XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAPPLIANCES
类型适航工程 (TAE) 5000 系列监管条款
航空系统（及相关产品、零件和设备）的设计和认证。虽然 RA 5800 系列构成了获得或延续军用型号合格证 (MTC) 或军用设计组织批准的资格要求，但它并不否定遵守 RA 5000 系列内其他适用法规的要求。值得注意的是，RA 5800 系列基于 EMAR 21 中发布的框架 - 军用飞机和相关产品、零件和设备以及设计和生产组织的认证及其相关的可接受合规手段 (AMC) 和指导材料 (GM)。这些 RA 以“MRP 21”为后缀。
TEC- 1062 - ClassNK
马耳他海事局根据附件发布了技术通告 SLS.6 Rev.3“消防系统、设备和压缩气体气瓶定期维护、检查和测试”。本技术通告旨在将 IMO MSC.1/Circ.1516 纳入技术通告的先前版本，即技术通告 SLS.6 Rev.2。MSC.1/Circ.1516 于 2015 年 6 月在 IMO 获得批准，部分修订了 IMO MSC.1/Circ.1432，加强了有关自动喷水灭火系统维护、检查和测试的指导方针。本 ClassNK 技术信息取代了之前的 ClassNK 技术信息 No.TEC-0980。[技术通告的应用] 1.本通告适用于所有悬挂马耳他国旗的船只。2.我们的检验员将在每次安全设备检验时确认马耳他注册船只上有消防系统和设备的维护和测试记录。3.本通告的摘要请参阅附件 1。“技术通告 SLS.6 Rev.3：消防系统、设备和压缩气体气瓶定期维护、检查和测试”，可在马耳他政府网站 (http://www.transport.gov.mt/) 上查阅。
TEC- 1062 - ClassNK
马耳他海事局发布了技术通告 SLS.6 Rev.3“消防系统、设备和压缩气体钢瓶定期维护、检查和测试”，如附件所示。本技术通告旨在将 IMO MSC.1/Circ.1516 纳入技术通告 SLS.6 Rev.2 的先前版本。MSC.1/Circ.1516 于 2015 年 6 月在 IMO 获得批准，部分修订了 IMO MSC.1/Circ.1432，加强了有关自动喷水灭火系统维护、检查和测试的指导方针。本 ClassNK 技术信息取代了之前的 ClassNK 技术信息 No.TEC-0980。[技术通告的应用] 1. 本通告适用于所有悬挂马耳他国旗的船只。 2. 我们的检验员将在每次安全设备检验时确认马耳他注册船只上有消防系统和设备的维护和测试记录。 3.本通知摘要请参阅附件1“技术通知SLS.6 Rev.3：消防系统、设备和压缩气体气瓶的定期维护、检查和测试”，可在马耳他政府网站（http://www.transport.gov.mt/）查阅。
法规-05-2009-飞机持续适航及...
科索沃民航局局长，根据第 03/L-051 号民航法第 3.5 和 21.3 条的规定，鉴于科索沃特派团代表科索沃签署了《关于建立欧洲共同航空区的多边协定》（“ECAA 协定”），以及 ECAA 协定于 2006 年 10 月 10 日在科索沃暂时生效，鉴于科索沃共和国已承担科索沃的国际义务，包括科索沃特派团代表科索沃缔结的义务，鉴于 ECAA 协定要求将 2003 年 11 月 20 日关于飞机和航空产品、部件和设备的持续适航性以及对参与这些任务的组织和人员的批准的委员会条例（EC）第 2042/2003 号（经修订）纳入科索沃共和国的内部法律秩序，特此发布如下：条例编号2009 年第 5 号关于飞机和航空产品、部件和设备的持续适航性以及对参与这些任务的组织和人员的批准的条例 第 1 条 1.1 2003 年 11 月 20 日委员会条例 (EC) No 2042/2003 关于飞机和航空产品、部件和设备的持续适航性以及对参与这些任务的组织和人员的批准，经修订：
2025 年预测 – GaN 功率半导体
GaN 在家用电器中的应用势头强劲，未来四年将快速增长，预计 2023 年至 2029 年的复合年增长率将达到 121% [17]。在洗衣机、冰箱和其他家用电器等应用中采用 GaN 的驱动力之一是需要遵守能源法规并通过主要市场的能源标签进行差异化。能源标签根据家用电器的能耗对其进行评级，是消费者购买决策的关键因素。为了获得最高评级，制造商必须在保持高性能水平的同时降低能耗。一个潜在的解决方案是提高家用电器内部的电源转换效率。GaN 技术完全有能力在这一努力中发挥关键作用。GaN 提供的效率提升非常显著 [18]。例如，在 800 W 的应用中，GaN 可以实现 2% 的效率提升 [19]，这可以帮助制造商获得令人垂涎的 A 级评级。这是通过 GaN 的更快切换能力实现的，因此，它更高效，并且因此满足了高效电机对降低损耗的性能需求。
传感器
摘要：本文提出了一种分层深度强化学习 (DRL) 方法，用于智能家电和分布式能源 (DER)（包括储能系统 (ESS) 和电动汽车 (EV)）的能源消耗调度。与基于离散动作空间的 Q 学习算法相比，该方法的新颖之处在于，使用基于参与者-评论家的 DRL 方法在连续动作空间中调度家用电器和 DER 的能源消耗。为此，提出了一个两级 DRL 框架，其中根据消费者偏好的家电调度和舒适度在第一级调度家用电器，而使用第一级的最优解以及消费者环境特征在第二级计算 ESS 和 EV 的充电和放电计划。在分时定价下，在一个有空调、洗衣机、屋顶太阳能光伏系统、ESS 和 EV 的单个家庭中进行了模拟研究。不同天气条件、工作日/周末和电动汽车驾驶模式下的数值示例证实了所提出方法在电力总成本、储能系统和电动汽车的能量状态以及消费者偏好方面的有效性。
Regulation (EU) 2023/1542 on batteries and waste batteries
•（a）专门设计的电器主要是在经常受到溅水，水流或浸入水的环境中，并且旨在可洗或可洗；