XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浅层
蒙古：提高可再生能源部门项目
1。蒙古政府获得了日本战略气候基金会的赠款，该基金是亚洲发展银行的联合信贷机制和贷款，以实施高大的可再生能源部门项目。该项目将在西部和Altai uliastai Energy Systems偏远地区开发41.0兆瓦（MW）的太阳能，风能和浅地可再生能源（RE）。2。核心子项目是：1）Uliastai子标题：Aldarkhaan Soum中的5 MW太阳能发电厂，以及Uliastai变电站的3.6 MWH电池储能系统（BESS）。2）Govi Altai副本：Yesonbulag Soum的10 MW太阳能发电厂。3）Altai Soum子标记：Altai Soum中的0.5 MW混合太阳能和Bess设施。4）Khovd副本：位于Khovd市幼儿园1的135 kW浅地热泵（SGHP）。3。核心子项目已由ADB筛选和分类为环境类别“ B”，非自愿重新安置和土著人类类别“ C”。4。非核心副投影是：1）Uliastai Soum浅层地面热泵项目2）Altai Soum浅层地面热泵项目3）Ulaangom Soum浅层地面热泵项目4）Ulziit Soum shallow接地热泵项目5）一个10 MW Solar Power Project a Moron City in Moron City，Khuvsgul gulsgul solon City of Moron City of Moron City of tossince。6）太阳能电厂
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
使用分布式温度传感
摘要：使用地热钻孔热交换器（BHES）与地面源热泵结合使用代表了浅层地热能生产的重要组成部分，该浅层地热能生产已经在全球范围内使用，并且变得越来越重要。可以使用不同的测量技术在运行时检查BHE字段。在这项研究中，使用光纤电缆分析了一个54个孔，深度低于地面120 m的领域。通过为几个双端杂交电缆配备了几个BHES来开发分布式温度传感（DTS）概念。在分配器轴上收集了单个光纤，并在田间的主动和不活动操作过程中进行了多次测量。现场试验是在德国上弗朗克尼尼亚上班贝格的一个转换，部分改造的住宅综合体的“ Lagarde Campus”上进行的。地下水和岩性变化在整个BHE场的深度分辨温度曲线中可见。
可持续能源研究所-MCESD
•太阳能光伏系统和半导体材料研究•海上光伏系统•能源利用和能源效率•能源性能和建筑物的室内舒适度•太阳能加热和冷却•风资源评估和相关研究•浅层地面地层•能源储存•能源储存•能源策略
减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
2024 年地热大学生竞赛规则 2024 年 7 月 23 日
其他加热和冷却系统利用地上空气温度和浅层地下土壤温度之间自然产生的温差，在温度较高时形成散热器，在温度较低时形成热源。这些系统称为地热热泵 (GHP)。GHP 可以加热和冷却单个家庭，也可以联网为使用 GDHC 系统的区域提供服务。GHP 利用地球的天然绝缘特性来加热和冷却空间，为加热和冷却提供独特且高效的可再生能源技术。在基于 GHP 的系统中，地上电动热泵通过位于浅层地下的一系列埋地管道或地面环路移动水或其他流体。热量从区域获取并在夏季转移到地面。该系统是可逆的，热量从地面获取并在冬季用于建筑物。该系统只移动热量，这比使用燃料或电力产生热量要高效得多。GHP 可以满足全国几乎任何地方的空间加热和冷却需求。
使用卷积进行心算任务分类......
摘要 — 近年来，神经科学家一直对脑机接口 (BCI) 设备的开发很感兴趣。运动障碍患者可能受益于 BCI 作为一种交流方式和运动功能恢复。脑电图 (EEG) 是评估神经活动最常用的方法之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络 (DNN) 显示出显着的优势。为了最终使用 DNN，我们在此介绍一种浅层神经网络，它主要使用两个卷积神经网络 (CNN) 层，具有相对较少的参数并能快速从 EEG 中学习频谱时间特征。我们将此模型与其他三种具有不同深度的神经网络模型进行了比较，这些模型应用于适合患有运动障碍和视觉功能下降患者的闭眼状态心算任务。实验结果表明，浅层 CNN 模型优于所有其他模型，并实现了 90.68% 的最高分类准确率。它在处理跨主题分类问题时也更加强大：准确率标准差仅为 3%，而传统方法的准确率标准差为 15.6%。
MITEI-能源-期货-春季-2023.pdf
都柏林有许多由乔治亚式联排房屋组成的社区，在研讨会期间，该市已经实施了一项计划，鼓励业主团体对墙壁进行隔热。因此，浅层改造方案侧重于防风雨升级（在门窗上增加挡风雨条、隔热爬行空间等）。深度改造方案则在此基础上增加了隔热墙和安装升级窗户。参与者没有包括电动热泵，因为该市当时正在评估扩大现有区域供热系统的可行性。分析结果表明，实施浅层改造方案不会使都柏林实现其 2030 年的目标。但深度改造方案可以。然而，与新加坡一样，都柏林可以通过脱碳电网获得重大收益。分析表明，脱碳电网（无论是否在可能的情况下增加屋顶太阳能电池板）都可以将深度改造方案中剩余的碳排放量减少一半以上。事实上，脱碳电网加上通过加入热泵实现的供热系统电气化可以使都柏林实现未来的净零目标。
Seai研讨会“为公共部门开发供应链...
制定投资组合广泛的建筑股票计划，该计划将优先考虑织物升级计划，以提供计划的维护，浅层改造和深层改造，进行跨部门投资组合的固结。建筑股票计划将确定每个物业的脱碳途径。合并从探路者，示例和NRRP项目中学到的经验教训，发布发现并集成到工作过程中
临界点的经济学：一些最近的建模和实验进步∗
（Sche效和Carpenter，2003; Sche Quer等人，2001）。例如，当由于外部活动而缓慢地升高浅层湖中的营养水平时，它最终可能会碰到一个临界点，导致营养动力学改变，从而将湖泊从透明的湖泊转变为浑浊的湖泊。从更广泛的角度来看，Lenton等人。（2008）识别地球系统中的小费元素，例如格陵兰冰盖和亚马逊雨林，每个冰片都有独特的倾斜点。当权衡变更变量的潜在利益或成本与政权转变的经济影响之间的交易时，经济学变得相关（De Zeeuw and Li，2016年）。使用浅层湖的例子，在清晰的湖泊中进行娱乐和锻炼，它们也可能提供农业废水处理。然而，这些好处是将可能将湖泊转变为墨尔族人的州的警告。以常规动态优化为基础的管理理论有时会错过标记，假定独特的最佳解决方案（Levin等人。，2013年； Starrett，1972年）。这有可能监督多种潜在结果。但是，临界点经济学的最新发展应对这些挑战，拥抱这种非跨性别