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NextEra 能源资源开发有限责任公司
项目描述：听证审查员特殊使用许可申请 #PL23-0408 由 David Lawlor 代表 NextEra Energy Resources, LLC 提交，用于建造新的公用事业规模的电池储能系统 (BESS)。根据 Skagit 县法规 (SCC) 14.16.190(5)(c)，该用途被归类为主要公用事业开发，如 SCC 14.04.020 中所定义。拟建的 BESS 将位于 22.55 英亩的土地上，能够在 4 小时内存储高达 200 兆瓦时 (AC) 的电能，总共 800 兆瓦时电能，位于电力转换系统 (PCS) 单元内。PCS 单元包含一个 BESS 逆变器和一个变压器。芒特弗农 BESS 项目包括一条 115 千伏 (kV) 架空发电机连接线，架设在高达 120 英尺的木质或钢制杆上，向西北延伸约 2,200 英尺，与普吉特海湾能源 (PSE) 弗雷多尼亚变电站互连。该项目将为附近的 Bay View、Avon、芒特弗农、伯灵顿和斯卡吉特县大区等社区提供本地电力容量和电网弹性。拟建项目将包括挖掘约 14,700 立方码材料和放置约 8,920 立方码材料。拟建项目位于 Bayview Ridge 城市增长区内，位于 Bayview Ridge 重工业 (BR-HI) 分区/综合计划指定区域内，如 2016 年 7 月 5 日通过的斯卡吉特县综合计划和相关地图所示，并随后进行了修订。提议人/项目联系人：NextEra Energy Resources Development, LLC, c/o David Lawlor 和 Sara Twitchell, 700 Universe Boulevard, E5E, Juno Beach, FL 33408。业主：Sierra Pacific Real Estate LLC, c/o Gary Blanc, PO Box 496028, Redding, CA 96049。Puget Sound Energy, c/o Holly Mouser, PO Box 97034, Bellevue, WA 98009。项目位置：提议的项目位于 McFarland Road（P131483）西侧、Ovenell Road 南侧的 P129949 和 P21265，相邻的东边地产地址为 Ovenell Road 14658、14660 和 14662（分别为 P117970、P129950 和 P129951）。 PSE 变电站位于 13085 和 13235 Ball Road（P21272 和 P21273）的正西和西北方向。该地块包括 Sierra Pacific 绑定地块规划的地块 1（记录在 AF#200911160068 下）和边界线调整地块 B（AF#200803040059），是位于芒特弗农的短地块 # 44-87 地块 2 的一部分，位于华盛顿州斯卡吉特县第 9 区、乡镇 34N、范围 3E WM 内。牵头机构：斯卡吉特县规划和开发服务部。该提案的牵头机构已确定它不会对环境产生重大不利影响。根据 RCW 43.21C.030 (2) (C)，不需要环境影响声明 (EIS)。此项决定是在审查了已完成的环境检查表和牵头机构存档的其他信息后做出的。此信息可根据要求向公众提供。此项决定受下文确定的缓解措施的约束，并应被视为根据斯卡吉特县法典 16.12 批准土地使用和/或许可的条件。此类条件被视为具有约束力，除非重新发布阈值决定，否则后续决定不得更改。1. 经斯卡吉特县规划和开发服务部门批准的临时侵蚀/沉积控制措施必须在放置任何填充材料之前到位。申请人必须按照斯卡吉特县法典 16.12 维护所有临时侵蚀/沉积控制措施
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和
T2K实验 - 西里西亚大学
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Abe，N。Abgrallp。 Albert M，D。Allan Au，P.-A。Amaudruz，C。Andreophoulosau，B。AndrieuAk，M.D。Anners F，C。Angels au，St.Aoki AA，O.Araoka R，J.Argyrias P，A.Ariga C，T.Ariga C，St.Sasybecov K，J.P.A.M.Andrew N，D。AfuiAF，A。DabercherO，O Ballester S，M.Barbi AN，G.J。 Barker BD，P。Baron H，G。Bars AJ，P。 Berger K，H。Berns，I。 Bloodel，J。BlondelP，A。A。A. A. Bodek Ao，C。Bojechko和J BD，M。BoyerH，N。Braam，R。BradfordAO，A。A。 Brinson，C。查找N，D.G。 Brook-Roberge和M. Bryant和 calpad，D。呼叫，h。 Caravaca，J。Carroll AD，S.L。 cartwright，A。 Load BD，R。Castle S，M.G。 Catanasi V，C。CavataH，A。AF，A。A. A. A. A. A. Carrier H，C，R。God K，G.S。 Davies A，St. Davis BE，M。DayAO，X。 escall F，L。Escape T，L.S。 基因F，F.C。 Grant AT，N。Grant Au，F。Green S，S。Greenwood U，P。Andrew N，D。AfuiAF，A。DabercherO，O Ballester S，M.Barbi AN，G.J。Barker BD，P。Baron H，G。Bars AJ，P。Berger K，H。Berns，I。Bloodel，J。BlondelP，A。A。A. A. Bodek Ao，C。Bojechko和JBD，M。BoyerH，N。Braam，R。BradfordAO，A。A。 Brinson，C。查找N，D.G。 Brook-Roberge和M. 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