棕榈油加工产生的空水果束废物,具有较高的有机含量。空的水果束每年产生多达600万吨废物,而这种废物尚未被广泛使用,因此可以成为未来污染等环境问题。使用废物的替代方法是将它们转化为有机肥料或堆肥。因此,本研究旨在通过使用渗滤液激活剂来分析和比较EM4激活剂堆肥的结果,每个激活剂的堆肥时间以及堆肥质量的效果以及SNI的质量指的是SNI 19-7030-2004。在这项研究中,通过添加1升EM4激活剂并增加1升浸出水,进行了三个无需治疗的实验,进行了21天的堆肥过程。测得的参数是物理,温度,湿度,pH,C,N,P,K和C/N-RATIO。The results of this study indicate that composting with EM4 activator resulting composting pH level of 4.4 - 6.2, humidity of 1.5 - 70%, temperature of 29-38 °C, brownish black in colour, rough and hard in textures and soil-like (earthy) smell while composting using leachate water has a pH of 4.6 - 6.5, humidity of 3.9 - 80%, temperature of 29- 38 °C and brownish black in颜色,粗糙的质地和略微臭。带有EM4激活剂的堆肥比使用渗滤液更快。在质量方面,使用EM4激活剂的堆肥产生了更高质量的堆肥,与渗滤液活化剂堆肥相比,堆肥质量接近SNI 19-730-2004要求。关键字:堆肥,空束,激活剂,EM4,渗滤液。。
系统模型,并帮助建立了该模型的PSD版本(现在是耦合的北极预测系统,CAFS)。我还努力理解极端北极风的分布及其对海冰的影响。2008年10月至9月。 2010年,博士后研究助理NOAA ESRL PSD水循环分支Boulder,CO产生了与WRF一起在加利福尼亚州进行了11年的6公里。验证了针对风源数据和响应数据的缩减,以评估其适用于塞拉屏障射流动力学研究的适用性。在过去半个世纪的观察中研究了低频的可变性和圣安娜风的趋势。生成了arkstorm的气象数据。2002-九月。 2008年研究助理气候敏感性研究休息室,加利福尼亚州洛杉矶,使用MM5创建的高分辨率(6公里)气候重建研究了南加州的中尺度气候动态。i的重点是传统气候模型无法反应的气候的三个方面:地表空气温度和风的昼夜周期,地形与降水的相互作用以及圣安娜风的动态原因。顾问:Alex Hall博士。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器,重点是将光学斩波器集成到系统中。 顾问:蒂姆·凯恩(Tim Kane)博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园(Research Laboratory University Park),宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法,用于自适应过滤(神经网络)。2000-2002本科研究助理大气传感和宾夕法尼亚州LIDAR LAB UNICYER PARK设计并建造了Rayleigh Lidar的接收器,重点是将光学斩波器集成到系统中。顾问:蒂姆·凯恩(Tim Kane)博士1999 - 2000年合作教育学生应用研究实验室大学公园(Research Laboratory University Park),宾夕法尼亚州实施并测试了一种非线性机器学习算法,用于自适应过滤(神经网络)。与信号/噪声比和输入信号的数量相比,测试了其鲁棒性。
Ashesh Rambachan电子邮件:asheshr@mit.edu就业2022-2023新英格兰微软研究人员研究员。2023- M.I.T.经济学系助理教授教育2017-2022博士哈佛大学经济学专业。2013-2017 A.B.,经济学,普林斯顿大学,Summa Cum Laude。研究兴趣计量经济学,机器学习奖学金和奖项2022 David A.威尔斯经济学最佳论文奖。2022年经济研究审查欧洲之旅。2022中国星空之旅。2017-2020国家科学基金会研究生研究奖学金。工作论文“评估生成模型中隐含的世界模型”(贾斯汀·陈,凯恩·瓦法,乔恩·克莱恩伯格和sendhil mullainathan)。工作文件。“从预测算法到自动产生异常”(带有sendhil mullainathan)。工作文件。“在无法衡量的混淆下对预测算法的强大设计和评估”(与Amanda Coston和Edward Kennedy)。工作文件。“基于设计的不确定性在准实验中”(与乔纳森·罗斯(Jonathan Roth)一起)。工作文件。在美国统计协会杂志上拒绝和重新提交。“结构IV估计的因果解释”(与以赛亚·安德鲁斯,纳米·巴拉霍纳,马修·绅士和杰西·夏皮罗一起使用)。工作文件。“一种调节算法的经济方法”(与乔恩·克莱恩伯格(Jon Kleinberg),詹斯·路德维希(Jon Kleinberg)和sendhil Mullainathan一起使用)。nber工作文件号27111。工作文件。《经济学季刊》。“常见时间序列估计何时具有非参数因果意义?” (与尼尔·谢泼德(Neil Shephard)一起)。期刊出版物“确定观察数据中的预测错误”。 2024。
