本规范分以下各部分发布:第一部分“入级”;第二部分“船体”;第三部分“设备、布置和舾装”;第四部分“稳性”;第五部分“分舱”;第六部分“防火防爆”;第七部分“机械设备”;第八部分“系统和管道”;第九部分“机械”;第十部分“锅炉、热交换器和压力容器”;第十一部分“电气设备”;第十二部分“制冷装置”;第十三部分“材料”;第十四部分“焊接”;第十五部分“自动化”;第十六部分“一般要求和安全原则”。本规范补充了《船舶入级与建造规范》
Applicant: The entity applying to the In-ERCOT Generation Loan Program Borrower: An applicant to the TEF who is successfully awarded a loan and executes a loan agreement with the commission CBG: Completion Bonus Grant CCGT: Combined Cycle Gas Turbine CFADS: Cash Flow Available for Debt Service* DSCR : Debt Service Coverage Ratio* EAF: Equivalent Availability Factor EBITDA: Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and摊销ERCOT:德克萨斯州IPP的电力可靠性委员会:独立的电力生产商Mou:市政拥有的公用事业NOI:意图通知PAF:绩效可用性因子*,这是一个由ERCOT的可用性和实时(RT)远程信息(RT)链接数据计算的度量,用于贷款中的发电机构中的每个一代资源。PAF计算为每个一代资源的RT高可持续性限制(HSL)的平均比率及其在12个月的测量期内的义务能力,表示为一个百分比。在批准的一份生成资源的计划中断期间发生的间隔被排除在外。pof:计划中的停电因子*,这是一个用贷款资助的电力生成设施中的ERCOT数据计算的度量。POF被计算为在计划中的每年停电期间花费在12个月的测量期内花费的时间百分比。割礼或委员会:得克萨斯州的公共事业委员会:私人用途网络TBPP:德克萨斯州备份电源套件TEF:德克萨斯能源基金TEF管理员:负责管理TEF计划的个人。TEF管理员由割礼式和割礼式承包商组成。* =这些项目的计算可以在第6页上找到。
Treball realitzat per: Pablo Ángel Plou Nogueira Dirigit per: Climent Molins i Borrell Alexis Campos Hortigüela Màster en: Enginyeria de Camins, Canals i Ports Barcelona, 23 de juny de 2016 Departament d’Enginyeria Civil i Ambiental
摘要 - 浮动门(FG)细胞作为控制在thranddiode配置中操作的有机薄膜晶体管(TFTS)的电路级别方法。充电和排放。使用不超过4 V的编程电压,实现了阈值电压的系统调整到-0.5和2.6 V之间的值。该概念的多功能性是通过使用有机-TFT的FG细胞作为被动式直流体中可编程阈值溶剂的转置和二极管载荷式逆变器,并在透明,透明的透明塑料底物上制造的。直接菌显示出频率响应,改善3-DB点和涟漪降低。具有可编程FG-TransDiode负载的逆变器比传统的二极管逆变器具有更大的小信号增益,更大的输出 - 电压摆动和更大的噪声余量。
作者要感谢NOAA珊瑚礁保护计划,佛罗里达环境保护部,佛罗里达鱼类和野生动植物委员会以及佛罗里达州马丁县政府对该项目的慷慨资金和支持。,我们感谢Divers Direct的支持,以支持该项目,并在分销工作方面进行广泛的帮助,向礁环境教育网络,允许我们在会议上宣传这项工作,以及PADI,NAUI和DIVERS NAVER NEVER NEVERT网络在将Web链接分配到调查方面提供帮助。
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分,医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来,他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切,他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话,但如果你离开房间片刻,当你回来时,他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。