计算机体系结构基础:处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件:编译器、解释器、高级和低级语言、结构化编程方法简介、流程图、算法、伪代码(冒泡排序、线性搜索 - 算法和伪代码)
为了减少交流微电网对大电网稳定性的影响,计划电力传输优于动态电力交换。为了最大限度地减少太阳能发电间歇性对大电网的影响并减少电池储能的使用,需要开发合适的运行方法。一种潜在的解决方案是交流微电网,其中光伏板通过削减输出功率来控制 [6]。在阳光明媚的日子里,交流微电网可以在自主模式下运行,而无需使用储能。在阳光较少的日子里,需要从主电网输入一些电力来弥补短缺。在阴天,所有电力都必须从主电网输入。可以建造一个具有太阳能和/或风能发电能力的大型储能场,并通过输电线和升降压变压器与交流微电网相连;所需的电力可以从这样的储能场传输。此外,可以采用多个并联中频变压器的固态变压器(SST),通过 50 Hz 升压变压器将储能场与输电线路连接起来。
- 或语句::在AN或命令中,只有1个侧面才能实现,以执行随附的代码。在寻找超出特定范围的东西或查看是否从多个选项中按下一个按钮(即建筑物内的紧急灭火站)示例:超出范围:寻找小于60或大于100
农业和环境可持续性的概念是指在增加作物产量的同时尽量减少自然资源的退化;评估流入和流出的能量资源有助于强调系统的弹性和维持其生产力。在这方面,本研究评估了棉花生产的能源投入产出量及其环境干预措施。数据是通过面对面访谈随机从400名棉农收集的。结果表明,主要能源消耗来自三大元凶,即化肥、柴油和灌溉水(分别为11,532.60、11,121.54和4,531.97 MJ ha −1)。温室气体(GHG)总排放量为1,106.12 kg CO2eq ha −1,主要来自柴油、机械和灌溉水。能源使用效率(1.53)、比能(7.69 MJ kg − 1 )、能源生产率(0.13 kg MJ − 1 )和净能源增益(16,409.77 MJ ha − 1 )等能源刺激数据。进一步使用数据包络分析 (DEA) 进行分析表明,技术效率低下(即 69.02%)是能源使用效率低下的最可能原因。能源效率增长的无常趋势已被证实,能源节约潜力从 4,048.012 增加到 16,194.77 MJ ha − 1,温室气体排放量减少 148.96 – 595.96 kg CO 2eq ha − 1。进一步应用柯布-道格拉斯生产函数来发现能源投入与产出之间的关联,结果发现化肥、柴油、机械和杀生物剂对棉花产量有显著影响。边际物理生产力 (MPP) 值表明,燃料(柴油)、杀生物剂和机械额外使用的能量(1 MJ)可分别使棉花产量提高 0.35、1.52 和 0.45 kg ha − 1 。节能与能源共享数据联系最紧密,即 55.66%(直接)、44.34%(间接)、21.05%(可再生能源)和 78.95%(不可再生能源),进一步揭示了不可再生能源(化石燃料)的高使用率最终导致温室气体的高排放。我们希望这些发现能够有助于管理能源预算,我们相信这将减少温室气体的高排放。
重要说明 1. 在安装产品之前,请阅读本用户指南中的所有信息。 2. 本用户指南中的信息适用于硬件系列 A 和固件版本 1.00 或更高版本。 3. 本指南假定读者对相关处理器有完整的工作知识。 注意 本用户指南中描述的产品和服务可用于各种应用。因此,用户和其他负责应用此处描述的产品和服务的人员负责确定它们是否适用于每种应用。尽管我们已尽力在本用户指南中提供准确的信息,但 Spectrum Controls, Inc. 对其中信息的准确性、完整性或实用性不承担任何责任。在任何情况下,Spectrum Controls, Inc. 均不对因使用本用户指南中的任何信息或使用此处引用的任何产品或服务而造成的任何损害或损失(包括间接或后果性损害或损失)负责或承担责任。 Spectrum Controls, Inc. 不承担与本文引用的任何信息、产品、电路、编程或服务使用相关的专利责任。本用户指南中的信息如有更改,恕不另行通知。有限保修 Spectrum Controls, Inc. 保证其产品在正常使用和服务下不存在材料和工艺缺陷,如
概要:................................................................................................................................................ 1
! " #$% &'( ) ) * * + %, " -. (# / ) ) # ) + # / ) -。 + ) + # - + %, / + ) & + ) # ! * + ) + * 0 # 1 , ", ( * 2 3 2 3 ) 1 & # 1 * * + * ) ) ) * # ) ) # / , * 0 " $ &'( # ! &' ) + 2%3 243# 5 & 263 273 ) $ ' ) &'# 8 ) * ) * # 9 * !:+%&'; +% % ) # 5 5 # 2<3 + & 5 * ) & * ) 6 1 6 1 $$'# 8 )
随着人工智能 (AI) 逐渐进入文化领域,智能机器的所谓创造力几乎达到了神话般的程度。令人叹为观止的例子比比皆是,从令人印象深刻的《下一个伦勃朗》 1,这是一幅借助算法创作的伦勃朗风格肖像,到 DeepL 制作的精妙绝伦的翻译。2 事实上,如今人工智能辅助创作几乎涵盖了《伯尔尼公约》第 2(1) 条列出的所有主题。先进的人工智能系统的创造力使一些学者得出结论,人工智能创作的结果不能受到版权保护,因为人类已经失去了对创作过程的控制。3 因此,一些作家主张引入特殊的邻接权,以保护“无作者”人工智能生成的作品免遭盗用。4 但这种假设正确吗?或者,尽管机器在人工智能辅助创作中发挥着越来越重要的作用,人工智能辅助创作是否有资格获得版权保护?可以肯定的是,这并不是一个全新的问题。早在 20 世纪 60 年代,学者们就已经开始研究与计算机生成作品相关的问题。5 随着人工智能的兴起,尤其是机器学习技术,这个问题近年来势头强劲,并激发了大量新的法律学术研究。6
项目产出:少数民族外展——UAS 作为 K-12 的 STEM 少数民族外展学习平台 (A11L.UAS.53) 产出于 21 财年交付...................................................................................................................................................................................... 51