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![案例名称：Andrew Ricketts（VO）v Cyxtera Technology UK Limited [2021] UKUT 0265（LC）（2021年10月28日）](/simg/6/6cc54c43bd6cb12571191b3017314f84bba02dbd.webp)
案例名称：Andrew Ricketts（VO）v Cyxtera Technology UK Limited [2021] UKUT 0265（LC）（2021年10月28日）
摘要：此案涉及Slough的数据中心，该数据中心构建了，用于使用需要使用IT设备进行数据处理和存储的客户，他们将根据许可证占用。“白空间”是指尚未适应客户特定要求的数据大厅中的空间，因此它将成为“定制的白色空间”。在Cyxtera运营的托管零售模型下，白色空间已准备好适合各种客户的架子和设备的住宿。有两座链接的建筑物，一座稍后运行，反映了随着时间的推移客户数量的增加。法庭前的主要问题是用于评级目的的白空间的适当待遇。它决定为建筑物的预期目的准备占用，并在Cyxtera的整体控制之下，因此上诉中的主要问题是支持估值官员的。然而，他在第二期中没有成功，即第二建筑物构成赫里迪丁的一部分的日期。案件试图辩称，法庭应行使其酌处权在2013年7月1日更改名单，尽管这一点尚未被恳求（并且仅在听证会上被称为VO的首选日期，但在三个可能性中），但法庭没有被说服。
杂交太阳能光伏生成器发电机的可行性评估：在发展中国家中的轻松自行车和自动人力车场景
摘要：电动汽车（EV）的受欢迎程度在现代世界中日益增加。电网充电站的电动汽车充电会导致电网发生相当大的电力危机。现在认为可以将可再生能源资源（RESS）与电网中的常规能源整合在一起，以减少峰值功率需求和不可避免的排放效应。因此，本文提出了一种用于用两个Ress的EV充电的能量解决方案，即太阳能光伏（PV）和沼气。Homer软件用于分析太阳能PV和基于沼气的EV充电站的效力和功能。所提出的系统由太阳能光伏系统，两个沼气发动机发电机和带电池存储的双向转换器组成。在荷马软件中分析了不同成本的变化，例如不同太阳能PV系统（3 kW，4.5 kW，6 kW，6 kW和9 kW）的净现在成本（NPC），初始成本和能源成本（COE）。最终选择4.5 kW太阳能光伏系统作为NPC，初始成本和COE分别为$ 93,530，$ 19,735和0.181美元，这是有效的。该系统的寿命为25年，最初需要12年才能克服系统成本，其余13年将提供财务收益。该研究还说明了太阳辐照度，生物量以及能量管理系统负载的变化的影响。技术经济分析表明，所提出的方案可以是有效的能源解决方案。温室气体（GHG）的排放（GHG）大大减少。这项研究有望在具有技术经济和环境可行性的基于可再生能源的电动汽车充电系统中是有益的。
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
e-Rickshaw
高服务寿命：2000循环超安全锂磷酸锂化学（无热逃亡。no fire or explosion risks) Embedded BMS (Battery Management System): improve AND secure the battery No Lead, no rare earths, no acid, no degassing Calendar life > 10 years Excellent temperature robustness (-20 °C up to +60 °C) RANGE: 48V 60Ah to 120Ah Constant power during discharge (very low internal resistance) Very low Peukert's losses (energy efficiency > 98％）非常低的自我排放（<3％）比同等铅电池轻轻轻巧50％，相同的可用
IBMP套件Biomol Rickettsiosi IU-IVD-018修订版06IBMP套件Biomol Rickettsiosi IU-IVD-018修订版06
除了内源性内源性（CI）（RNASEP）外，分别 PANR8。 检测立克人士立克sii的核酸的存在。 和内部对照是通过在多重反应中使用每个分子靶标（荧光标记寡核苷酸）的特定水解探针进行的。 通过准备两种反应混合物的多重QPCR来进行测试，以检测病原体。 在反应1中，搜索Panr8靶标（立克属）。 和rnasep（CI）。 在反应2中搜索RRI6（Rickettsia Rickettsii）和rnasep（CI）。 被调查的分子靶标的典型格式放大曲线的产生证明了样品可检测结果的反应。 对被调查的分子靶标的不可检测结果的样品应仅具有CI的扩增。 ci扩增表明反应（试剂和操作员）的正确运行，并反映了从样品中提取的DNA的质量。 如果未检测到CI，则样品必须再次提取其遗传物质。 该套件具有合成阳性（CP）生物安全（不为操作员或环境提供生物学风险），这应该对包括CI在内的所有被调查的分子靶标有可检测的结果。 该试剂盒还具有负面对照（CN），可评估环境和实验条件，并且应该对所有调查的目标都无法检测到结果。 未验证产品以进行定量分析。PANR8。检测立克人士立克sii的核酸的存在。和内部对照是通过在多重反应中使用每个分子靶标（荧光标记寡核苷酸）的特定水解探针进行的。通过准备两种反应混合物的多重QPCR来进行测试，以检测病原体。在反应1中，搜索Panr8靶标（立克属）。和rnasep（CI）。在反应2中搜索RRI6（Rickettsia Rickettsii）和rnasep（CI）。被调查的分子靶标的典型格式放大曲线的产生证明了样品可检测结果的反应。对被调查的分子靶标的不可检测结果的样品应仅具有CI的扩增。ci扩增表明反应（试剂和操作员）的正确运行，并反映了从样品中提取的DNA的质量。如果未检测到CI，则样品必须再次提取其遗传物质。该套件具有合成阳性（CP）生物安全（不为操作员或环境提供生物学风险），这应该对包括CI在内的所有被调查的分子靶标有可检测的结果。该试剂盒还具有负面对照（CN），可评估环境和实验条件，并且应该对所有调查的目标都无法检测到结果。未验证产品以进行定量分析。该套件是用于进行定性分析的，即仅评估每个分子靶标的存在或不存在。经过验证的产品，可与以下热环相处：7500快速和7500实时PCR系统（Applied Biosystems）。