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蒙大拿州水坝和水电
常见误解................................................................................................................................ 1 蒙大拿州按来源划分的净发电量................................................................................................... 2 了解电力和能源............................................................................................................................... 3 能源成本和消耗/需求....................................................................................................................... 4 监管：大坝运营情景....................................................................................................................... 5 什么是联邦能源管理委员会 (FERC)............................................................................................. 7 FERC 水电监管.................................................................................................................................... 8 豁免.................................................................................................................................................... 9 FERC 大坝安全合规性.................................................................................................................... 9 电力传输/销售.................................................................................................................................... 10 电力营销管理局 (PMA)............................................................................................................. 10 哥伦比亚河流域与密苏里河流域上游............................................................................................. 10
更简单的量子性证明 - DROPS
量子性证明是一种可证明的方法（向经典验证者证明），量子设备可以执行具有同等资源的经典设备无法执行的计算任务。提供量子性证明是构建有用的量子计算机的第一步。目前有三种方法可以展示量子性证明：（i）反转经典困难的单向函数（例如使用 Shor 算法）。这在技术上似乎遥不可及。（ii）从经典难以采样的分布中采样（例如 BosonSampling）。这可能在近期实验的范围内，但对于所有这些已知验证任务，都需要指数时间。（iii）基于加密假设的交互式协议。使用陷门方案可以实现有效的验证，并且实现所需的资源似乎比（i）少得多，但仍比（ii）多。在这项工作中，我们提出了一种显著简化方法 (iii) 的方法，即采用随机预言启发式方法。（我们注意到，我们不应用 Fiat-Shamir 范式。）我们基于任何无爪陷门函数给出了量子性的双消息（质询-响应）证明。与早期的提议相比，我们不需要自适应硬核位属性。这允许使用更小的安全参数和更多样化的计算假设（例如带错误的环学习），从而显著减少成功演示所需的量子计算工作量。
组织之间的主权数据交换 - DROPS
在美国成立的工业数据空间 (IDS)，在德国成立的相关联盟国际数据空间协会 (IDSA)2。这些举措大多旨在提供一个参考架构，以处理（i）与定义能够规范数据生态系统参与的政策和条件有关的治理方面，（ii）与定义保证可信和安全的数据交换的政策和基础设施有关的安全方面，（iii）与表示模型和交换格式和协议有关的数据和服务管理方面，以及（iv）与架构组件的实现及其交互有关的软件设计原则。研讨会上讨论了所有这些方面，主要结果在本报告中描述。此外，我们在研讨会上考虑的数据生态系统的一个新核心方面是，我们认为数据除了具有支持运营和决策核心业务活动的内在价值外，还具有经济价值。这意味着在数据生态系统中，数据通常被视为商业资产和商业商品，可以根据合同以某种形式（例如数据供应服务或原始数据）定价和出售。正如上述问题的数量和种类所证明的那样，创建这样的生态系统带来了许多挑战，涉及广泛的技术和科学专业。因此，研讨会吸引了来自不同社区的研究人员。跨学科讨论使分析不同观点和实现本报告中提出的宝贵成果成为可能，例如广泛的研究挑战和为进一步开发数据生态系统而定义的有趣用例。研讨会期间开展的活动详情如下。
组织之间的主权数据交换 - DROPS
