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从Hydro One DOM(分配操作地图)的切口上提供了DER设施的位置,并提供了建议的线路路由,以连接到Hydro One的分配系统。应该确定扩展点(POE),共同耦合的点(PCC),DER设施的位置以及(如果适用)DER设施与POE之间的新线路(即在私有财产或公共道路上/公共道路/通行权)之间的路线。这对于连接负载位移生成设施,净计量生成设施或现有计量连接点后面的净计量设备的现有负载客户不需要这。请参阅“附录A”,以进行POE和PCC的视觉表示。DOM图/草图号码DOM修订号
• 扩建现有的炼油厂码头——新的码头臂、新泊位和辅助码头基础设施 • 为新泊位和掉头港进行局部疏浚,并在现有的 Point Wilson 疏浚料场沉积疏浚沉积物 • FSRU 持续停泊在新泊位,该泊位将从来访的 LNG 运输船接收液化天然气 (LNG),储存并在需要时将 LNG 转化为天然气 • 位于吉朗炼油厂内的处理设施用于检查气体是否符合传输系统标准,其中添加气味剂和氮气(需要时) • 一条 7 公里长的管道将天然气从 FSRU 输送到 Lara 的西南管道连接点,包括 3 公里的地上部分和 4 公里的地下部分。
AIM 立法综述:2024 年 4 月 22 日 自我们上次于 4 月 8 日进行综述以来,五个州的立法会议已经结束,一个州的立法会议已经开始。新出台的疫苗相关立法数量已显著减少,但全国各地仍在审议大量法案。主要立法总结如下。连接点:立法会议是资源汇编,旨在为 AIM 成员提供信息,以回应和准备立法调查。如果您需要有关您所在辖区内法案的任何帮助,请联系 AIM 首席政策官 Brent Ewig,邮箱地址为 bewig@immunizationmanagers.org。疫苗相关立法运动:2024 年 4 月 4 日至 4 月 17 日 地图详细列出了在此期间每个州的法案总数,无论状态如何。
• 输出单元负责以用户可读的形式产生输出。 • 显示器以类似于电视屏幕上显示的方式显示信息。 • 显示器上的图像由数千个称为像素的微小彩色点组成。 • CRT(阴极射线管)在玻璃管的背面包含一个电子枪。 • 液晶是用于在 LCD 中创建屏幕上每个像素的材料。 • TFT(薄膜晶体管)是每个像素内设置电荷的设备。 • PDP(等离子显示面板)是平板显示器。 • 等离子技术利用含有带电离子化气体的小电池。 • 打印机将计算机中的信息和数据打印到纸上。 • 打印机分为两类:击打式打印机和非击打式打印机。 • 扬声器以电流的形式从声卡接收声音。 • 绘图仪是一种用于在纸上绘制图形的图形输出设备。 端口:它是计算机与内部或外部设备之间的接口连接点。一些
LED指标:电池充电,子阵列1、2和3断开连接,预警低压,一般警报 /负载断开连接。“交换机的翻转”系统诊断功能。无维护操作多年。所有主要系统组件的中心连接点。可选警报继电器。可选的从单元增加数组输入电流。可选仪器单元用于在线诊断。可选输出继电器能够切换60 A(恒定电流)。可选的数据量,用于测量小时平均。 可选的输出调节器,用于限制电压或阴极保护。 可选的高压瞬态保护具有瞬态电压抑制器。 可根据要求提供自定义选项。可选的数据量,用于测量小时平均。可选的输出调节器,用于限制电压或阴极保护。可选的高压瞬态保护具有瞬态电压抑制器。可根据要求提供自定义选项。
GreenSight LEANIS 系统是一种模块化多无人机发射和回收系统,专为高动态移动平台而设计,例如在高海况或崎岖地形上高速行驶的小型无人或载人船舶和地面车辆。主要子系统包括多架长航时 GreenSight Dreamer 无人机、多自由度机械臂、可堆叠的无人机存储和充电舱、无人机跟踪传感器、通信和计算单元以及电源单元。LEANIS 的突出功能是它能够在高动态平台上运行,使用机载惯性传感器和机械臂来取消车辆的运动,为无人机提供稳定的连接点。此功能使 LEANIS 能够快速自主地发射和回收整个无人机群,而不会中断车辆上的现有操作。
与2022-23财年的关税订单相比,消费者的负载和单位减少了。回应:关于LMV-3,请注意,请愿人与当地城市机构合作进行了多项举措,以对街道照明连接进行消毒。路灯的连接点已在数据库中进行了重新验证和更新。此外,LMV-3消费者的增加归因于新/农村地区的电气化以及上述的消毒工作。值得注意的是,尽管LMV-3消费者增加了,但相应的负载和销售额并未增加。这归因于当地机构安装节能灯,与上一年相比,负载和销售的分别降低了7%和2%。相对于LMV-5,观察到发生了少量的负载变化,这是〜1%的调子,这是由于Discom的时间不时进行的数据消毒活动所致。
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域,这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标,并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接,尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾:(i)知识领域,重点关注知识发现和表示,以及(ii)表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论,为了使黑匣子更加透明,XAI 方法应该受到更多启发,并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文,我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。