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我们的地下水可持续发展计划
实施前瞻性重点：填补数据空白，以支持持续监测和模型改进 • 扩大地下水位和质量监测 • 扩大海水入侵监测网络 • 扩大自愿井计量 • 评估地下水 - 地表水相互作用 • 利益相关者激励计划：回扣 • 增强地下水井数据库：井登记 • 更新盆地数值模型项目以 GSP 开发期间启动的项目为基础，并将尽可能继续争取赠款资金
电动汽车停车场的虚拟储能电站，为本地/全球电力系统提供支持
近年来，可再生能源 (RES) 在电力系统中的渗透率大幅提高。此外，化石燃料汽车逐渐被电动汽车取代。随着供应侧 RES 渗透率的提高和需求侧插电式电动汽车 (PEV) 渗透率的提高，电力系统的间歇性也随之增加。本文提出了一种虚拟存储工厂 (VSP) 的新型结构，以将 PEV 的存储潜力集成到电力系统中。建议的 VSP 由智能充电站、停车场聚合器 (PLA)、本地服务提供商 (LSP) 和全球服务提供商 (GSP) 组成。PLA 根据供应侧的灵活性要求协调 PEV 的充电/放电策略。LSP 旨在缓解电网薄弱线路的拥堵。当电力系统出现电力短缺/过剩时，GSP 为批发电力市场提供上调/下调。在供应方面，电力市场由三个交易大厅组成，包括日前市场、日内市场和平衡市场。 VSP 以长期、中期和短期提前通知的方式将 PEV 的存储潜力分层次整合到三个市场层面。电价数据取自丹麦电力市场。在 IEEE 14 总线系统上检验了所建议的方法。结果表明，所建议的 VSP 在关键时段为电力系统提供了本地和全球能源安全。
通过平滑学习图上的图形信号处理进行基于 EEG 的运动想象解码
摘要 — 目的：本文提出了一种基于图信号处理 (GSP) 的方法，通过获取任务特定的判别特征来解码两类运动想象脑电图数据。方法：首先，使用图学习 (GL) 方法从脑电图信号中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行对角化，获得正交基，使用该基计算脑电图信号的图傅里叶变换 (GFT)。第三，将 GFT 系数映射到判别子空间，以使用由 Fukunaga-Koontz 变换 (FKT) 获得的投影矩阵区分两类数据。最后，对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据所得特征的方差来区分运动想象类别。结果：在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上评估所提出的方法，并将其性能与 i) 使用由皮尔逊相关系数构建的图上提取的特征和 ii) 三种最先进的替代方法进行比较。结论：实验结果表明，所提出的方法优于其他方法，反映了整合 GL、GSP 和 FKT 元素的额外优势。意义：所提出的方法和结果强调了整合 EEG 信号的空间和时间特征在提取能够更有力地区分运动想象类别的特征方面的重要性。
间歇泉地热潜水泵系统
在其他地热泵送技术之前，高级技术泵和永久磁铁电动机保持领先地位。泵构建是为了处理地热应用所需的高流量。它们具有耐热性，旨在以高RPMS运行，并具有无剪接电气连接，以提高可靠性和运行方式。永久磁铁电动机运行冷却器，使用更少的电力，并且持续时间比异步感应电动机更长。间歇泉系统提供最可靠，最通用，最节能的GSP系统。
航空航天 - ashevilleeconomicdevelopment.com
全面建成后，这座世界一流的设施将占地 120 万平方英尺，成为南阿什维尔占地 900 英亩的 Biltmore Park West 技术和研究园区的核心。Biltmore Park West 位于 I-26 公路上，可欣赏蓝岭山脉的壮丽景色，毗邻阿什维尔市中心、阿什维尔地区机场 (AVL) 和附近的格林维尔斯巴达堡国际机场 (GSP)，正逐渐成为南部最新的先进航空航天制造业首选目的地。北卡罗来纳州作为航空航天市场的声誉日益提高，并且作为“首飞国”的地位似乎对下一代来说都是稳固的。
使用卷积和复发性神经网络静音EEG语音识别，其精度为85％，为9个单词分类
1个实验ML系统细分，Sberdevices Department，PJSC Sberbank，121165俄罗斯莫斯科； dvvorontsova@sberbank.ru（d.v.）; aizubov@sberbank.ru（a.z.）; bernalis@yandex.ru（P.R.）; ensezvereva@sberbank.ru（E.Z.）; le tlipman@sberbank.ru（l.f.）; ablanikin@sberbank.ru（A.L.）; aalekokolova@sberbank.ru（A.S。）; Markov.s.s@sberbank.ru（S.M.）2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
申请的实验室和Mopath列表：2024年5月
病理/实验室和分子病理学/MAAA/GSP CPT代码更改应用程序（CCA）已由CPT编辑小组在2024年5月的会议上审议。这些申请也将包含在拟议的小组议程中，该议程将于2024年3月1日发布到AMA网站。此列表包括代码申请名称，受影响的代码以及请求的描述。直到CPT编辑小组对这些请求进行行动之前，仅出于信息目的提供以下信息，为有兴趣的个人提供信息，以帮助确定是否参加会议并就给定主题（S）发表评论。
市长研究生奖学金计划
1. 您必须提交学校确认书的副本，以证明您选择的学校已收到您的市长研究生奖学金计划 (MGSP) 申请。除非我们的办公室在每所学校的申请截止日期栏中指定的截止日期前收到了指定文件，否则您的 M GSP 申请将不会转发给学校。要验证您的学校申请提交情况，您可以发送在线确认页、招生办公室的录取通知书/电子邮件或作废支票的副本。请参阅申请手册了解申请程序。如果您需要更多信息，请联系 MGSP，邮箱地址为 mgsp@dcas.nyc.gov。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。