Kraken在高批量的迅速发展和制造可扩展性的沿海平台方面拥有成功的记录。K3 Scout是一种低成本,低签名,高性能的自动多误差USV,用于使用商业和军事应用。K4 Manta是一个正在开发中的独特,创新的可扩展平台,它将在淹没秘密浸润,持续的斑点或游荡角色之前,在大距离内带来多个误解有效载荷。k5 kraken将是确定性的,高性能的沿海武装直升机,能够快速单独或精确地订婚,以防御沿海或漂浮的资产。
从今天开始的市场开放,公司的普通股将以新名称开始在加拿大证券交易所进行交易,公司的交易符号将从“ Ivor”变为“ UUSA”。公司的新CUSIP编号为50075x102,而新的ISIN编号为CA50075X1024。公司的股本保持不变。
Kraken在充电时间中也很明显。使用15kW充电器,可以在大约四个小时内完全充电23kWh电池,并可以同时充电多达9台电池。集成的细胞加热器以加快充电,尤其是在困难条件下有益的。通过用户界面可以完全自定义充电过程。
服务的成本增加了1700万美元,并获得了整整期限的许可费,较高的基础劳动力成本和其他可变成本,部分被降低了不良和可疑债务而导致的债务,而Kraken的全部功能。在HY24中,基础EBITDA排除了5400万美元的劳动力成本,因此HY25的总劳动成本和FTE较低。 与24财年相比,将成本降低成本降低100-1.5亿美元的目标仍在正常,基于实施的倡议,我们预计下半年的收益将在24财年的目标中获得适度的节省,而其余的则在26财年提供。在HY24中,基础EBITDA排除了5400万美元的劳动力成本,因此HY25的总劳动成本和FTE较低。与24财年相比,将成本降低成本降低100-1.5亿美元的目标仍在正常,基于实施的倡议,我们预计下半年的收益将在24财年的目标中获得适度的节省,而其余的则在26财年提供。
• 4 年以上应收账款和/或簿记经验,重点放在具有开具发票、对账和管理 100 多个客户账户经验的人身上。会计或相关领域的学士学位 • 2 年 QuickBooks 和 Google Suite 经验。需要具有使用 Kraken、Authorize.net 或类似软件的经验。 • 了解多种付款方式,包括电汇、ACH(收据和提款)、Cyrpto/Bitcoin 和 USDT。 • 注重细节,具有出色的口头和书面沟通能力。 • 证明对基本会计原则和 SFAS 规则有理解 • 耐心、积极主动、善于合作,具有分析和解决问题的心态。 • 通过对付款和客户账户进行对账,支持公司优化我们的财务交易和系统
摘要 — 在生产高性能计算 (HPC) 数据中心,许多因素(包括工作负载计算强度、冷却基础设施故障和使用节能冷却)都会大幅提高 CPU 温度。与 CPU 热设计相关的研究表明,工作温度的细微变化会严重影响 CPU 的寿命、耐用性和性能。因此,监控和控制 CPU 的工作温度至关重要。在本研究中,我们设计了一种自动且连续的 CPU 热监控和控制方法来维持和控制健康的 CPU 热状态。本研究利用 Redfish 协议监控 CPU 温度,并使用动态电压频率调整来控制温度。我们开发了一个参考实现,并使用 150 个 Raspberry Pi3 节点集群评估了我们的方法。我们在不同场景中执行了广泛的 CPU 热分析。我们分析了 CPU 在室温下 100% 负载下达到最高温度的速度。根据我们的实验,在最低和最高 CPU 频率配置下,100% 负载的 CPU 的温度分别可升至 ∼ 72°C (161.6°F) 和 ∼ 86°C (186.8°F)。我们分析了在八种温度配置下应用热控制对 CPU 的热和频率缩放行为的影响。我们观察到,在较低温度配置(例如 70°C (158°F))下应用热控制是修复过热 CPU 的更好配置。根据所提出的模型,在正常温度下运行的 CPU 将消耗相对较少的能量,提供更高的性能并增强其耐用性。索引术语 —CPU 温度、自动化、HPC、数据中心、Kraken、动态电压和频率缩放、省电、性能、动态热控制、Redfish、DVFS、Kraken、计算集群动态热控制、动态电压和频率缩放、数据中心自动化、高性能计算
在项目的过程中,客户登记了由Kraken Platform 5自动化的V2G充电和释放的托管关税,该收费和释放自动化,该平台5负责最佳地安排EV行为以及和解和计费。客户能够输入其充电偏好(目标最高(SOC)和准备就绪),并通过章鱼能源应用程序查看他们的每日V2G时间表;客户收费的首选项被视为V2G计划中的最重要偏好。在BM试验阶段之前,Powerloop在托管充电和放电关税上使用V2G电动汽车显示出巨大的价值潜力。通常,最佳行为包括在下午的高峰期内进行V2G排放和出口,然后在准备就绪的时间内对目标SOC充电。
图1。Moshpit和示范分析的概述。(a)当前分析工作流的示意图。对Kaiju的分类注释得到了原始阅读的支持,并且可以将Kraken 2应用于对原始读取,重叠群或脱封的MAGS进行分类。用蛋酒贴剂的功能注释可用于重叠群或(解换)mags。(b)塔拉海洋数据集的重新分析。该地图描绘了全球收集样品的香农多样性,对四个位置的缩放视图显示了跨样本深度的分类学分配。bray-curtis主坐标散点图突出了深海样品之间的组成相似性。(C-D)基于读取(C)和基于MAG的可可分析(D)在发酵过程中表现出一致的多样性下降,并伴随着功能基因谱的变化。
个人简介 Nathan See 先生是橡树岭国家实验室聚变与裂变能与科学理事会热工水力学小组的技术人员。他于 2006 年获得爱荷华州立大学航空航天工程学士学位,并于 2007-2008 年在雪城大学航空航天工程专业攻读硕士学位。加入 ORNL 之前,他在业界工作了 14 年,专注于耦合 CFD 与物理测试,包括风洞和赛道测试;范围从超音速公务机到弹道学,从地面车辆到赛车。Nathan 在大型 HPC 计算方面经验丰富,使用过过去十年中速度最快的一些机器(Jaguar、JaguarPF、Kraken、EOS、Titan)。在 ORNL,Nathan 的重点是研究大型复杂几何形状的 HPC 利用以及利用设计优化进行有影响力的研究。其中包括转型挑战反应堆 (TCR),该项目正在利用增材制造的进步来 3D 打印下一代核反应堆;以及轻水反应堆先进模拟联盟 (CASL) 内的项目。
这些陈述涉及未来的事件和条件,因此涉及已知和未知的风险,不确定性和其他因素,这些因素可能导致实际结果,绩效或成就与声明所表达或暗示的任何未来结果,表现或成就有实质性不同。此类因素和假设包括一般经济状况的影响,从当前的基本面和关于市场份额的基本面和假设投射到未来的销售能力,改变政府当局的外交率和行动或具有对水道管辖的跨境机构,谈判以及在准备前瞻性信息的过程中进行误解的能力。Kraken认为,这些陈述中所反映的期望是合理的,但是不能保证这些期望将被证明是正确的,并且在参考中包含或通过参考文献中包含的这种前瞻性陈述不应过分依赖。这些陈述仅在本演讲之日起说。此外,还有一些已知且未知的风险因素可能导致公司的实际结果,绩效或成就与前瞻性陈述所表达或暗示的任何结果,绩效或成就有实质性差异。