o PERS-412 将于 2024 年 8 月举行 FY25 人才管理委员会 (TMB),预计将于 9 月初公布结果。收到 TM 项目选拔或提名通知的官员将被要求在结果公布后的 7 个日历日内接受或拒绝该职位/提名。讨论的时间表至关重要,因为它将允许替代者得到通知,并且仍然满足本公告中包含的一些项目的相应截止日期。此外,接受 TMB 项目选拔的官员将被要求在结果公布后的 14 个日历日内提交 DHRB 合同(7 天接受项目,然后再 7 天提交 DHRB 文件)。 o 所有 TMB 项目都要求官员在申请之前已经接受过 DH 筛选。 o 单一长期任职部门的官员可以申请在第一次筛选后开始的项目。强烈建议您与详细人员讨论时间安排以及最适合您申请的 TM 委员会(FY25 或 FY26)。o 人才管理方案提交截止日期为 2024 年 7 月 12 日星期五 NLT。
《机构投资者》于 5 月 29 日(香港时间凌晨 5 点)发布的 2024 年亚太地区(日本除外)研究结果反映了 1,200 多家机构的 4,818 名投资组合经理和分析师的独立反馈。2024 年的方法已发生变化,以提高数据质量。对于今年的核心研究结果,我们仅使用前 5 个佣金等级(佣金支付超过 100 万美元的佣金等级)得出结果。本地经纪商和即将公布的其他结果(销售、交易和执行、企业访问)将使用与往年相同的所有 7 个佣金等级。结果汇总了 36 个行业,包括亚太地区的 24 个行业/宏观和 12 个国家/地区行业。摩根士丹利今年以 36 个公布职位位居第一,摩根大通和瑞银以 35 个公布职位位居第二,紧随其后。美国银行证券的排名也比去年有所提高,升至第四位,公布职位增加了 5 个。花旗银行以 33 个名次位列排行榜前五,与去年持平,并位列得分榜第三。
变流器功率模块化 50 kVA 功率模块 – 高达 600 kVA(12 个功率模块) 对称过载 110%(30 分钟内) – 125%(10 分钟内) – 150%(30 秒内) 电池化学成分 LFP – 磷酸铁锂电池 电池系统 直流电压范围 582.4Vdc – 759.2Vdc 电池容量 280 Ah 285 Ah 电池能量铭牌 186 kWh/机架 189 kWh/机架 电池 DoD 系数 95% 94.2% 电池寿命 20 年(1 个周期/天) AC/AC 最大往返效率 90% 最大电流 83 A 充电 / 87 A 放电/50 kVA 功率模块 AC 连接 2*185 mm²(高达 300 kVA)和 2*2*185 mm²(从 350 到 600 kVA) 额定电压 (Un) 400 Vac (3ph+N) -20%/+10% 额定频率 50 Hz +- 5Hz 防火 消防安全系统包括烟雾探测器、热探测器和灭火系统 环境
Sunsys HES XXL是一个完整的,准备使用高功率存储系统进行网格和离网应用。此系统基于标准柜:转换器柜C-CAB XXL和电池柜B-CAB XXL(CATL),以简单且安全的方式启用了多种配置。它非常适合大规模的商业和工业设施以及独立或共同关联(主要与可再生能源 - 项目)。
最近出现的技术改变了企业运作的方式。在包括制造和运输在内的许多行业中都可以看到影响。跨国公司的重点是满足客户的需求和要求,同时提高投资回报率和运营效率。供应链是关键业务流程之一,因此公司应利用包括物联网(IoT),机器人技术和人工智能(AI)在内的破坏性技术。物联网使公司可以实时沟通和联系,支持决策过程,提高可见性并增强供应链管理流程。工业4.0正在通过物联网等技术来改变制造业,从而为包括提高效率和提高质量的公司带来许多好处。供应链管理中的技术可创造竞争优势,提高性能,同时降低风险。此外,通过集成敏捷性,协作和信息共享,可以更有效地满足客户的需求。采用物联网,RFID和传感器技术可提高可见性,可追溯性,资源计划,同时允许公司满足客户的需求。最后,亚马逊等公司的出现表明,大量使用技术对于公司至关重要,以保持竞争力并满足需求。这样做,对自动仓库的大量投资使亚马逊通过物理基础设施和数字技术之间的连通性确保了有效的供应链。技术的进步使亚马逊能够达到峰值效率和灵活性,从而快速向客户提供物品。
精密医学是一种使用患者的遗传特征来指导预防疾病,诊断和治疗的决策的新医学方法。它的目标是针对每个患者的特定特征量身定制医疗和治疗计划,而不是使用替代方法。通过将当前的医学知识与基因组发现相结合,精确医学旨在最大化治疗治疗的功效并最大程度地减少潜在的副作用。这些重要组成部分包括基因组学,用于描述患者与健康和药物基因组学的基因相互作用,以显示遗传变体如何影响药物反应。有了从基因组和生物标志物信息中获得的见解,医疗保健提供者可以开发有针对性的疗法,还可以专注于预防疾病和早期发现。精确医学提供了有希望的结果和优势,例如成本效益,精确诊断,新颖的治疗和预防疾病。尽管有希望,但仍存在挑战,例如数据隐私和安全性,道德考虑,数据解释以及对大规模合作的需求。技术,研究和医疗保健基础设施的进步继续推动该领域向前发展并取得了长足的进步。关键字:精密医学,OMICS,大数据,预防医学,表观遗传学,药物安全,PPM,人工智能,DA。