自 2009 年起担任 ASHRAE 董事会董事、ASHRAE 研究员和杰出讲师。他是《ASHRAE 洁净室设计指南 (2017)》的主要作者,也是 TC9.11(洁净空间)主席(2008-2011 年)、环境健康委员会 (EHC) 主席、技术转让委员会 (CTTC) 主席(2012-13 年)和底特律分会主席(2010-11 年)。孙先生于 2016-17 年担任环境科学与技术研究所 (IEST) 所长,以及 IEST WG-12 工作组(洁净室设计)主席。他一直担任 ISO TC209、ISO 14644-4 和 14644-16 标准的美国代表。此外,他自 2018 年起担任国家环境平衡局 (NEBB) 洁净室性能测试 (CPT) 标准的主席。
Vistra 正在采取措施负责任地运营、淘汰和转型其伊利诺伊州遗留燃煤机组,使其成为该州新的零排放可再生能源经济的支柱。该公司已开始在普拉斯基县建造一座 405 兆瓦的普拉斯基太阳能发电厂。Vistra 将投资超过 6.5 亿美元建造该能源中心,这将是其迄今为止在全国最大的太阳能项目。Vistra 达成了一项长期商业购电协议,以支持普拉斯基太阳能的建设和运营。该公司预计该设施将于 2026 年投入使用。该设施由工会工人建造。这项投资预计将为工人创造 1.17 亿美元的收入,并在建设期间创造 1,330 个全职直接、间接和诱导就业岗位。新的能源中心距离公司退役的 EEI-Joppa 发电厂仅几英里。它将通过一条即将建造的约 8 英里长的输电线路连接到 Joppa 站点的电网。该项目已获得伊利诺伊州商务与经济机会部颁发的“高影响力商业公用事业规模太阳能设施”称号。当该设施退役时,它将以负责任的方式退役,公司将把该财产归还给土地所有者,使其可以再用于农业。
摘要 - 本文解决了不典型的域适应性(UDA)中的两个重要挑战,重点是利用视觉培训预训练(VLP)模型的力量。首先,UDA主要依赖于ImageNet预训练的模型。但是,UDA中VLP模型的潜力在很大程度上尚未探索。VLP模型的丰富表示形式具有增强UDA任务的信号。为了解决这个问题,我们提出了一种称为跨模式知识蒸馏(CMKD)的新颖方法,利用VLP模型作为教师模型来指导目标领域的学习过程,从而导致了最新的表现。其次,当前的UDA范式涉及为每个任务培训单独的模型,从而导致大量存储开销和不切实际的模型部署,随着转移任务的增加。为了克服这一挑战,我们引入了剩余的稀疏训练(RST),利用了VLP广泛的预训练所带来的好处,该技术需要最小的调整(约0.1%〜0.5%)的VLP模型参数,以实现性能比较与罚款。结合了CMKD和RST,我们提出了一个综合解决方案,该解决方案有效地利用VLP模型来实现UDA任务,同时减少存储开销用于模型部署。此外,CMKD可以与其他方法一起用作基线,例如FixMatch,增强UDA的性能。我们提出的方法在标准基准测试上优于现有技术。我们的代码将在以下网址提供:https://github.com/wenlve-zhou/vlp-uda。
马里兰州交通部州公路管理局 (MDOT SHA) 提议加速该州采用先进数字化施工管理系统 (ADCMS),改善与利益相关者的信息共享,并开展技术培训和劳动力发展,以便更好地管理项目的整个生命周期。ADCMS 可以提高施工区安全性、减少交通拥堵、改善公平性并支持可持续发展。MDOT SHA 将通过支持蒙哥马利县交通部 (MCDOT) 扩展其成功的交通基础设施精确三维测量和工程 (P3DSETI) 试点项目来推动 ADCMS 的采用。P3DSETI 是一个集成平台,具有存储目录或“存储桶”,用于存放交通资产的三维 (3D) 扫描图、设计中使用的 3D 模型、设施系统的二维 (2D) 线条图、竣工图以及管理交通基础设施的设计、施工、运营和维护所需的其他资产数据。提议的试点扩展活动包括建立和验证可由其他司法管辖区采用的标准、流程和工作流程;在平台和数据库扩展的同时,改进数据处理、存储和安全性;增加扫描设备,培训更多员工使用扫描设备,并教导员工处理和将他们的扫描加载到 P3DSETI 中;并在 MCDOT 和 MDOT SHA 之间传递知识。
