AUSTIN ENERGY 电子邮件:aebspaespa@austinenergy.com ☐ 该项目将需要临时环路 ☐ 需要设计* *如果需要 AE 设计,则 AE 设施的所有施工必须完成,并在地块平面图上显示,以满足所有许可要求。此表格必须在“工作范围”中注明设计师姓名、设计 WR#。
Fall: Core/Major: M 408C (Mathematics 1) (Quantitative Reasoning Flag) 4 hours Core/Major: Secondary Science (Science & Tech – Natural Sciences 2) (May carry a flag) 1 3-4 hours Core: RHE 306 (Communication I) 3 hours Core: UGS 302 (Writing Flag) /303 (Institutionally Designated Option 1) (May carry a flag) 3 hours Core: Soc & Behav Sci (Social & Behavioral Science I) (May携带国旗)总共16-17小时
本报告显示,无论是在全国还是在奥斯汀地区,旨在改善环境结果的工作增长速度都远远快于整体就业。更具体地说,绿色工作的定义是 1) 涉及生产有利于环境和/或保护自然资源的商品或服务的工作;2) 涉及使生产过程更环保或消耗更少资源的工作。我们根据这一定义得出了两个绿色就业增长估计值:一个核心估计值严格基于劳工统计局对按详细职业划分的绿色工作内容的定义;另一个扩展估计值借鉴了其他研究和对当地参与者的采访中的附加信息。在这两种“情景”中,绿色就业增长都十分强劲,预计未来几年将快速增长。
秋季: 核心/专业:M 408C(数学 1)(定量推理标志)4 小时 核心/专业:CH 301(科学与技术 - 自然科学 2)(定量推理标志)3 小时 核心:RHE 306(通信 I)3 小时 核心:UGS 302(写作标志)/303(机构指定选项 1)(可携带标志)3 小时 核心:GOV 310L(政府 I)3 小时 总计 16 小时
保护飞机免受雷击(无论是触发还是拦截)是飞机开发过程中的一个重要组成部分。过去,飞机遭受雷击曾导致灾难性事故,这促使人们研究雷击效应背后的机制及其缓解措施。这些建议导致了采取金属丝网和非金属表面分流条等防护措施,消除燃油系统中火花引发的点火源,以及管理航线以避免雷暴。
先前的研究尝试使用机器学习分类方法将人们可能记住的事件的单次试验神经反应与可能忘记的事件区分开来。成功的单次试验分类具有转化为临床领域的潜力,可以实时检测记忆和其他认知状态,从而提供实时干预(即脑机接口)。然而,大多数这些研究(以及一般的分类分析)并没有明确所选方法是否最适合对与记忆相关的大脑状态进行分类。为了解决这个问题,我们系统地比较了分类的每个步骤(即特征提取、特征选择、分类器选择)的不同方法,以研究哪些方法最适合解码情景记忆大脑状态——这是此类分析的首次。使用在执行情景上下文编码和检索任务期间收集的成人寿命样本 EEG 数据集,我们发现没有一种特定的特征类型(包括基于共同空间模式 (CSP) 的特征、均值、方差、相关性、基于 AR 模型的特征、熵、相位和相位同步)在区分不同记忆类别方面始终优于其他特征类型。然而,提取所有这些特征类型的效果始终优于仅提取一种特征。此外,与单独过滤或根本不进行特征选择相比,过滤和顺序前向选择的组合是选择有效特征的最佳方法。此外,尽管所有分类器
ECE Next 是为期一年、由行业赞助的一系列面向大三和大四学生的研讨会和指导活动,旨在增加和维持 ECE 中的女性、黑人和西班牙裔 (WBH) 学生的数量。与会者包括德克萨斯州 ECE 和非 UT 本科生,特别是来自 HBCU 的本科生和来自德克萨斯州合作机构的 HSI。面向大三和大四学生的研讨会提供了 WBH 学生可能认为有用的支持和自我效能工具,帮助他们从本科升入研究生院,同时参与暑期本科研究。
输电系统,包括连接细节。这些信息定期分发给 Austin Energy 下游关键软件应用程序,以促进电网安全可靠的运行,实现电力系统控制、规划、可靠性和维护。Austin Energy 内的多个业务部门完全依赖 GE Smallworld GIS 电力系统数据。