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埃及的太阳能革命：采用 CSP 和 PV 技术的双重清洁能源方法
摘要埃及太阳能混合计划旨在通过整合聚光太阳能 (CSP) 和光伏 (PV) 技术彻底改变该国的可再生能源格局。埃及是全球最适合太阳能发电的国家之一，平均太阳辐照度约为 5.7 kWh/m²/天。该计划旨在实现 CSP 和 PV 系统的总发电量达到 2 GW，为埃及到 2030 年实现 42% 电力来自可再生能源的宏伟目标做出重大贡献。该项目将利用本班太阳能园区的现有基础设施，该园区目前拥有约 1.8 GW 的光伏容量，以及预计将达到 1.5 GW 的计划中的 CSP 装置。这种混合方法不仅可以通过 CSP 的热能存储能力提高发电可靠性，还可以通过共置 PV 和 CSP 设施优化土地利用，从而最大限度地减少环境足迹。财务上；该项目预计将吸引约 20 亿美元的投资，与埃及为实现 2030 年目标而要求的 100 亿美元可再生能源投资相一致。CSP 和 PV 的整合预计将产生约 5.5 TWh 的年总发电量，大大减少对化石燃料的依赖并降低碳排放。这一举措有望创造数千个就业机会，刺激当地经济，并使埃及成为中东和北非地区可再生能源领域的领导者。
协调支持计划 (CSP) | 咨询
如果您觉得您的孩子没有得到 CSP 中规定的支持，您应该首先与 CSP 协调员讨论您的疑虑。如果您仍然觉得没有得到支持，您可以要求调解或将您的疑虑提交给额外支持需求法庭。有关更多信息，请参阅下面的“如果我对 CSP 的决定不满意，我该怎么办？”。
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基于CSP的新功能以及针对运动图像EEG分类
摘要：常见的空间模式（CSP）是基于运动图像的大脑计算机接口（BCI）中一种非常有效的特征提取方法，但其性能取决于最佳频段的选择。尽管已经提出了许多研究工作来改善CSP，但其中大多数工作都有大量计算成本和长期提取时间的问题。在本文中提出了基于CSP的三种新功能提取方法，并在本文中提出了一种基于非convex日志正规化的新功能选择方法。首先，EEG信号在空间上被CSP滤过，然后提出了三种新的特征提取方法。我们分别将它们称为CSP小波，CSP-WPD和CSP-FB。用于CSP小波和CSP-WPD，离散小波变换（DWT）或小波数据包分解（WPD）用于分解空间滤波的信号，然后将波浪系数的能量和标准偏差作为特征提取为特征。对于CSP-FB，通过过滤器库（FB）将空间过滤的信号滤光到多个频段中，然后将每个频段的方差的对数提取为特征。其次，提出了一种使用非convex log函数正规的稀疏优化方法，为我们称为log的特征选择，并给出了对数的优化算法。最后，集合学习用于辅助特征选择和分类模型构建。梳理特征提取和特征选择方法，总共获得了三种新的EEG解码方法，即CSP-Wavelet + Log，CSP-WPD + LOG和CSP-FB + LOG。使用四个公共运动图像数据集来验证所提出方法的性能。与现有方法相比，所提出的方法的最高平均分类精度分别为88.86、83.40、81.53和80.83，分别为1-4。CSP-FB的特征提取时间最短。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高分类精度并减少特征提取时间。全面考虑了分类精度和特征提取时间，CSP-FB +日志具有最佳性能，可用于实时BCI系统。
重新设计 CSP 热能存储系统，以降低成本实现更高温度性能：最终技术报告
执行摘要 目前，商业化的聚光太阳能发电 (CSP) 电厂与普通光伏 (PV) 电厂的区别在于，它们可以储存足够的热能，以便在太阳下山后数小时内发电。CSP 电厂将这种热能以硝酸盐的显热形式储存在大型金属储罐中。工作温度约为 565°C 的热罐需要使用不锈钢 AISI 347H (SS347H) 作为结构材料，而冷罐则可用碳钢制成。目前，欧洲和美国的几家槽式 CSP 电厂正在使用双罐硝酸盐热能存储 (TES)，工作温度最高可达 390°C。至少有三家商业运营的塔式 CSP 电厂（西班牙的 Gemasolar、美国内华达州的 Crescent Dunes 和摩洛哥的 Noor III）采用相同的方法，将硝酸盐储存在高达 580°C 的温度下。由于 SS347H 比碳钢贵很多倍，是当今 CSP 电厂成本中的一个重要组成部分，CSP 开发商需要通过降低电厂每个系统的成本来缩小与光伏太阳能电厂的成本差距。重新设计 TES 储罐是降低成本的一个机会。
应用多任务转移学习：EA和优化子带正规CSP与具有小数据集的8通道EEG信号的组合
