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肯塔基州公用事业电子联合申请
1. 由于 NOx 限制，Mill Creek 1 号和 2 号在臭氧季节不能同时运行，这导致到 2024 年可用的夏季容量减少。Mill Creek 1 号将于 2024 年底退役。OVEC 的合同期限于 2040 年结束。2.“小型 SCCT”假设 Haefling 1-2 号和 Paddy's Run 12 号将于 2025 年退役。3. 现有可调度 DSM（“现有调度 DSM”）反映了平均峰值日的预期负荷减少。4.“太阳能 PPA”假设 2024 年增加 100 MW 太阳能容量（Rhudes Creek），2025 年增加 125 MW 太阳能容量（Ragland）。容量值反映了对夏季峰值容量的预期贡献为 78.6%，对冬季峰值容量的预期贡献为 0%。 5.“煤炭”包括假设于 2028 年退役的 Mill Creek 2 号、Ghent 2 号和 Brown 3 号电厂。
开发数字系统模型分类法的框架
目前，国防部对主要武器系统和信息技术的采购是一个持续多年的线性过程。从固定需求和少量早期设计开始，该过程是为采购支持而构建的，不易修改。多年来，趋势一直是独立的活动和数据源，这导致了冗余流程、沟通不畅、错误和返工。因此，没有通用的实例化方法或分类法来组织、跟踪和共享整个生命周期中的权威技术数据和相关工件。DSM 是国防部系统工程副助理部长办公室 (ODASD(SE)) 的一项持续计划，旨在建立一个综合的权威分类法来解决这一问题。本文继续讨论迄今为止为开发 DSM 分类法所做的工作，作为组织从需求到维持的技术数据的一种手段。还介绍了成功经验、观察结果、挑战和未来工作领域。
微生物从厌氧消化物中清除养分
尽管厌氧消化酸盐含有> 90％的水，但消化酸盐的养分含量高使其在经济和技术上对现有废水处理技术的治疗中的处理。这项研究分别评估了Rhizopus Delemar DSM 905和磷酸盐蓄积生物（PAOS）从消化酸盐中去除营养的可行性。使用根茎DEMAR DSM 905，我们研究了从消化剂供应的培养基和富马酸产生中的养分清除，这是消化治疗的潜在经济策略。培养r。Devemar DSM 905在含有25％（v/v）消化酸盐，Al，Cr，Cu，Cu，Fe，K，Mg，Mg，Mn，Mn，Pb和Zn的浓度的发酵培养基中，分别降低了40、12、74、96、12、12、26、26、26、26、23％，〜18和28％。同样，总磷，总氮，磷酸盐（PO 4 -P），铵（NH 4 -N），硝酸盐（NO 3 -N）和硫的浓度分别降低了93、88、88、97、98、69和13％。同时，补充了25％和15％（v/v）消化的培养物产生了富马酸盐（分别〜11和〜17 g/l）的可比滴度，以消化不供电的对照培养物。使用PAO，我们评估了总磷，总氮，PO 4 -P和NH 4 -N的去除，其中浓度分别降低了86、90％，〜99和100％，分别为60％（v/v）消化。这项研究为微生物从厌氧消化酸盐中去除过量的营养物质提供了其他基础，并有可能从目前主要是治疗的废物流中从这种废物流中恢复未来的水。
无人机激光扫描...
关键词：地形激光雷达、无人机、精度、变化检测、基于对象的分析、地貌学 摘要：本文评估了无人机 (UAV) 激光扫描在监测阿尔卑斯山草地浅层侵蚀方面的潜力。在多洛米蒂山脉（意大利南蒂罗尔）亚高山/高山海拔区的试验场，无人机激光扫描 (ULS) 获取了 3D 点云。为了评估其精度，将该点云与 (i) 差分全球导航卫星系统 (GNSS) 参考测量和 (ii) 地面激光扫描 (TLS) 点云进行了比较。 ULS 点云和机载激光扫描 (ALS) 点云被栅格化为数字表面模型 (DSM)，作为侵蚀量化的概念验证，我们计算了 2018 年的 ULS DSM 和 2010 年的 ALS DSM 之间的高程差异。对于连续的高程变化空间对象，计算体积差异，并为每个变化对象分配一个土地覆盖类别（裸地、草地、树木），该类别源自 ULS 反射率和 RGB 颜色。在此测试中，ALS 点云的准确性和密度主要限制了对地貌变化的检测。尽管如此，结果的合理性已通过现场地貌解释和记录得到证实。估计测试地点（48 公顷）的总侵蚀量为 672 立方米。这种侵蚀体积估计值
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
文档guidelines for-arearning-disabilities- ...
