• 考察当前和新兴的封堵和废弃技术、最佳实践、设备和材料,用于井描述、井筒封堵和屏障放置、井筒完整性和验证以及耐久性和使用寿命。本次考察将考虑美国国家科学院关于“封堵孤立和废弃碳氢化合物井的实践和标准”研讨会的信息。 • 评估需要不同标准和标准的意外或特殊情况,包括工程设计、成本、物流或技术管理。 • 评估有关封堵故障的潜在原因、频率、后果和补救措施的可用数据。 • 考察封堵后监测技术、方法和技术,这些技术对于长期保护环境和公共健康和安全非常重要或将非常重要。包括任何已确定的封堵后风险管理最佳实践,以确保长期保护地下水和防止甲烷排放以及相关的经济考虑。 • 确定值得进一步研究并可能有助于行业、州、部落和联邦机构成功完成封井和废弃工作的技术、材料或政策。
2 The Principles Explained................................................................................................. 6 2.1 Principle 1 – Enable Flow of Data and Single Source of Truth.....................................................................6 2.2 Principle 2 – Enable Simplified Interface Configuration..............................................................................10 2.3 Principle 3 – Use Vendor不可知论的,基于标准的方法............................................................................................................................................................................................................................... 12 2.4原则4 - 启用旧系统集成............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. Models..................................18 2.7 Principle 7 – Provide Transparency, Visibility and Data Access.................................................................24 2.8 Principle 8 – Embed a High Level of Cyber Security..................................................................................26
•计算私营部门插入前10%的排放井时可以插入的额外井数 - 当此类学分的15%用于国家时•创建高度排放井的库存•在公共土地上进行高度排放的井库存•审查当前方法•审查当前的方法(主机与主要注册表和ICROA的工作),以及与此类飞行员的要求•与大型碳纤维交谈•在哪些国家 /地区•考虑•与大型碳纤维交谈••考虑到较大的碳纤维,••在公共土地上•考虑•在公共土地上进行•考虑到较大的碳纤维,•边缘 /空闲井< / div>
Introducing the Illumio Plugin for Netskope Cloud Exchange .......................................... 4 Architecture Components .......................................................................................... 4 Data Flow and Integration .......................................................................................... 4 Data Collection ................................................................................................... 4 Data Aggregation ............................................................................................... 4 Policy Enforcement ............................................................................................. 5 Deployment Topology ........................................................................................ 5 Installing and Configuring .......................................................................................... 5 Troubleshooting .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
摘要——本文介绍了采用先进功率转换技术的电动汽车 (EV) 车载充电器的设计和分析。所提出的系统具有使用图腾柱功率因数校正 (PFC) 转换器的 AC-DC 转换级和使用 LLC 谐振转换器的 DC-DC 转换级,并使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器进行优化。所提出的 OBC 系统旨在提高 EV 充电系统的效率、功率密度和可靠性。图腾柱 AC-DC 转换器用于以最小的开关损耗整流交流输入,利用其固有的连续导通模式 (CCM) 运行能力并减少二极管中的反向恢复问题。整流后,LLC 谐振 DC-DC 转换器有效地将直流电压升压到适当的电池充电水平,提供零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS) 以提高整体效率。ANFIS 控制器结合了模糊逻辑和神经网络的优势,在不同的运行条件下提供卓越的适应性和控制精度。仿真结果表明,使用 ANFIS 后,效率、功率因数和瞬态响应显著改善。实验验证证实了基于 ANFIS 的系统的优越性,使其成为当代电动汽车充电应用的可行解决方案。索引术语 - 车载充电器 (OBC)、功率因数校正 (PFC)、电动汽车 (EV)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。
欢迎进入7月份的3CE插入新闻通讯!Summer在这里,现在是正确控制您的能源使用的时候了。本月,3CE启动了我们备受期待的住宅电池折扣计划,该计划可以帮助客户在电源熄灭时保持照明,并鼓励在高峰时段使用存储的电源。夏季的停电可能不太可能是一个问题,但是,加州加油的电池容量使网格可以大步向前进行最新的热浪。夏天也是旅行的一个季节,而3CE与Electifyze的新合作伙伴关系可以帮助客户为生活方式选择完美的电动汽车。与我们的客户一起,3CE可以永久利用力量。
大多数用户不需要许可即可操作此无线麦克风系统。然而,未经许可证操作此麦克风系统仍受到某些限制:该系统可能不会引起有害干扰;它必须以低功率水平运行(不超过50毫瓦);而且它没有任何其他设备受到干扰的保护。购买者还应注意,FCC目前正在评估无线麦克风系统的使用,并且这些规则可能会发生变化。有关更多信息,请致电1-888- Call-FCC(TTY:1-888-TELL-FCC)致电FCC,或访问FCC的无线麦克风网站www.fcc.gov/cgb/wirelessmicrophone。要以大于50MW的电源操作无线麦克风系统,您必须作为第74部分用户资格并获得许可。如果您有资格并希望申请许可证,请访问:http://www.fcc.gov/forms/forms/form601/601。html
摘要 - 大型语言模型(LLM)的最新进展已使新的研究领域LLM代理通过利用在预训练期间获得的LLM的世界知识和一般推理来解决机器人技术和计划任务。然而,尽管已经付出了巨大的努力来教机器人“ dos”,但“毫无疑问”受到了相对较少的关注。我们认为,对于任何实际用法,教机器人“不”:传达有关禁止行动的明确指示,评估机器人对这些限制的理解,最重要的是,最重要的是,确保合规性至关重要。此外,可以进行验证的安全操作对于满足全球标准(例如ISO 61508)的部署至关重要,这些标准是定义在全球工业工厂环境中安全部署机器人的标准。旨在在协作环境中部署LLM代理,我们提出了一个基于线性时间逻辑(LTL)的可查询安全约束模块,该模块同时使NAT-URAL语言(NL)可以进行时间约束,以编码,安全性侵犯推理和解释和解释以及不安全的动作。为了证明我们系统的有效性,我们在虚拟机环境和真实机器人中进行了实验。实验结果表明,我们的系统严格遵守安全限制,并具有复杂的安全限制,强调了其实用性的潜力。
DeepFake模型滥用构成了主要的安全性。现有的被动和主动的深层检测方法都缺乏义务和鲁棒性。在这项研究中,我们提出了一个可插入式有效的活性模型水印框架以进行深泡泡检测。这种方法促进了识别水印在各种深层生成模型中的嵌入,使当局能够轻松提取它们以进行检测。具体来说,我们的方法利用生成模型解码器中的通用卷积结构。它采用自适应水嵌入定位的结合内核稀疏性,并引入了汇总内核的归一化,以无缝地与固有模型的水印参数无缝。对于水印提取,我们基于深层检测模型共同训练水印提取器,并使用BCH编码有效地识别水印图像。最后,我们将方法应用于八种主要类型的深泡剂模型。实验表明,即使在沉重的损失通道中,我们的方法可成功地检测到平均准确性超过94%的深烟。这种方法独立于发电模型的培训,而不会影响原始模型的性能。此外,我们的模型需要培训数量非常有限的参数,并且对三种主要的自适应攻击具有弹性。可以在https://github.com/guaizao/pluggable-watermarking