缩略词列表 ARENA 澳大利亚可再生能源机构 BF 高炉 BHB Broken Hill 专有 BNEF 彭博新能源财经 BOF 高氧炉 BTU 英热单位 CAPEX 资本支出 CHP 热电联产 CO 2 二氧化碳 CO 2e 二氧化碳当量 CSM 科罗拉多矿业学院 CSP 聚光太阳能发电 DPM 柴油颗粒物 DRI 直接还原铁 EIA 美国能源信息署 GDP 国内生产总值 GER 总能源需求 GHG 温室气体排放 GWh 千兆瓦时 HFO 重质燃料油 HVAC 供暖、通风和空调 ICMM 国际矿业与金属理事会 IEA 国际能源署 IPP 独立电力生产商 IRENA 国际可再生能源署 JISEA 联合战略能源分析研究所 kWh 千瓦时 LCOE 平准化能源成本 Mt 公吨 MW 兆瓦 NREL 国家可再生能源实验室 OPEX 运营支出 PPA 购电协议 PV 光伏 R&D 研究与开发 S&T 密苏里科技大学科技 SDG 可持续发展目标 TWh 太瓦时
Akshay Narendra Thakare,Palash Kailas Kamble,Kaushik Prabhakar Patil,Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授,印度纳格布尔摘要:交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制,但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效,但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此,该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型(GMM)背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧,然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较(CC)和特征袋(BOF)方法进行分类。关键字:车辆计数,交通分析,轮廓比较。
AI 人工智能 ANL 阿贡国家实验室 bbl 桶 BF 高炉 BOF 碱性氧气转炉 Btu 英热单位 CCUS 碳捕获和利用系统 CH 4 甲烷 CHP 热电联产 CO 一氧化碳 CO 2 二氧化碳 DOE 美国能源部 DRI 直接还原铁 EAF 电弧炉 EIA 美国能源信息署 EM 电磁 GHG 温室气体 H 2 氢气 HCFC 氢氯氟烃 IoT 物联网 IR 红外线 kg 千克 kWh 千瓦时 lb 磅 LBNL 劳伦斯伯克利国家实验室 MECS 制造业能源消耗调查 MMBtu 百万英热单位 MMT 百万公吨 MT 公吨 MW 微波 MYPP 多年期计划 N 2 O 一氧化二氮 NAICS 北美行业分类系统 NO x 氮氧化物 NREL 美国国家可再生能源实验室 ORC 有机朗肯循环 ORNL 橡树岭国家实验室 Q&A 问答 R&D 研究与开发 RAPID 工艺强化部署的快速发展 RD&D 研究、开发和演示 RF 射频 RO 反渗透 SCADA 监控和数据采集
ADB:亚洲开发银行 AIIB:亚洲基础设施投资银行 AMC:预先市场承诺 APBD:地方政府预算 (Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah) APROBI:印尼生物燃料生产商协会 B2B:企业对企业 bbl:桶 BESS:电池储能系统 BEV:电池电动汽车 BF:高炉 BGH:高炉 BOF:碱性氧气转炉 BPDPKS:炼钢厂的能源效率 BPS:最佳政策情景 BPS:印尼统计局 (Badan Pusat Statistik) CAPEX:资本支出 CCS:碳捕获与储存 CCUS:碳捕获利用与储存 CCGT:联合循环燃气轮机 CFPP:燃煤电厂 CMEA:经济事务协调部 CO 2:二氧化碳 CoP:绩效系数 COP : 缔约方大会 COVID-19 : 冠状病毒病 CPO : 毛棕榈油 CPS : 当前政策情景 CRF : 碳减排基金 DEN : Dewan Energi National (国家能源委员会) Ditjen EBTKE : Direktorat Jenderal Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi DMO : 国内市场义务 DRI : 直接还原铁 E-bus : 电动巴士E-HAPI:电动和混合动力飞机创新平台 E2W:电动两轮车
