本文建立在2018年的论文中,蒂尔尼(Tierney)撰写了有关加利福尼亚州未来批发电力市场设计(“资源充足性和加利福尼亚州未来低碳电力系统的资源充足性和批发市场结构”,2018年7月10日)。这篇论文反映了她当时对加利福尼亚州批发市场结构可能修订的思考,鉴于加利福尼亚州的特殊行业和监管结构,这可能会合理地定位国家以实现未来电力系统的目标。作为当前WRI/RFF联合倡议的一部分,该项目领导者征求了几位电力行业专家的2018年论文评论,并评论了彼得·福克斯·彭纳(Peter Fox-Penner)博士,彼得·福克斯·彭纳(Peter Fox-Penner)博士,埃兹拉·豪斯曼(Ezra Hausman)博士,雅各布·梅斯(Jacob Mays)博士和一位匿名评论者。此外,WRI和RFF要求对蒂尔尼(Tierney)的2020年7月8日本文草案的同行观点,并收到了Bethany Frew博士,Cliff Hamal先生,Travis Kavulla先生,Rana Mukerji先生,Rana Mukerji先生,Carl Pechman先生,Carl Pechman博士,Arnold Quinn博士,Arnold Quinn博士和Exelon Exelon公司的雇员。Tierney感谢他们的周到评论,她的最后一篇论文从他们的评论中受益(如下一页的表中所述)。
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摘要 目的。预测大脑如何通过内部或外部控制进入特定状态需要从根本上理解神经连接与活动之间的关系。网络控制理论是物理和工程科学中一个强大的工具,可以提供有关这种关系的见解;它形式化了复杂系统的动态如何从其相互连接的单元的底层结构中产生的研究。方法。鉴于网络控制理论最近在神经科学中的应用,现在是时候为结构脑网络可控性的方法论考虑提供实用指南了。在这里,我们系统地概述了该框架,研究了建模选择对经常研究的控制指标的影响,并提出了可能有用的理论扩展。我们的讨论、数值演示和理论进展基于一个高分辨率扩散成像数据集,该数据集包含 730 个扩散方向,这些扩散方向是从十名健康年轻人身上扫描约 1 小时获得的。主要结果。在对该理论进行教学介绍之后,我们探讨了建模选择如何影响四个常见统计数据:平均可控性、模态可控性、最小控制能量和最佳控制能量。接下来,我们将通过两种方式扩展当前的最新技术:首先,开发一种替代的结构连接测量方法,以解释活动通过邻接组织的径向传播;其次,定义一个补充指标,量化系统能量景观的复杂性。最后,我们将提出具体的建模建议并讨论方法论上的限制。意义。我们希望这个通俗易懂的解释将激励神经成像界更充分地利用网络控制理论的潜力,解决认知、发育和临床神经科学中的紧迫问题。
闭环隧道式金属探测器 Bunting 改进了其 meTRON 05 和 07 CI 金属探测器。其最新一代闭环隧道式金属探测器包括三频信号处理,以实现更高的灵敏度。这些新的集成控件增强了之前提供的 imagePHASE 平台。这些控件允许处理器在三种不同的条件下学习包装食品,选择产生最大灵敏度的条件。这使得金属探测器可以透过袋装或包装材料的层进行感应,并挑出可能作为污染物残留的最微小的金属碎片。探测器的更新控件向操作员显示预期的灵敏度,反映所有三种主要金属类型:黑色金属、有色金属和不锈钢。该设备还配备了自动测试功能,可验证探测器的灵敏度,并且无需手动传递测试块即可正确实现校准。自动测试可编程,适用于各种用户定义的测试间隔和金属尺寸。邦廷,牛顿,堪萨斯州 800-835-2526 buntingmagnetics.com
成功使用预测涉及预测未来系统行为,以保持系统可用性并降低维护和维修成本。美国国家标准与技术研究所最近的研究表明,预测和健康管理领域对于在当今的制造环境中保持竞争力至关重要。虽然基于预测的维护涉及许多传统的以运筹学为中心的挑战,例如信息可用性有限和对计算效率的担忧,但作者在本文中认为,预测和健康管理领域仍处于萌芽阶段,也可以从考虑软运筹学技术中受益匪浅。具体来说,作者建议使用定性问题结构化技术来帮助理解和确定问题范围。本文概述了这些软方法,并讨论和演示了制造商如何使用它们。将问题结构化方法与传统运筹学技术相结合的方法将有助于加速预测领域的发展。