•特定的诊断：评估者应通过测试数据指示特定的DSM（精神障碍诊断和统计手册）诊断。非特异性诊断，例如“个人学习风格”，“学习差异”，“学术问题”和“测试困难或焦虑”本身并不构成学习障碍。
2022 年自由帝国 IRP 第 1 卷 - 执行摘要
图 1-1 – 潜在的 DER 优势 ...................................................................................................................................... 11 图 1-2 – NSI 预测 2022-2041（GWh） ...................................................................................................................... 20 图 1-3 – 零售额预测 2022-2041（GWh） ................................................................................................................ 20 图 1-4 - RAP DSM 对年度能源需求的影响（低成本 RAP DSM 捆绑包） ............................................................. 22 图 1-5 – 负荷净能量预测 – 基准、高、低情景（GWh） ............................................................................. 23 图 1-6 – RAP DSM 对负荷的影响（低成本捆绑包） ............................................................................................................. 24 图 1-7 – 夏季峰值 MW ............................................................................................................................................. 24 图 1-8 – 冬季峰值 MW ............................................................................................................................................. 25 图 1-9 – 供应方资源筛选方法........................................................................................................... 30 图 1-10 – LCOE 和平准化容量成本预测（2023 年） .............................................................................................. 32 图 1-11 – LCOE 平准化容量成本预测（2035 年） .............................................................................................. 32 图 1-12 – 预测的基准、最高和最低天然气价格（亨利枢纽） ............................................................................. 36 图 1-13 – 预测的基准、最高和最低天然气价格（南方之星交付） ............................................................................. 36 图 1-14 – CO 2 价格预测 ............................................................................................................................. 37 图 1-15 – SPP 南方枢纽全时段电价 ............................................................................................................. 38 图 1-16 – 所有计划的 20 年 PVRR（2022-2041 年）（百万美元） ............................................................................. 46 图 1-17 – 不确定因素列表........................................................................................................................... 47 图 1-18 — 不确定因素测试方法 .......................................................................................................................... 48 图 1-19 - 关键不确定因素树 ............................................................................................................................ 49 图 1-20 - 所有计划的 PVRR 及风险值（2022-2041 年）—（百万美元）........................................................................ 50 图 1-21 – 填充的 2022 IRP 记分卡................................................................................................................... 53
采矿业风险管理 - MMEA 最终报告
• 激光扫描 à 3D 数据 – 机载、地面、移动 – 无人机 (UAV) – 高光谱激光雷达系统 • 数字地形模型 (DTM) • 数字表面模型 (DSM) – 传感器质量 – 成像系统 – 数据收集期间的大气、照明和风况 • 检测环境问题
日期：2024 年 3 月 19 日 FCA 投资者关系常见问题解答......
Close Brothers Motor Finance（“CBMF”）已在汽车金融市场运营多年，在此期间，我们一直努力遵守相关监管要求。2016 年之前* - 费用差异上行（“DIC”）模式 CBMF 运营费用差异上行模式。这允许经销商或经纪人完全自行决定客户利率和销售点融资所赚取的佣金，但佣金金额有严格上限。在 DIC 模式下，佣金（如果有）是按客户支付的总利息的百分比支付的。从 2016 年到 2021 年 1 月* - 费用下行（“DSM”）模式 CBMF 引入了费用下行模式，该模式对向客户收取的利息和向经销商或经纪人支付的佣金都设定了上限。这意味着 CBMF 为客户设定了标题利率，而经销商只能通过降低佣金水平来降低标题利率。在 DSM 模式下，佣金（如果有）是按贷款规模的百分比支付的。
从富营养化池塘中分离的絮凝黄杆菌（Luteibacter flocculans sp. nov.）以及 LuteibacterPhage vB_LflM-Pluto 的分离和表征
Luteibacter 属是 Rhodanobacteraceae 科的一部分，属于变形菌门的 γ 亚纲。该科包含 17 个属，分别是 Aerosticca、Ahniella、Aquimonas、Chiayiivirga、Denitratimonas、Dokdonella、Dyella、Frateuria、Fulvimonas、Luteibacter、Oleiagrimonas、Pinirhizobacter、Pseudofulvimonas、Rehaibacterium、Rhodanobacter、Rudaea 和 Tahibacter，其中两个属尚未有效发表（Denitratimonas 和 Pinirhizobacter）[1]。Luteibacter 属由 Johansen 等人 [2] 基于 Luteibacter rhizovicinus DSM 16549 T 种建立。该属目前包含 5 个种，其中 3 个已有效发表：L. rhizovicinus DSM 16549 T [ 2 ]、L. yeojuensis DSM 17673 T [ 3 , 4 ]、L. anthropi CCUG 25036 T [ 4 ]，以及 L. jiangsuensis [ 5 ] 和 L. pinisoli [ 6 ]。Luteibacter 属的成员分离自各种环境，例如根际土壤 [ 2 , 6 ]、温室土壤 [ 3 ] 和人体血液 [ 4 ]。它们被描述为具有运动能力的、需氧的革兰氏阴性菌，呈杆状，呈黄色。此外，它们是过氧化氢酶和氧化酶阳性和脲酶阴性的。迄今为止，Luteibacter 或甚至是 Rhodanobacterceae 相关噬菌体都是未知的。噬菌体或细菌噬菌体是感染细菌的病毒。虽然温和噬菌体可以整合到细菌基因组中，但溶菌噬菌体在感染后直接开始繁殖。温和噬菌体会将其整合的基因组与宿主基因组一起复制，从而产生原噬菌体和溶原性细菌。通过添加其遗传物质，原噬菌体可以提供新的能力，保护宿主免受相关和不相关病毒的感染 [ 7 ]。在之前的研究中，我们从位于德国哥廷根的一个富营养化池塘中分离出一种环境 Luteibacter sp. nov. 菌株。分离 Luteibacter 菌株作为预期模型菌株，以研究与细菌感染相关的局部病毒多样性。