背景 柬埔寨发展委员会 (CDC) 致力于制定一项三年投资促进战略和实施工作计划,以下简称“本战略文件”。预计本战略文件将大大有助于加强 CDC 作为投资促进机构 (IPA) 和政府“国家总局”和一站式服务的作用,负责监督和管理私人投资和经济特区,改善投资环境,并最终实施柬埔寨王国政府 (RGC) 五角战略第一阶段 (PS-1),特别是通过增强经济多元化和竞争力以及柬埔寨工业发展政策 2015-2025。为支持 CDC 制定本战略文件的努力,CAPRED 已承诺向 CDC 提供技术和财政援助。此次合作已通过 CDC 和 CAPRED 于 2024 年 4 月签署的谅解备忘录 (MOU) 正式确定。
结果:Vivacor-IC应用包含30个屏幕,其中包含符号和症状,使用的药物,疫苗,吸烟的影响以及与自我管理和心力衰竭有关的身体和性活动。该应用程序的功能包括每日记录液体和餐点,检查幸福感,代偿性不足和遵守治疗的症状。法官的评估获得的协议大于90%,并且患者评估的可接受性大于50%。观察到与教育有关的统计学显着差异(p = 0.024)。尽管在评估评估应用程序的组中的手册的组中,教育水平较高,但没有观察到有关原型的可接受性的干扰。
3.2。客户是否认为有必要由于澄清而修改RFP,它可能会在提交提案之前的任何时候这样做。因此,客户可以通过书面或标准电子方式发出附录来修改RFP。附录应发送给所有咨询公司,并将对其具有约束力。咨询公司应承认收到所有修正案。为了给咨询公司合理的时间来考虑其提案中的修正案。客户可能会延长提交提案的截止日期。
a) 地基的比例布局,包括外部基础 / 干墙和内部基础 / 干墙、桥墩或条形基础。 b) 详细信息或详细信息页面的参考,显示基础的拟议宽度、干墙的高度和厚度、钢筋放置和间距、压力处理的门槛板以及锚栓的尺寸和间距。 c) 压紧装置的位置和类型(如适用) d) 来自上方框架的点载荷。 e) 在建造砖石壁炉时,地基平面图还应包括壁炉的具体基础信息。 f) 爬行空间通风计算,指定所需的通风量以及如何提供通风。 g) 如果通过地基干墙提供爬行空间入口,则爬行空间入口的位置。 h) 通风口的位置(通风口数量由通风口计算确定)i) 对于围绕可居住空间的混凝土墙,即地下地下室,详细信息应包括如何实现防潮以及如何安装排水系统。
隧道施工引起的建筑物损坏评估是一个复杂的土壤-结构相互作用 (SSI) 问题,受土壤和结构的众多几何和材料参数的影响,具有强烈的非线性行为特征。目前,人们倾向于使用机器学习 (ML) 开发数据驱动模型来捕捉这种复杂行为。鉴于真实数据(通常来自特定案例研究)的稀缺性,许多研究人员已转向通过复杂且经过验证的数值模型(如有限元法 (FEM))创建大量合成数据集。然而,这些数据集的开发和高级 ML 算法的训练带来了重大挑战。带来了重大挑战。仅依赖案例研究得出的参数域和范围可能会导致数据分布不平衡,从而导致模型在人口较少的地区表现不佳。在本文中,我们介绍了一种通过迭代过程设计最佳高置信度数据集的策略。这个过程从系统的文献综述开始,以确定参数、它们的范围和依赖关系对 SSI 引起的建筑物损坏的重要性。从数百次 FEM 模拟开始,我们生成初始数据集,并通过敏感性分析 (SA) 研究、统计建模和在统计显著区域重新采样来评估其质量和影响。通过这种评估,我们可以改进模型的输入空间,寻找缓解输出分布不平衡的方案。重复该过程,直到数据集达到训练元模型的令人满意的平衡,从而有效地最大限度地减少偏差。我们的研究结果突出了这种方法在确定最佳和可行输入空间方面的成功,从而显著减少了输出特征的不平衡分布。这种方法不仅在我们的研究中被证明是有效的,而且还提供了一种通用的方法,可以适用于旨在生成高质量合成数据集的其他学科。