ARENA - 澳大利亚可再生能源机构 AS - 澳大利亚标准 ASME - 美国机械工程师学会 ASTM - 澳大利亚材料与试验协会 BatMn - Calix 的电煅烧炉之一 BF - 高炉 BoD - 设计基础 BOF - 碱性氧气转炉 BoM - 物料清单 煅烧炉 - 发生目标反应的工艺容器。 CAPEX - 资本支出 CFC - 杯状闪速煅烧炉 CGA - 压缩气体协会 COD - 化学需氧量 DCS - 分布式控制系统 DM - 脱盐(水) DRI - 直接还原铁 EAF - 电弧炉 EIS - 环境影响报告 EPCM - 工程、采购和施工管理 EPL - 环境保护许可证 ESD - 紧急关闭 FAT - 工厂验收测试 FEED - 前端工程设计 FEL - 前端装载机 FID - 最终投资决策 FOAK - 首创 GA - 总体布置 Gt - 千兆吨 HA - 氢侵蚀 HAZOP - 危害和可操作性评审 HBI - 热压铁块 H-DRI - 直接氢还原铁 HE - 氢脆 HMI - 人机界面 I/O - 输入/输出 IEA - 国际能源署 IFC - 国际消防规范 ISA -国际自动化学会 IEC - 国际电工委员会 IECEx - 国际电工委员会爆炸性环境用设备标准认证体系 ktpa - 千吨/年
缩写 ANOVA:方差分析 ASTM:美国材料与试验协会 BOD生物需氧量 BOF:“Bijzonder Onderzoeks Fonds”:弗拉芒政府研究基金 CI:腐蚀指数 COD:化学需氧量 CRS:耐腐蚀钢 DC:直流电 IACS:国际船级社协会 IMO:国际海事组织 KdG:“Karel De Grote”高等教育学院 MARPOL:国际防止船舶污染公约 NKK:日本海事协会 OBO:油类散装矿石 OCAS:位于比利时的钢铁应用研究中心。它是弗拉芒地区和安赛乐米塔尔的合资企业。 PSPC:防护涂层性能标准 TSCF:油轮结构合作论坛 VLCC:超大型原油运输船 简介 大气腐蚀导致金属表面退化是许多暴露在外的钢结构(如桥梁、储罐和管道)的众所周知的问题。将海水引入其中会导致更具侵蚀性的环境,并加剧腐蚀效应。商船航行于世界各地的海洋,在没有货物或船舶仅部分装载时,其压载舱中装有海水,以确保机动性并控制吃水、应力和稳定性。压载舱对于船舶的运行必不可少,但它们易受腐蚀这一事实对船舶来说是一个明显的问题。第一
ADB : Asian Development Bank AIIB : Asian Infrastructure Investment Bank AMC : Advance Market Commitments APBD : Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (sub-national government budget) APROBI : Indonesia Biofuel Producer Association B2B : Business-to-business bbl : barrel BESS : Battery Energy Storage Systems BEV : Battery Electric Vehicle BF : Blast furnace BGH : Bangunan Gedung Hijau BOF : Basic oxygen furnace BPDPKS : Badan Pengelola Dana Perkebunan Kelapa Sawit BPS : Best policy scenario BPS : Badan Pusat Statistik (Statistics Indonesia) CAPEX : Capital expenditure CCS : Carbon Capture and Storage CCUS : Carbon Capture Utilization and Storage CCGT : Combined-Cycle Gas Turbine CFPP : Coal-fired Power Plant CMEA :经济事务部协调部2:二氧化碳COP:同性态度的COP:聚会会议Covid-19:Coronavirus疾病CPO:CORONAVIRUS疾病CPO:粗棕榈油CPS:当前的政策情况CRF:碳还原基金DEN:DEWAN ENDERGI国家能源委员会(National Engial Counce Energi DMO:国内市场义务DRI:直接减少铁E-BUS:电动总线E-HAPI:创新E2W的电动和混合飞机平台:电动2轮毂