脑部计算机界面（BCI）技术提供了一种不依赖外围神经和肌肉的交流方式（Wolpaw等，2000）。全面的BCI系统涉及预处理，特征提取，信号分类和控制。这是一种直接将神经功能转化为外部产出的技术（Ramadan和Vasilakos，2017年）。最常用的脑电图（EEG）信号是事件相关的P300信号（Allison等，2020），稳态视觉引起的电势（Liavas等，1998）和运动成像（MI）信号（Pfurtscheller等人，1997年）。运动图像的最显着优势是其控制信号源自大脑的行动意图，因此不需要外部刺激（Abdulkader等，2015）。这种类型的BCI通常用于外部设备的运动控制，是当今最流行的BCI控制系统之一。但是，运动成像自发脑电图信号的信号噪声比率很低，并且受试者之间的特征有显着的单个差异。通常需要对传统的机器学习算法进行校准，以克服受试者之间的个体差异（Böttger等，2002; Saha等，2017），这一过程降低了BCI系统的效率。为了解决这一缺点，研究人员发现，使用转移学习算法来减少新用户，设备和任务的校准是有效的。近年来，转移学习使用了来自源域中的数据或信息，以帮助目标域通过使用源域（现有主题）数据来校准目标域（新主题）数据（Pan and Yang，2009）。最终，可以用带注释的几个或没有样本来判断目标域，这可以解决训练数据的基本分布与在某些条件下的测试数据之间的不匹配问题。
Microsoft Word - CP697879 ERC 记分牌更换_CSP 前端模板_6-16-17
简介 1.1 德克萨斯大学奥斯汀分校（“大学”）的描述 1.1.1 德克萨斯大学奥斯汀分校的使命是在本科教育、研究生教育、研究和公共服务等相关领域取得卓越成就。 1.2 项目背景、描述和总体范围 1.2.1 本项目提案包括业主部门准备的图纸和规范中所示的以下项目： 竞技场记分牌更换 弗兰克·C·欧文特别活动中心（ERC） 该项目旨在提供交钥匙设计/建造解决方案，以更换弗兰克·C·欧文特别活动中心（ERC）的中心悬挂和带状显示器的显示和控制系统。 这些系统包括： 1.2.1.1 中心悬挂记分牌组件 1.2.1.2 中心悬挂记分牌元件、内部和相关结构及外壳。 1.2.1.3 可从顶部维修的竞技场座位区带状显示器更换。 1.2.1.4 新内容管理、创建、调度和控制系统。 1.2.1.5 每个安装点的每个系统内显示器所需的所有电气分配。 1.2.1.6 电源控制，允许每个 LED 显示元件彼此独立关闭，并从控制室/位置进行关闭。 1.2.1.7 在准备电气和视听承包商安装图时提供协调服务。 1.2.2 该项目的一般建设预算范围约为 1,000,000.00 至 1,800 美元
ANC 非洲人国民大会 AZAPO 阿扎尼亚人民组织 CSP 首席特别检察官 EC 埃塞俄比亚日历 EHRCO 埃塞俄比亚人权委员会
ANC 非洲人国民大会 AZAPO 阿赞尼亚人民组织 CSP 首席特别检察官 EC 埃塞俄比亚日历 EHRCO 埃塞俄比亚人权理事会 EPLF 厄立特里亚人民解放阵线 EPRA 埃塞俄比亚人民革命军 EPRDF 埃塞俄比亚人民革命民主阵线 EPRP 埃塞俄比亚人民革命党 EWLA 埃塞俄比亚女律师协会 FDRE 埃塞俄比亚联邦民主共和国 ICCPR 公民权利和政治权利国际公约 ICESCR 国际经济、社会和文化权利盟约 Ma'ison/ 阿姆哈拉语“全埃塞俄比亚社会主义运动”的缩写 Meison党 OLF 奥罗莫解放阵线 PDO 公设辩护人办公室 PGE 埃塞俄比亚临时政府（1991 年 6 月） PM 总理 PMAC 临时军事管理委员会（Derg） POMOA 群众组织事务临时办公室 PPG 临时人民政府 PSC 和平与稳定委员会 SPO 特别检察官办公室TGE 埃塞俄比亚过渡政府（1991 年 6 月 - 1995 年 5 月） TPLF 提格雷人民解放阵线 TRC 真相与和解委员会（南非） WPE 埃塞俄比亚工人党（由 Derg 成员建立的政党） UDHR 世界人权宣言
考虑并请求协调支持计划 (...
步骤 4. GIRFEC 儿童计划和 CSP 审议会议讨论所有机构的意见，并同意是否应提出开设 CSP 的请求。使用《行为准则》第 5 章“协调支持计划”中的 CSP 决策树 CSP DECISION TREE.pdf。 ://www.gov.scot/publications/supporting-childrens-learning-statutory-guide-education-additional-support-learn https ing-scotland/pages/6/ 记录 GIRFEC 计划内的会议讨论和决定。如果结论是继续申请 CSP，则完成数字表格的下一阶段。
对常见空间模式的完整调查...
背景：使用电动图像的脑部计算机界面有望通过大脑信号进行直接通信和控制。常见的空间模式（CSP）技术已成为在需要运动图像的任务中从脑电图（EEG）信号中提取歧视性特征的强大工具。目的：本调查论文旨在对运动图像中使用的不同CSP技术进行全面分析，从而强调其优势和局限性。方法：我们审查了文献并确定了各种CSP技术，包括Riemannian CSP，基于深度学习的CSP，Multiway CSP和时间加权的CSP等。对于每种技术，我们都检查了它们的基本原则，算法实现，优势，缺点，使用的过滤技术，使用的分类精度，所使用的数据集和相关注释。结论：理解和比较不同的CSP技术对于增强基于运动图像的BCI的性能至关重要。每种技术都有其自身的优势和考虑因素，例如计算复杂性和对不同BCI场景的适应性。这项调查是研究人员和从业人员选择适当的CSP技术，通过增强基于运动图像的BCI的可靠性和准确性来推动该区域迈向成功的大脑控制系统的宝贵资源。