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用于通过低温电解生产氢，该研究表明，设施必须从零碳源来源的绝大多数电力来获取全部$ 3.00/kGH 2 45V PTC值。使用100％化石天然气（FNG）原料，高碳捕获和储存率（CCS）速率（CCS）速率至少为82 - 96％，这取决于电力源，这是45V PTC的任何水平的关键。尽管100％垃圾填埋场天然气（LFG）原料显着增加了45V PTC的资格范围，但根据电源，CCS速率至少为34 - 42％，仍然需要某种水平的CCS技术，以取决于电源，以获得45V PTC中任何水平的资格。同样，对于使用100％FNG原料的ATR生产的氢，高CCS速率，至少80 - 94％，具体取决于电源，对于有资格获得45V PTC的任何水平。但是，某些具有高网格碳强度（CI）的区域即使有100％的CCS率也可能没有资格。使用100％的LFG原料增加了有资格获得45V PTC的潜力，但根据电源的不同，仍然需要至少具有至少6-28％CC的CCS技术。此外，该分析还考虑了使用价化的副产品，特别是氧，蒸汽和氮来减少生产的氢的CI，从而有助于满足45V PTC的资格要求。
确定中学生对人工智能概念的看法
1955 年，约翰·麦卡锡（John McCarthy，美国达特茅斯学院）在 1956 年达特茅斯夏季研究项目的提案中创造了人工智能（AI）一词（Clarke，2019 年）。在提案中，AI 基于这样的假设：“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟”（McCarthy 等人，2006 年）。从最广泛的意义上讲，AI 被定义为为执行最初由人类执行的任务而开发的信息处理模型（Skilton & Hovsepian，2017 年）或用于执行需要认知的过程的算法和计算机软件系统的总和（Cross & Lucas，2019 年）。世界银行（2018）将其定义为实时收集、分析和处理大数据并最终识别模式、做出决策以及从数据和经验中学习的计算机系统。
通过无人机航拍确定积雪深度分布...
确定积雪深度的空间分布不仅对于与饮用水供应或水力发电相关的民用目的至关重要，而且对于雪、水文和环境研究中的多种应用也至关重要。然而，积雪深度在空间和时间上都变化很大。因此，传统和最先进的积雪监测方法并不总是能够捕捉到如此高的空间变化，除非采用非常昂贵的解决方案。在这项研究中，我们提出了一种新方法，旨在通过利用地球科学研究环境中的两种低成本和新兴技术来提出解决问题的方法；运动结构 (SfM) 数字摄影测量和无人机 (UAV)。这些技术相结合的优点在于，它们可以以较低的运行成本和较少的工作量提供大面积的精确高分辨率数字高程模型 (DEM)。所提出的方法将利用这一资产，在地理参考雪面（雪 DEM）与其相应的底层地形（地形 DEM）之间进行减法，从而提供雪深分布图。为了在小规模上测试所提出方法的可行性和效率，在上述背景下调查了六个不同的积雪区域。这些区域的面积从 900 到 51,000 平方米不等，其中两个位于斯瓦尔巴群岛朗伊尔城附近，四个位于西格陵兰岛安登峡湾附近。调查在雪面类型、底层地形复杂性、亮度条件和所用设备方面有所不同，以评估该方法的适用范围。结果呈现为六张雪深分布图，并通过比较估计的雪深和一组质量控制点上探测到的雪深来验证。根据区域不同，探测到的雪深与估计的雪深之间的平均差异从最佳情况的 0.01 米到最坏情况的 0.19 米不等，同时空间分辨率范围从 0.06 到 0.1 米。彻底调查了每种情况的误差源，并评估了通过使用雪面和相应的底层地形中可见的公共地面控制点对 DEM 进行地理配准可以进一步减轻误差。在进行的测试中，该方法没有受到该区域的任何特定表面特征或任何调查条件的特别限制。尽管是在小规模区域进行测试，但通过考虑这些初步结果，该方法有可能成为一种简化程序，允许重复绘制雪动态图，同时降低运行成本，并且不会放弃获得高精度和高分辨率。
1998 年 3 月 通过测量确定 CMM 行为...
