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评估现有和潜在的税收激励措施在
缅因州公共事业委员会 (PUC) 目前有一个开放的案卷（编号 2022-00345），用于收集利益相关方对第 324 章可能进行的修改的意见，该章规定了不受联邦能源监管委员会管辖的小型发电机与输电和配电系统互连的程序和协议。在之前的案卷中，PUC 聘请州际可再生能源委员会 (IREC) 评估缅因州太阳能和储能项目的互连流程，以响应 LD 1100“一项支持缅因州家庭和企业继续使用太阳能和电池储能的法案”。在此过程中，IREC 对该州互连程序和实践的效率、成本和透明度进行了评估，并提交了一份包含其建议的报告。4
现有街区规划 - 拟议布局规划
街区平面图 - 现有街区平面图 - 拟议布局平面图 - 现有布局平面图 - 拟议场地平面图 - 现有场地平面图 - 拟议街景/环境平面图 - 现有街景/环境平面图 - 拟议立面（正面） - 现有立面（正面） - 拟议立面（侧面） - 现有立面（侧面） - 拟议立面（背面） - 现有立面（背面） - 拟议楼层平面图 - 现有楼层平面图 - 拟议屋顶平面图 - 现有屋顶平面图 - 拟议剖面图 - 现有（请描述）剖面图 - 拟议（请描述）投影图 - 现有（请描述）投影图 - 拟议（请描述）详图（请描述）混合/组合平面图（请描述）垃圾箱存储 - 细节地形图调查图（请描述）地下室影响评估景观规划可行性评估 3D 模型循环经济声明
现有的 NeuroIS 研究重点是什么？
NeuroIS 是一个利用神经科学理论和工具来更好地理解信息系统现象的研究领域。目前，NeuroIS 仍然是信息系统中的一个新兴领域，可用的研究数量有限。由于计划或执行 NeuroIS 研究的研究人员需要了解相关期刊上发表的现有实证研究的状态，我们分析了 78 篇实证文章，并提出了一个综合框架来了解现有 NeuroIS 研究的重点。我们的框架建立在刺激-有机体-反应理论的基础上，该理论解释了刺激因素会影响用户的心理过程，从而进一步导致他们的反应。然后，我们回顾收集到的文章并总结他们的发现，以提供更多有关 NeuroIS 研究的细节。通过这篇文献综述，我们在影响因素、测量工具和主题方面确定了未来 NeuroIS 研究的几个机会。我们相信我们的工作将为未来的 NeuroIS 研究提供一些有意义的见解。© 2019 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
建议现有参与者的NDIS计划旅程
在本次会议上，您还可以提出以前未确定的任何额外的高成本支持需求 - 诸如高成本辅助技术或家庭修改之类的东西。代表将提供有关最终确定这些支持项目资金所需的支持信息的指导。
抽水蓄能电站的现有和新建布置
随着风能和太阳能等可变可再生能源的整合，能源行业正在经历重大转型。这些能源随时间、日、季和年而变化；因此，需要短期和长期储能技术来保证电力的平稳和安全供应。本文批判性地回顾了现有的抽水蓄能电站类型，强调了每种配置的优缺点。我们提出了一些创新的抽水蓄能安排，这增加了找到合适地点建造大型水库以长期储存能源和水的可能性。在赞比西河上游流域的案例研究中，对一些建议的安排进行了比较，该地区由于地势平坦、气候干旱，储水能力受到很大限制。结果表明，建议的短期和长期循环组合抽水蓄能安排可能是可行的储能解决方案，并将储水成本降至接近零。
抽水蓄能电站的现有和新建布置
提高区域供水安全或实现流域间水平衡。用于跨流域调水的PHS厂通常具有较长的隧洞或使用上游水库作为运河，以促进流域水位转换，例如澳大利亚的雪山计划[38]和美国的大古力水坝[39,40]。
超临界二氧化碳功率循环交叉尺寸
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
附件 A – UF 现有退休计划信息
投资 参与者对其账户拥有投资自由裁量权，并可从 VALIC 可用选项下提供的投资选项中进行选择。附件显示了当前计划阵容。 计划设计和资产 有关计划设计和历史资产的信息可在附件的计划摘要说明中找到。 工资结构 – 缴款提交 – 每两周 数据汇款频率 – 每两周 数据汇款方式 – PGP 加密和 SFTP 缴款汇款 – ACH
现有神经隐私控制清单 - Beadle Scholar
达科他州立大学，美国南达科他州麦迪逊 dustin.steinhagen@trojans.dsu.edu；houssain.kettani@dsu.edu 摘要 脑机接口 (BCI) 促进了大脑和计算机之间的通信。随着这些设备在医疗领域之外越来越受欢迎，人们对大脑隐私风险和对策的研究兴趣也日益浓厚。文献中已经发现了几种神经隐私威胁，包括大脑恶意软件、收集的脑电波中包含的个人数据以及神经数据保护方面法律制度的不足。已经提出或实施了数十种控制措施来保护神经隐私，尽管目前还不清楚神经隐私控制的概况。本文列举了来自开源存储库、BCI 提供商和学术文献的已实施和拟议的神经隐私风险缓解技术。这些控制措施被映射到 Hoepman 隐私策略，并描述了它们的实施状态。确定了确保神经隐私保护的几个研究方向。