摘要 BrainAge(根据神经影像数据预测受试者的表观年龄)是大脑衰老的重要生物标志物。BrainAge 与真实年龄的偏差与精神和神经疾病有关,并且已被证明可有效预测轻度认知障碍 (MCI) 转化为痴呆症。传统上,3D 卷积神经网络及其变体用于预测大脑年龄。然而,这些网络比 2D 网络具有更多参数并且训练时间更长。在这里,我们提出了一种基于 2D 切片的循环神经网络模型,该模型以有序的矢状切片序列作为输入来预测大脑年龄。该模型由两部分组成:一个 2D 卷积神经网络 (CNN),它对切片中的相关特征进行编码,以及一个循环神经网络 (RNN),它学习切片之间的关系。我们将我们的方法与其他最近提出的方法进行了比较,包括 3D 深度卷积回归网络、信息论模型和特征包 (BoF) 模型(例如 BagNet)——其中分类基于局部特征的出现,而不考虑它们的全局空间顺序。在我们的实验中,我们提出的模型的表现与当前最先进的模型相当甚至更好,参数数量几乎减少了一半,收敛时间也更短。关键词:深度学习、循环神经网络、卷积神经网络、大脑年龄、结构磁共振成像
AE 碱性电解 ATR 自热重整 BAT 最佳可用技术 BESS 电池储能系统 BF 高炉 BFG 高炉煤气 BOP 电厂平衡 BOF 转炉 CAPEX 资本支出 CBAM 碳边境调整机制 CCS 碳捕获与封存 CCU 碳捕获与利用 CDA 碳直接避免 COG 焦炉煤气 CS 粗钢 DRI 直接还原铁 DRP 直接还原工艺 DSR 需求侧响应 EAF 电弧炉 EHB 欧洲氢能主干 ETS 排放交易体系 EU 欧盟 EUA 欧盟配额 FF55 Fit For 55 立法方案 FID 最终投资决定 GHG 温室气体 GO 原产地保证 HBI 热压铁 HHV 高热值 ICE 内燃机 IED 工业能源指令 IEA 国际能源署 ISP 综合钢厂 LCOE 平准化电力成本 LCOH 平准化氢气成本 LHV 低热值 LOHC 液态有机氢载体 MS 成员国 OPEX 运营费用 PEM 质子交换膜 PV 光伏PI 过程集成 RE 可再生能源 RED II 修订版可再生能源指令(指令 2009/28/EC) RED III 拟议的 RED II 修订版,包含在 FF55 方案中 RES 可再生能源 RFCS 煤炭和钢铁研究基金 SMR 蒸汽甲烷重整 tpa 吨/年 tpd 吨/天 TSO 输电系统运营商
N BOEG GPVS EJ‑ GPFSFOU QSFTDSJFET TVSGBFT UFNQFS BUVSFT TFFFT TFFT TFFUT OK OVERBFUFS TQBTFUFS GOHVSF * 'BM-QMMT JDF TTFMPLY WFMPLY FIT CMVE CMVE MJEF CMVE BOUT U: GOUFS DPOUFOU FIT BY B Sut Butife Busfbez Tuity Tuity Tuit btis c 4ufbez tuissfbez tuiss fitibl cjohf d cjohf d cjohf ptdjmby edge。 CJOHF QVSHF PTDJMBUTJOUPO * PTDJLOTT PTDJLOTT PTDJPOT SBOF JO NFUFST POB PPG UF PGUFUFS TQBBFUFS TQBBFUFS ITITITITITITITITITITITITITITITITITITITIT WBSJFTET EJNITJPOMTT QBSBNFTT HBSBNFS 5JHOUBOU 3JHINPTU FIT 3JUT BOF JT BOBMZE BLSSPYJETUBUBUTITUTY UPTY CPVOE BUT BUT CCUXFOT TUTITY TUTITITY SBOHF SFHJPO JO UPL MFG´ BOE CJOHF QUJOHF body HISHT SFHJOUF SFHJO JO CPUNFT SJHT BDVSBUF UPUIT UITI UITT PGUITI UIFTT PG UF MJUI--MGMA NOT NPTUSIT TPMJE MJOF JT MPDBUT PDBO BBBOBOF BQOBOF PPG CJOHF PPVSHF PTDJSHT JOVNFSJNMBM TJNMBUTITION #PLIT #PMUTIDITIDIT I CCOF CPITI CPIT PG IZITUPITITIT Ebtife jt cpvoebs cfuxfot tutibet tutibibit tutibibit这个bout gouipve 8ibit 8ibut joubuf medbut pgibububububububububububy fydet 8 ijuf 4JITUTUTUTUTUTUTITITFTF ESBUTI ESBUTY HFWIFBU NAHTIFBU NAHT DJUFE JO +PVHIT BM BM BM BM DPOTFSWB BUBOF SBOHF PG PG NFBO UFNQUVSFT PWFT PWFT PWFT 4JQMF $PBTU JDFT GSFBN 68JTD ".3$EBUB gpvoe bu。 gt点dotubou