摘要 本报告涉及坐标测量机 (CMM) 系统误差行为的建模和估计。我们描述了这些参数误差的两类模型，基于轴与轴行为构建的运动学模型和可以模拟任何可重复误差行为的更通用的经验模型。然后，我们开发了一个全面的数学模型，用于根据标准工件（例如球孔板）的测量来确定 CMM 的参数误差，并描述了从此类数据确定相对无偏和有效参数误差估计的算法。这些算法已在软件中实现，经过设计，可以满足任何参数误差模型、球板几何形状和测量策略的需求。该软件还计算拟合参数和相关量的标准不确定度。我们在数值模拟中使用该软件来分析测量策略在统计精度 Gf.parametric 6r.r.er.estimates 方面的有效性。AUmerical-expeRlBent& 表明，采用精心设计的策略，仅使用有关球板的最少量的校准信息就可以提供参数误差的准确估计，但其他设计或估计器可能会给出较差和/或有偏差的估计。
降低勒索软件风险：确定企业的最佳策略
检查汇总数据集中的 68 种勒索软件变体，值得注意的是，其中 62% 都存在 LeakBlog。这意味着，对这些攻击负责的威胁行为者也可能窃取数据，以进一步鼓励付款。49% 的勒索软件变体采用勒索软件即服务 (RaaS) 团体结构，47% 的勒索软件变体采用封闭团体结构，只有 4% 的勒索软件变体采用 Live off the Land 团体 (LOTL-Group) 结构。此外，94% 的勒索软件变体接受定价谈判。按事件频率划分，数据还显示，排名前三的勒索软件变体是 Phobos/Dharma，Sodinokibi/REvil 和 Conti 位列前三。另一项衡量标准是分析每个勒索软件变体的赎金总额，结果显示排名前三的勒索软件变体分别是：DarkSide、Conti 和 Egregor。然而，按每次事件的平均赎金支付额排序，排名再次发生变化，ALPHV（BlackCat）、ViceSociety 和 DarkSide 位列前三。
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
确定前列腺癌相关通路和 RPH3AL 基因的作用
治疗方式 (3)。揭示癌症的分子发病机制需要更好地了解导致其发病、进展和传播的遗传和分子机制。这些知识对于开发靶向疗法、预测结果和改善个性化治疗策略至关重要。前列腺癌的转录组分析增强了我们在分子水平上对疾病的理解，有助于更准确的诊断和个性化治疗选择，并最终改善患者的治疗结果 (4)。前列腺癌的发生和进展是由遗传、表观遗传和环境因素的复杂相互作用驱动的。确定前列腺癌进展所涉及的途径对于了解疾病进展和开发靶向疗法至关重要。
在确定Diffie-Hellman键
摘要。Diffie-Hellman协议是由Whitfield和Martin Hellman提出的。diffie和Hellman想要一个数学函数，其中加密和解密并不重要，即（𝑔（𝑥））=𝑔。存在这样的功能，但主要是双向，即查找逆函数很容易工作，例如。这样的功能为𝑓（𝑥）=2𝑥这些函数的实际示例是电开关。但是，这些功能在密码学中不可用。最重要的是所谓的单向函数的混凝土形式。这些功能似乎可以找到它们的逆函数，这些功能是通过复杂过程找到的。因此，对于给定的𝑥，我们可以轻松计算𝑓（𝑥），但是对于给定的𝑓（𝑥），很难测量𝑥，但是如果已知秘密值，那么直接值和逆值都很容易计数。模块化算术是指大量此类单时间函数的存在。因此，在本节中，我们将探索以找到此类功能。关键字：单向，逆，加密，DH协议。
确定您是需要方差还是HACCP计划...
许可证和建立联系信息。根据HACCP计划控制的食物列表。每个食品的流程图，包括过程步骤，危害，危害控制，临界控制点，成分，设备和食谱的步骤。关键控制点和临界限制。正在遵循监视关键限制和验证标准操作程序的方法和频率。纠正措施。支持文件，例如员工培训标准操作程序，空白记录表格以及DATCP所需的任何其他信息。
根据人工智能确定儿童性虐待帖子
在 Twitter 和暗网论坛等表面网络平台上，每天创建和共享的儿童性虐待材料 (CSAM) 数量非常高 ([1])。从数量上看，人类专家无法手动拦截或识别 CSAM。然而，自动检测和分析在线文本中的儿童性虐待语言具有挑战性且耗时，这主要是由于数据格式的多样性和托管平台的隐私限制。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习技术的 CSAM 检测智能算法 ([2])。我们的 CSAM 检测模型不仅可用于清除在线平台上的 CSAM，还可以帮助确定犯罪者的行为，提供证据，并为热线、儿童机构、教育计划和政策制定者提取新知识。