子服务修改令的这一方面，并正在寻求委员会批准本实施计划中详述的方法。如下所述，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议 Tier 4 REC 自愿销售流程遵循第 5 阶段实施计划 5 中详述的 Tier 1 REC 自愿销售流程。这将为那些试图从纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 购买 REC 的人提供一致性。这一点很重要，因为纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 于 2024 年完成了其首次自愿 REC 销售。此外，由于自 CES 修改令发布以来市场不断发展，采用这种方法对 Tier 4 REC 进行销售还将深入了解自愿市场对 Tier 4 REC 的需求。正如本实施计划后面所讨论的，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 和员工审查第一次年度预售的结果，以确定需求是否值得转向更复杂的拍卖流程。在这个阶段，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议 Tier 4 REC 的报价不低于纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 自己的净平准采购成本，包括任何经委员会批准的行政成本
地热储层工程
地热能（地球的自然热量）的非电气用途均记录了历史。电力于1904年在意大利拉德雷洛（Larderello）首次从地热蒸汽产生，但广泛利用被推迟到第二次世界大战之后。那时，在Larderello获得的经验表明，生产性的井排出了，可用于发电的过热蒸汽。在意大利和其他国家 /地区，对与拉德雷罗类似的地热区进行了探索。发现了一个或两个这样的区域，通常被称为“蒸气主导的系统”（例如，加利福尼亚州的间歇泉，在1920年代覆盖）。水力发电通常仍然可用，化石燃料的成本低，而地热能被认为是不可靠的。在大多数地热区域中，最热的井排出了水和蒸汽的混合物，液态水是主要的流体。这些混合流体系统通常称为热水或水为主系统。钻探到此类系统的井首先被视为故障，但是在1950年代初期，在新西兰获得的经验表明，蒸汽分数可以分开以发电。随后在全球范围内发展得更快，但是最有利的4'蒸气主导地位”的地区。新西兰以新的关注水为主的系统带领世界。地热储层工程很快成为公认的专业，许多技术从石油和天然气场工程和地下水水文学转移。但是，这些新的热流体储层在三个方面与知名类型有显着不同：（1）高温是至关重要的，不是偶然的； （2）在两相的关系中，气体和溶解盐的组成和杂乱在修饰水和蒸汽的特性方面非常重要； （3）地热储层通常涉及比其他类型更多的综合地质。因此，在新西兰开发的水库工程似乎已经避免了过度简化的趋势。新西兰的努力也从一个团队方法中受益匪浅，该方法利用地球科学家和工程师的专业发现，不仅在新西兰，而且在印度尼西亚，印度尼西亚和菲律宾的，发现，消除和生产地热液体。此外，专家之间免费交流信息的自由交换是规则，而不是例外。本书应被视为利用所有地球科学和工程学的重要一步，以获得地热储层工程的协调景观。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
将绿色屋顶整合到城市可持续性
摘要 - 城市地区面临着不断升级的挑战，例如气候变化，资源耗竭和环境退化。这项研究探讨了绿色屋顶技术，这是解决这些问题的绿色基础设施的关键组成部分。侧重于巴基斯坦，研究调查了绿色屋顶的环境，社会和经济利益，并评估其在可持续城市发展中的作用。案例研究和文献综述提供了可行的见解，以将绿色屋顶整合到政策和规划框架中。本文强调了绿色屋顶减轻城市热量，管理雨水并增强生物多样性的潜力，同时应对实施挑战。索引术语 - 城市弹性，可持续性，生态系统服务，绿色屋顶，绿色基础设施和巴基斯坦城市规划
将能源存储系统整合到 NEM - AEMC
委员会的最终决定维持现有框架，允许与输电相连的储能系统选择按照协商价格按照协商协议进行连接，或者选择规定的服务和相应的规定输电使用系统 (TUOS) 费用。委员会认为储能系统不应自动支付网络费用，包括规定的 TUOS 费用。相反，储能系统参与者可以选择他们需要的服务，以及是否要经历获得协商或规定的共享输电服务的过程。新的与输电相连的储能系统参与者将能够以与现有储能系统参与者相同的方式与输电网络服务提供商 (TNSP) 协商安排。委员会指出，根据 NER，TNSP 将协商的价格和服务水平与为获得相同服务的其他输电客户协商的价格和服务水平一致，对于现有储能系统参与者而言，该价格和服务水平可能为零或接近于零。