在美国成立，工业数据空间 (IDS) 在德国成立，相关联盟国际数据空间协会 (IDSA) 2。这些举措大多旨在提供一个参考架构，以处理（i）与定义能够规范数据生态系统参与的政策和条件有关的治理方面，（ii）与定义保证可信和安全的数据交换的政策和基础设施有关的安全方面，（iii）与表示模型和交换格式和协议有关的数据和服务管理方面，以及（iv）与架构组件的实现及其交互有关的软件设计原则。研讨会上讨论了所有这些方面，主要结果在本报告中描述。此外，我们在研讨会上考虑的数据生态系统的一个新核心方面是，我们认为数据除了具有支持运营和决策核心业务活动的内在价值外，还具有经济价值。这意味着在数据生态系统中，数据通常被视为商业资产和商业商品，可以根据合同以某种形式（例如数据供应服务或原始数据）定价和出售。正如上述问题的数量和种类所证明的那样，创建这样的生态系统带来了许多挑战，涉及广泛的技术和科学专业。因此，
drop（延期退休期权计划）
下降窗口，您必须在首次有资格在整个36个月内进行存款后60天内开始丢弃参与。您可能仍会在60天的窗口之后参与Drop，但是窗口的每一天都会从总计36个月扣除。在掉落期间才能参与下降，您必须申请。处理申请后，您将收到季度声明。您还可以在www.lsers.net上使用您的在线帐户来跟踪每月存款。，如果LSERS董事会在您参加Drop时会授予这种增加，那么您将没有资格获得生活成本调整（COLA）。您可以随时退休，只要您与雇主分开服务。如果您在36个月结束之前退休，LSERS将停止您的下降存款，并开始直接向您支付您的常规每月福利。删除您的帐户余额后，将转移到以授权退休开始赚取利息的自我指导的计划中。在下降结束日期，您可以选择退休或继续工作。如果您选择在下降结束日期的30天内退休或退休，LSERS将开始支付退休金。如果您没有100％的福利应计，则未使用的假期可能会转换为退休信贷，LSERS会为您的利益增添补充。如果您选择继续工作至少30天的下降结束日期，则除非您达到100％应计，否则您将再次为LSERS做出贡献。可以在24 drop/ibrp帐户提款中找到更多提款详细信息。退休后退休后，您有资格在您分开服务并退休后要求从您的Drop帐户中提取。您将有资格获得可乐。如果您在下降后工作少于3年（如果您的LSERS成员开始7/1/06或之后），LSERS将在下降后使用您的服务信用额度计算补充福利，您的服务信用额度后，您的前丢弃最终平均补偿（FAC）和未使用的休假。如果您在下降后工作超过3年（如果您的LSERS成员开始7/1/06或之后），LSERS将使用您的服务信用额度，最高的FAC和未使用的休假来计算补充福利。lsers将计算并比较您的滴滴FAC和您的后滴面部。较高的FAC将用于计算这种补充收益。
人机交互验证与综合 - DROPS
机器人技术的发展趋势是，从与人物理分离工作的工业机器人，转向在工作场所和家中与人协作和互动的机器人。人机交互 (HRI) 领域从计算、设计和社会的角度研究此类交互。与此同时，人们对机器人和自主系统行为的安全性、验证和自动合成的研究兴趣日益浓厚。形式化方法和测试领域专注于系统的验证和合成，旨在对系统进行建模并定义和证明这些系统的规范；在机器人技术的背景下，这些技术考虑了机器人动力学及其与不断变化和不确定的环境的相互作用。然而，与机器人合作的人不仅仅是机器人环境的一部分，还是一个具有意图、信念和行动的自主代理，这些意图、信念和行动与机器人代理的意图、信念和行动相吻合。这引发了与验证和综合相关的新研究问题，包括人机交互的适当模型是什么；是否以及如何
人机交互的验证与综合 - DROPS
机器人技术的发展趋势是，从与人物理分离工作的工业机器人，转向在工作场所和家中与人协作和互动的机器人。人机交互 (HRI) 领域从计算、设计和社会的角度研究这种交互。与此同时，人们对机器人和自主系统行为的安全性、验证和自动合成的研究兴趣日益浓厚。形式化方法和测试领域专注于系统的验证和合成，旨在对系统进行建模并定义和证明这些系统的规范；在机器人技术的背景下，这些技术考虑了机器人动力学及其与不断变化和不确定的环境的相互作用。然而，与机器人合作的人不仅是机器人环境的一部分，而且是一个自主代理，其意图、信念和行为与机器人代理的意图、信念和行为相吻合。这引发了与验证和合成相关的新研究问题，包括什么是人机交互的适当模型；是否以及如何
无处不在的凝视感应与交互 - DROPS
本报告记录了为期三天的达格斯图尔研讨会 18252“无处不在的凝视感应和交互”的计划和成果。光学设备的小型化和计算机视觉的进步以及更低的成本点导致凝视感应功能在计算系统中的集成度增加。眼动追踪不再局限于控制良好的实验室环境，而是进入日常环境。因此，本次达格斯图尔研讨会汇集了计算机图形学、信号处理、可视化、人机交互、数据分析、模式分析和分类方面的专家，以及在不同学科中使用眼动追踪的研究人员：地理信息系统、医学、航空、心理学和神经科学，以探索未来的应用并确定可靠凝视感应技术的要求。这促进了对话，并允许：（1）计算科学家了解记录和解释凝视数据所面临的问题；（2）凝视研究人员考虑现代计算技术如何潜在地促进他们的研究。会议还讨论了有关凝视感应和交互的普遍部署的其他问题，例如在日常环境中部署凝视监测设备时的道德和隐私问题。
使用机器学习的早期WCET预测 - 滴
在某些工业环境中，如情况1所示，项目的规模（例如1.5 m效率的代码线）或编译链的复杂性使创建程序二进制并因此获得WCET的复杂性。此外，公司组织可能意味着不同部门的不同人员提供源代码，集成并构建二进制文件。由于项目的规模和短期开发时间，发展是强制性的，因此进行了迭代整合周期。执行集成步骤时，了解给定组件的未来WCET（新开发，旧，但未测量或分析）很重要，因为它可能会影响核心的选择，任务中的位置，或者在最坏的情况下，整个项目体系结构。在这里，信息的早期可用性比结果的准确性更重要，即在进一步的阶段进行广泛或静态分析的有效实时行为。[11，6，1]也提到了早期WCET的需求。我们目前的工作追求这样的想法，即通过在源代码的某些特征上应用公式来获得对未来WCET的令人满意的预测（图1）。必须从已知WCET估算的一组程序中学到此公式（图2）。在图1中，我们描绘了有两种了解WCET的方法。顶线是通常的WCET推导，我们称其结果为WCET估计值。此估计是通过构造WCET的过度评估。最重要的是我们的建议。我们将其结果称为WCET预测。该预测不能安全用作WCET估计值，但如果我们可以找到一个令人满意的公式，则应给出顶线WCET估算值的近似值。类似的模式之后是[6，1]，但依赖于测量（第5节中详细介绍了相关工作）。