XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMBES
MBE对美国经济报告的贡献
在2017年，估计有101.5万MBE的员工（雇主MBES），这些公司的收入为1.401万亿美元，雇用了89.23万人。2个可分类的MBE值贡献占GDP的2.3％，约为5000亿美元，而非少数雇主公司为15.5％。到2040年代中期，少数族裔人口将构成美国的大多数人口和劳动力，尽管少数群体将继续增长，因为当前趋势继续下，少数群体可分类的雇主企业对GDP的贡献仅为5.5％。有证据表明，对于所有可分类公司，MBE的生产率水平低于全国平均水平，并且随着时间人群股票逆转，追赶率不足以达到非少数公司的速度。作为一项政策问题，如果业务部门的份额越来越低于全国平均水平，那么对未来美国经济增长的影响就会产生影响。如果进一步的研究支持这些发现，则政策努力可以转向通常提高MBE生产率增长的解决方案，并支持MBE在更高生产率增长领域的参与。
和多波束声纳后向散射图像
(https://maps.ccom.unh.edu/portal/apps/webappviewer/index.html?id=28df035fe82c423cb3517295d9 bbc24c#. 2021 年 12 月 10 日) ........................................................................................................................... 20 图 19：R/V Gulf Surveyor (http://ccom.unh.edu/facilities/research-vessels/rv-gulf-surveyor)。 .......... 21 图 20：RVGS 图，其中包含关键位置和拖曳点相对于船舶参考点的偏移（未按比例绘制）。 ............................................................................................................................. 21 图 21：安装了拖缆的 R/V Gulf Surveyor 甲板上的 Klein 4K-SVY 侧扫。 ............................................................................................. 23 图 22：具有声学阴影、距离尺度、第一次回波和水柱的典型 SSS 数据示例。 ........................................................................................................................................................... 24 图 23：带有集成表面声速探头的 Kongsberg EM2040P MBES。 (https://www.kongsberg.com/maritime/products/ocean-science/mapping-systems/multibeam-echo- sounders/em-2040p-mkii-multibeam-echosounder-max.-550-m/) ........................................................................... 25 图 24：安装在 R/V Gulf Surveyor 中心支柱上的 EM2040P（照片：NOAA 的 Patrick Debroisse 中尉）。 ........................................................................................................................................... 26 图 25：在 50m 范围内布置用于位置置信度检查的 SSS 线。 ........................................................................... 27 图 26：相对于 MBES 目标位置（红色）的 SSS 接触位置（蓝色）。 ......................... 28 图 27：地理参考框架和船舶参考框架中的接触位置误差。接触位置主要位于 MBES 位置的东面。 ......................................................................... 28 图 28：应用地图校正后的 SSS 接触位置。 ......................................................................... 29 图 29：应用地图校正后，在地理和船舶参考框架中看到的 SSS 接触位置 ............................................................................................................................. 29 图 30：测量区域，其中 60m 和 80m 线路平面图以红色显示。 ........................................................................... 30 图 31：掩盖马赛克（左）隐藏接触，透过马赛克（右）显示接触。 ...... 32 图 32：使用自动所有数据，显示应用增益和定位校正之前的所有线路的 SSS 马赛克。覆盖在 RNC 13283 上。...................................................................................................... 33 图 33：使用 Auto-All 数据可视化应用地图校正和 EGN 后的 SSS。....... 34 图 34：DTM（顶部）显示折射伪影，与 ping 数据（底部）中看到的伪影相同。...................................................................................................................................................................... 35 图 35：EM2040P MBES 数据的全覆盖 DTM............................................................................................................. 36 图 36：EM2040P 数据从天底滤波到 45º 后的 DTM。............................................................................. 37 图 37：EM2040P 以 300 kHz 和 50cm 分辨率收集的 MBAB。西北采集点在左侧，东南采集点在右侧。后向散射强度以分贝表示，默认比例为 10 到 -70dB。 ........................................................................................................................... 38 图 38：调整后的 NW MBES 数据可视范围为 -4 至 -28db.................................... 39 图 39：SSS 接触位置（左）和 MBES 假定的“真实”位置（右）。........................................ 40 图 40：应用地图校正后的 SSS 接触位置。原始 SSS 位置以绿色标记标注。............................................................................................................. 41 图 41：地图校正前（左）和地图校正后（右）的另一个示例，最初显示两条独立的龙虾笼线。............................................................................................. 41 图 42：应用地图校正后，两条 SSS 线之间的差异约为 7.5 米。红色框突出显示了沙波应重叠的区域。............................................................................. 42 图 43：NW 采集站点：叠加之前的 MBES（顶部）、SSS（中）和 MBES 后向散射（底部）。 ........................................................................................................................................................... 44 图 44：SE 采集点：叠加前的 MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）。 ........................................................................................................................................... 45左侧为西北方向采集点，右侧为东南方向采集点。后向散射强度以分贝表示，默认范围为 10 至 -70dB。 ........................................................................................................................... 38 图 38：调整后的西北方向 MBES 数据可视范围为 -4 至 -28db........................................ 39 图 39：SSS 接触位置（左）和 MBES 假定的“真实”位置（右）。............................................................. 40 图 40：应用地图校正后的 SSS 接触位置。原始 SSS 位置以绿色标记标注。 .................................................................................................................... 41 图 41：地图校正前（左）和地图校正后（右）的另一个示例，最初显示两条独立的龙虾笼线。 .................................................................................................................... 41 图 42：应用地图校正后，两条 SSS 线之间的差异约为 7.5 米。红框突出显示了沙波应该重叠的区域。 ........................................................................... 42 图 43：NW 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 44 图 44：SE 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 45左侧为西北方向采集点，右侧为东南方向采集点。后向散射强度以分贝表示，默认范围为 10 至 -70dB。 ........................................................................................................................... 38 图 38：调整后的西北方向 MBES 数据可视范围为 -4 至 -28db........................................ 39 图 39：SSS 接触位置（左）和 MBES 假定的“真实”位置（右）。............................................................. 40 图 40：应用地图校正后的 SSS 接触位置。原始 SSS 位置以绿色标记标注。 .................................................................................................................... 41 图 41：地图校正前（左）和地图校正后（右）的另一个示例，最初显示两条独立的龙虾笼线。 .................................................................................................................... 41 图 42：应用地图校正后，两条 SSS 线之间的差异约为 7.5 米。红框突出显示了沙波应该重叠的区域。 ........................................................................... 42 图 43：NW 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 44 图 44：SE 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 45........... 42 图 43：NW 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 44 图 44：SE 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 45........... 42 图 43：NW 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 44 图 44：SE 采集点：MBES（顶部）、SSS（中间）和 MBES 背向散射（底部）在叠加之前。 ............................................................................................................................................................. 45
通过移动电池储能系统捕获配电网中被削减的可再生能源
本文针对配电网中车载移动电池储能系统 (MBES) 车队的日常运行提出了一种新的调度模型。配电网安装了各种风能和光伏分布式资源，其中一部分可再生能源发电能力由于各种技术原因而被削减。MBES 车队调度模型旨在通过在需要的时间和地点吸收和释放过剩能源来最大限度地减少可再生能源的削减。因此，通过 MBES 车队的最佳时空和电力能源调度来恢复可变的空间和时间可再生能源发电削减。有效考虑了 MBES 单元运输所需的运输时间，包括拆卸、移动和连接。此外，还通过新公式对 MBES 运输成本进行了详细分解和建模。提出的 MBES 车队运营模型可以轻松集成到可用的商业配电最佳功率流包中。考虑到线性，该模型可以通过实现全局最优来处理非常大规模的实际网络，而不会出现收敛问题。该模型经过数值测试，模拟结果证明了该模型能够有效地回收相当一部分被削减的可再生能源，而与资源类型、发电时间段或安装位置无关。
时空和功率 - 移动电池存储的能量调度，以减轻分销网络中的风能和太阳能削减
摘要：几种技术，计算和经济障碍已导致减少基于可再生能源的发电量，尤其是在渗透率较高的系统中。考虑到减少能量的空间和时间分布，移动电池能量存储（MBE）可以应付此问题。因此，提出了一种新的操作模型，以最佳的使用风和光伏（PV）资源的分配网络中的MBE。由于公交电压，馈线超负荷和电力过量，网络经历了减少情况。MBES是一个压实在容器中的卡车安装电池系统。提出的模型旨在确定MBE的最佳时空和功率 - 能量状态，以达到最小的缩减比率。该模型考虑了MBE的运输时间和成本，同时建模了主动和反应性功率交换。该模型是线性的，没有收敛性和最佳问题，适用于现实生活中的大型网络，并且可以轻松地集成到商业分销管理软件中。在测试系统上的实现结果证明了其功能，可以在所有削减模式和场景下恢复风能和PV资源的相当大的能量份额。
多频海底声向散射作为...
Multibeam Echosounder（MBE）已成为海底映射的主要工具。技术进步和改进的数据处理方法提高了测深测量的准确性和空间分辨率，并且还导致了MBES反向散射数据的使用越来越多，用于海底地质和底栖生物栖息地映射应用。MBES BackScatter现在经常用于表征海洋陆战队和动物区系的栖息地，有助于开发有效的海洋空间规划和管理策略，并且通常可以更好地对海床进行分类。最近，进一步的技术进步使得在多声纳操作频率（多频反向散射）下对反向散射的获取和分析具有后续的潜在利益，可改善海底表征和分类。本评论重点介绍了与多频的海流声学反向散射相关的当前可用的同行评审论文，从而对不同底栖环境的贡献进行了全面的摘要，为相关应用程序和概述挑战和研究指示奠定了基础。
附录I-B调查设备清单
Geophysical survey instruments may include side scan sonar (SSS), multibeam echosounders (MBES), magnetometers/gradiometers, shallow (parametric subbottom) and medium (sparker) penetration single or multi-channel subbottom/seismic profilers, and all support systems (e.g., positioning, motion sensor, compass, sound velocity profiler [SVP]) as以及高分辨率的视觉成像系统（例如，水下摄像头）和被动声监测（PAM）系统。要使用的行业标准调查等级系统包括但不限于以下系统（或同等学历）：
公平行动计划摘要：美国商务部
供应链，承诺跟踪和披露供应商多样性和承包商/分包商多样性的分类数据，制定强有力的外展计划，与小企业、少数族裔、退伍军人和女性拥有的企业合作，并确定行业伙伴关系，以支持高质量、公平的劳动力发展战略。2.促进全民包容性资本主义，扩大企业和企业家的增长机会，包括在服务不足的社区。少数族裔拥有的企业和农村企业在获得资本、联邦合同、出口机会、技术支持或建议以及网络方面面临差距。少数族裔企业 (MBE) 建立、扩张和发展的最大障碍仍然是获得资本。为了解决这些障碍和其他障碍，商务部将：