XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSOA
基于战场动力学的作战设计与应用
面向服务架构SOA，本地服务物理海陆空交通网络均基于能源网格+服务+平台而开发，远程服务采用模块化的Web服务应用程序接口，ITSM管理多种传感器的大数据存储，实现数据压缩、采集和监控，并在必要时发出警报，完成服务对象的处理和配置管理对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。不同服务对象的接口考虑了用电设备的时变特性，系统提供了各个用户对无线资源的使用情况，并从时间域的角度分析对OFDM符号的时间延长，将大数据信号转换为并行数据流。从频域角度看，就是利用频率选择性信道组成一组并行的信道接口，为优先提交应用的用户接口分配动态资源。
2011 财年 - secnav.navy.mil
联邦管理人的财务诚信行为内部控制评估流程报告财政年度保证声明 (SOA) 对海军部 (DON) 内部控制系统进行了充分和及时的评估，并披露了从 2010 年 7 月 1 日至 2011 年 6 月 30 日的 12 个月期间发现的重大缺陷。此既定时间框架允许 DON 从其主要可评估单位 (MAU) 获得意见，并提供全面的计划和时间表来纠正任何发现的缺陷。合理保证的概念 DON 高级管理层根据 2004 年 12 月 21 日发布的管理和预算办公室 (OMB) 第 A-123 号通函“管理层对内部控制的责任”中的指导，对报告期间有效的内部会计和行政控制系统进行了评估。OMB 指南是根据 1982 年《联邦管理人员财务诚信法》 (FMFIA) 的要求与美国审计长联合发布的，并编纂为美国法典第 31 篇。其中包括我们对 DON 的内部会计和行政控制系统是否符合审计长规定的标准的评估。DON 的内部会计和行政控制系统（以下称为内部控制）的目标是为高级管理人员提供合理保证：• 所有程序操作
使用局部异常因子 (LOF) 进行适应性强且稳健的 EEG 坏通道检测
摘要：脑电图 (EEG) 数据通常会受到伪影的影响。检测和去除坏通道（即信噪比较差的通道）是至关重要的初始步骤。由于数据质量、伪影性质和所采用的实验范式存在内在差异，从不同人群获取的 EEG 数据需要不同的清理策略。为了处理这些差异，我们提出了一种基于局部离群因子 (LOF) 算法的稳健 EEG 坏通道检测方法。与大多数现有的寻找通道全局分布的坏通道检测算法不同，LOF 相对于通道的局部集群来识别坏通道，这使其适用于任何类型的 EEG。为了测试所提算法的性能和多功能性，我们在从三个人群（新生儿、婴儿和成人）获取的 EEG 上进行了验证，并使用了两个实验范式（事件相关和频率标记）。我们发现，在校准其主要超参数（LOF 阈值）后，LOF 可应用于所有类型的 EEG 数据。我们利用现有的最先进 (SoA) 坏通道检测方法对该方法的性能进行了基准测试。我们发现，LOF 通过将 F1 分数（我们选择的性能指标）提高到新生儿和婴儿的约 40%，将成人的 F1 分数提高到 87.5%，从而超越了所有方法。
附录 1 调查规划和估算指南
第三部分 其他漂浮观测 海底样本数量 ........x 每个样本的时间 分钟/60 =........小时 样本之间的距离 ........海里 x 数量 /SOA(...节) =........小时 每天总/生产小时数 = .......天 D* 需要用电线清扫的沉船数量............. 每天清扫的沉船数量........................... 小计.....天 需要调查的沉船数量............. 每次调查的时间加上通行时间.............小时 除以每天生产小时数 ........得出 小计......天 重复进行反驳搜索 小计......天 总计.....天 E* 潮汐观测次数..... 每次观测的时间加上通行时间.............小时/24 总计.....天 F* 需要固定的浮标数量............. 每个浮标的时间（退潮和涨潮）加上通行时间........ 总时间除以每天生产小时数 总计.....天 G* 其他观测（例如）照片视图及其他任务总计 ........天 H* 总计 海上实地工作 B* 至 H* 总计.........天 I* 注意如果船只可用于其中某些任务，则总数将按相应比例减少。请注意，一艘工作船只的有效工作日很少超过 6 小时。同样，如果有多个单位可用于调查，则总时间将减少。在这种情况下，通常的做法是将区域划分为区块，并将各个单位分配到区块，确保适当的重叠以便进行比较。然后，每个单位将针对自己的区块进行详细的规划过程。
妊娠糖尿病
缩写GDM：妊娠糖尿病：国际糖尿病和妊娠研究研究小组国际协会的人：世界卫生组织DM：糖尿病：糖尿病IADPSG：国际糖尿病协会：国际糖尿病和诊断研究小组T2DM：2型糖尿病委员会：糖尿病委员会委员会：级别的级别：级别的级别：级别的范围：级别的范围：级别的范围： HTA: Health Technology Assessment NICE: National Institute for Health and Care Excellence HAS: Haute Autorité de Santé IQWIG: Institute for Quality and Efficiency in Healthcare PBAC: Pharmaceutical Benefits Advisory Committee SNDC: Saudi National Diabetes Center OGTT: Oral Glucose Tolerance Test ADA: American Diabetes Association RCTs: Randomized Controlled Trial IGT: Impaired Glucose Tolerance GWG: Gestational Weight Gain PCOS: Polycystic Ovary Syndrome FPG: Fasting Plasma Glucose GCT: Glucose Challenge Test HAPO: Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome LGA: Large-for-gestational-age CPG: Clinical Practice Guidelines BMI: Body Mass Index SMBG: Self-Monitoring of Blood Glucose CGMS: Continuous Glucose Monitoring System MDI:多次注射NPH：中性精蛋白Hagedorn AC：腹周长ICT：加强常规疗法IFG：空腹葡萄糖IGT受损：2小时后葡萄糖耐受性受损
妊娠糖尿病
