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doe ESHB第18章的物理安全和储能系统的网络安全
最大的压缩空气储能（CAES），抽水水电储存（PHS）和一些热量存储（TES）技术必须位于具有足够地理特征的区域；与通常是模块化的贝斯或飞轮不同，可以大多安装而没有这些限制。CAES和PHS通常包括水库和一个强大的储藏室。CAES技术需要非常大的空间（例如盐洞）来限制压缩空气（通常是天然气），而pHS则需要至少两个在不同海拔的水库。强力室，或压缩和发电设施，通常是一栋建筑物，可容纳用于从水库中存储和回收能源的压缩机，涡轮机和发电机。TES系统需要热源；但是，热源的类型将在其位置上构成限制。例如，使用太阳能塔的ESS具有很大的占地面积，通常位于阳光明媚的位置。使用热泵和发动机的系统的选址限制更少。
参考：DSHB3034技术数据表产品：板数琼脂（PCA）
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将23.5 g粉末悬挂在1升蒸馏水中。通过频繁搅拌将沸腾的溶解。分配到最终容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述板计数琼脂公式是根据Buchbinder等人的。在对微生物板计数的培养基研究中的建议。为了避免添加牛奶，已修改了标准化琼脂标准琼脂的原始配方。这种新的组成允许大多数微生物的生长，而无需进一步添加。该培养基的配方等效于“乳制品检查标准方法”，USP的“胰蛋白葡萄糖酵母琼脂”，“ Deutsche Landswirtchaft”以及Apha和Aoac的AOAC的板块倒物。这是任何类型样品的平板计数的首选媒介。技术准备样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液（重复）中取1 ml等分试样，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过图8的形式轻轻混合板。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。对于一般有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时后进行读数。质量控制APHA提出的板数方法包括将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些板上包含稀释样品的板（倒板技术）。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下孵育：在32 -35°C，45°C下2-3天，在55°C下为2天，在20°C下为20°C，10天，6.5ºC±1ºC。样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比扩散板技术更优选，因为它给出了更高的计数。尽管如此，后者促进了殖民地的孤立和恢复。
参考：DSHB3077技术数据表产品：板数脱脂牛奶琼脂
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将20克粉末悬挂在1升蒸馏水中，然后浸泡。煮沸，不断搅拌。分配到合适的容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述这种含有牛奶的媒介比其他标准媒体更丰富营养。但是，介质的乳白色使早期观察有时很难。由于其较低的琼脂浓度，它可用于浇注板法或扩散板法。技术准备了样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液中以重复的等分试样服用1 mL，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过在图8中旋转板轻轻混合。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。通常进行有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时检查板。APHA提出的板数方法由倒板法组成，即将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些平板上包含稀释的样品。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下温育：在30±1°C，在45°C下为2-3天，在55°C下为2天，在20°C，在5-7°C下为20°C，7-10天，3-5天。质量控制样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比表面接种方法更优选，因为它给出了更高的计数，尽管后者有助于菌落的隔离和恢复。
2645-SE AMS ENET S6898.1 ESHB 2645（修正版）
（9）（（费用））部门可以向参与的制造商收取固定费用，以收回本节第（3）款所述计划指导、审查和批准程序相关的成本。部门为实施计划而产生的其他行政费用，包括管理计划审查和批准、执行和任何规则制定，可以通过向每家制造商收取年度费用来收回，该费用的计算方法是将部门的行政费用除以制造商在最近一个日历年华盛顿州光伏组件销售额的按比例份额，基于最佳可用信息。评估本款授权费用的唯一目的是可预测地和充分地资助部门管理光伏组件回收计划的成本。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法