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白松泵储存项目</div>
rplus hydro，lllp是Rplus Energies，LLC的子公司。Rplus Energies开发了现代发电厂，以促进对美国能源基础设施的重建。通过与私营部门，市政当局和公用事业的合作，RPLUS Energies开发了公用事业规模的发电厂，以获取该地区最佳可再生资源的最佳组合，以实现更具调度和可靠的电源。RPLUS Energies在美国的15个市场领域拥有30多个项目，包括太阳能，风能，泵送储存水力和太阳能加电池。
良好实践指南第 16 号 测试算法和软件
在不知道测试算法细节的情况下（使用现成的商业软件时很常见），所能做的就是调查测试软件在提供计算目标指定问题的解决方案方面有多好。在这种情况下，软件被视为黑盒，其测试解决了“测试软件在解决数学模型方面有多好？”的问题。与黑盒测试相反，使用算法或实现知识来设计测试，但仅通过其输入和输出与软件交互的测试称为灰盒测试。基于对软件的内部访问的白盒测试不属于本指南的方法论。
安大略能源委员会 - 创新沙盒
• 仅展示技术可行性（即，没有为消费者提供更好或更高效的服务或价值的前景）。• 通过将成本转移给其他消费者，使某些消费者子集能够避免成本的项目。• 永久豁免监管要求。• 请求更改公用事业的收入要求或费率。• 请求豁免不属于 OEB 权力范围的豁免。OEB 可以豁免其自身的监管要求，例如 OEB 规范、规则和许可证。但是，除某些例外情况外，OEB 不能豁免法规或条例中的要求。
监管沙盒见解报告2024
在严重的暴力义务（SVD）下，如《 2022年警察，犯罪，量刑和法院法》（PCSC 2022），警察服务，地方当局，消防和救援当局，指定的刑事司法机构和卫生机构必须共同努力，以制定基于证据的地区的严重暴力分析，需要共同努力。Thames Valley Police（TVP）作为主要当局，与Thames Valley一起进入沙箱（TVT），这是旨在实施SVD的当地合作伙伴关系的早期例子。将泰晤士河谷地区指定当局共享的信息结合在一起，旨在确定严重暴力的原因并开发旨在解决这些暴力的产品。TVT可能会为英格兰和威尔士的类似暴力伙伴关系提供信息并影响类似的暴力伙伴关系。
如何构建监管沙盒实用指南...
• 替代数据承保。一家金融科技贷款机构提议使用替代数据（教育和就业历史）和机器学习来承保消费者信贷（CFPB 2017）。监管机构承认该承保模式有扩大信贷渠道和降低成本的潜力，但担心承保模式会根据种族、民族、性别或年龄歧视借款人。监管机构使用沙盒测试确定，与传统承保模式相比，该技术扩大了信贷渠道并降低了成本，结果是（i）批准的申请人增加了 27%，总体年平均利率降低了 16%；（ii）25 岁以下申请人和收入低于 50,000 美元的消费者的批准率大幅提高。此外，测试发现批准中不存在歧视。
测试盒代表与眼部相关的脑损伤......
三种不同的脑神经调节运动。脑神经 III、IV 和 VI。脑神经 III 支配上直肌和下直肌，使瞳孔上下移动。脑神经 VI 支配外直肌，使瞳孔向外拉，然后脑神经 III 支配内直肌，使瞳孔向内拉。通过这种方式，人们可以通过观察是大运动受损还是协调受损来区分影响神经或通路的病变。
监管沙盒：它们会加速创新吗？
类别 国家（项目数量） 当地能源 • 能源共享、集体自用和能源社区 巴西（6）、佛罗里达州（1）、英国（2）、挪威（1）、西澳大利亚（2） • 能源共享，包括动态网络关税 西澳大利亚（3）、荷兰（5）、挪威（1） • 能源共享，包括动态网络关税和网络运营 荷兰（9） • 点对点交易 英国（5） • 微电网中的消费者权利 英国（1） 电力市场的灵活参与 • 批发市场 法国（1） • 平衡市场 英国（2）、法国（1）、挪威（3） 配电网关税 • 替代电网连接费 英国（1） • 动态网络使用关税 法国（1）、挪威（3） 连接至电网 • 技术解决方案 法国（2） • 灵活性解决方案 法国（4） 连接至天然气网络 • 合成甲烷 法国（17） • 灵活性解决方案 法国（1）
深度优化的替换盒量子实现
近年来，量子计算被认为是对我们日常通信中使用的安全 / 隐私算法的完整性的严重威胁。特别是，它促使人们加速研究捍卫后量子世界的密码学。为了了解我们当前使用的哪些加密协议容易受到此类攻击，我们旨在自己使用或模拟量子计算机来诊断加密弱点。最近的研究成果如 [6]、[18]、[19] 反映了这一点。为了优化针对给定协议的 Grover 搜索算法密钥恢复攻击，我们需要一个负担最小的协议量子电路实现。一个与计算负担成比例的指标是电路的深度。在量子计算机模拟中，深度优化的量子电路减少了计算模拟攻击结果所需的时间。在量子计算机的物理实现中，深度优化的电路减少了组件之间的接近度，从而减少了电路中的噪声量。
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
使用药物盒在体内淘汰基因
“基因敲除”或“敲除”是一种使基因功能失活的突变。这些突变对于经典的遗传研究以及包括功能基因组学在内的现代技术非常有用。过去，细菌基因的敲除通常是通过转座子诱变做出的。在这种情况下，需要费力的屏幕才能找到感兴趣的基因的淘汰赛。传统上，首先使用体外基因工程来修改质粒或细菌性人工染色体（BAC）的基因，然后将这些修饰的构建体移至细胞培养技术感兴趣的生物。利用基因工程和体内同源重组的组合的其他方法充其量效率低下。重新组合提供了一种直接在细菌染色体上产生基因敲除突变的新方法，或者将体内任何质粒或BAC修改为在其他生物体中敲除的前奏。构造设计为基础对，