缩写GDM：妊娠糖尿病：国际糖尿病和妊娠研究研究小组国际协会的人：世界卫生组织DM：糖尿病：糖尿病IADPSG：国际糖尿病协会：国际糖尿病和诊断研究小组T2DM：2型糖尿病委员会：糖尿病委员会委员会：级别的级别：级别的级别：级别的范围：级别的范围：级别的范围： HTA: Health Technology Assessment NICE: National Institute for Health and Care Excellence HAS: Haute Autorité de Santé IQWIG: Institute for Quality and Efficiency in Healthcare PBAC: Pharmaceutical Benefits Advisory Committee SNDC: Saudi National Diabetes Center OGTT: Oral Glucose Tolerance Test ADA: American Diabetes Association RCTs: Randomized Controlled Trial IGT: Impaired Glucose Tolerance GWG: Gestational Weight Gain PCOS: Polycystic Ovary Syndrome FPG: Fasting Plasma Glucose GCT: Glucose Challenge Test HAPO: Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome LGA: Large-for-gestational-age CPG: Clinical Practice Guidelines BMI: Body Mass Index SMBG: Self-Monitoring of Blood Glucose CGMS: Continuous Glucose Monitoring System MDI:多次注射NPH：中性精蛋白Hagedorn AC：腹周长ICT：加强常规疗法IFG：空腹葡萄糖IGT受损：2小时后葡萄糖耐受性受损
MEPDCL_TARIFF_ORDER_2023-24.PDF
A&G Administration & General ARR Aggregate Revenue Requirement APTEL Appellate Tribunal For Electricity AT&C Aggregate Technical & Commercial losses CAGR Compound Annual Growth Rate CD Contract Demand CoD Commercial Operation Date CERC Central Electricity Regulatory Commission CGS Central Generating Stations CoS Cost of Supply CWIP Capital Work In Progress DE Debt Equity EHT Extra High Tension FY Financial Year GOM Government of Meghalaya GFA Gross Fixed Assets HT High Tension KV Kilo Volt KVA Kilo Volt Amps KVAh Kilo Volt Ampere hour KW Kilo Watt kWh kilo Watt hour LT Low Tension MVA Million Volt Amps MU Million Unit MW Mega Watt MYT Multi Year Tariff MeECL Meghalaya Energy Corporation Limited MePGCL Meghalaya Power Generation Corporation Limited MePDCL Meghalaya Power Distribution Corporation Limited MePTCL Meghalaya电力传输公司有限公司MSERC MEGHALAYA州电力监管委员会NER NER NER NER NOR EASTERT EASTERN EASTERN EASTERN CALICE＆VAINTANTION PGCIL POWER GRID CORPORATION INDIA IMINGILL ROE ROE股权R＆M R＆M RE＆M维护和维护SOA帐户SLDC国家负载中心SBR Pastatch Center SBAR dist Center SBAR州立SBAR国家银行的预付款时间
与可再生能源集成的海洋微电网系统的负载频率控制
摘要：在海港，由于环境和气候变化挑战的发展，低碳能源系统和能量效率变得越来越重要。为了确保海港的持续成功，必须将技术进步引入许多系统，例如海港车辆，港口起重机和吊船的电源。港口区域可能需要微电网来处理这些方面。通常，用可再生能源（RES）代替常规发电机单元的微电网遭受系统惯性问题的影响，这会对微电网频率稳定性产生不利影响。在本文中介绍了基于与过滤器（MPIDF）的新型修饰成分积分衍生物（LFC）的负载频率控制器（LFC），以增强海洋微网络（MMS）的性能。Serval优化算法（SOA）是一种最新的生物启发的优化算法，用于优化MPIDF控制器系数。该控制器在包含许多RES的海洋微电网上进行测试，例如风力涡轮机发电机，海浪能和太阳能产生。相对于其他控制器（例如PIDF和PI），对所提出的MPIDF控制器的效率进行了验证。同样，与其他算法相比，提出的元元素算法得到了验证，包括粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO）和果冻纤维群优化（JSO）。这项研究还评估了所提出的控制器对阶跃负载，系统参数变化和其他参数变化中不同扰动的鲁棒性。
2024 年光伏逆变器可靠性研讨会总结报告及会议纪要
AI 人工智能 BESS 电池储能系统 BOS 系统平衡 CMMS 计算机化维护管理系统 COO 拥有成本 CRADA 合作研究与开发协议 DOE 美国能源部 EMI/EMC 电磁干扰和兼容性 EPC 工程、采购和施工 ESIF 能源系统集成设施 ESS 储能系统 EV 电动汽车 FMEA 故障模式和影响分析 GFPI 接地故障保护和中断 HALT 高加速寿命试验 IBR 基于逆变器的资源 IEC 国际电工委员会 IGBT 绝缘栅双极晶体管 IRA 通货膨胀削减法案 LCC 生命周期成本 LCOE 平准化能源成本 MLPE 模块级电力电子器件 MOSFET 金属氧化物半导体场效应晶体管 NDA 保密协议 NERC 北美电力可靠性公司 NREL 国家可再生能源实验室 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PCB 印刷电路板 PPA 购电协议 PV 光伏 PVROM 光伏可靠性、运营和管理 R&D 研究与开发 RBD 可靠性框图 RETC可再生能源测试中心 RSD 快速关机系统 SCADA 监控和数据采集 SETO 太阳能技术办公室 SiC 碳化硅 SOA 安全操作区 SSTDR 扩频时域反射法 TCO 总拥有成本
基于 EEGNet 的精确运动意象大脑——......
摘要 — 本文介绍了一种准确而强大的嵌入式运动想象脑机接口 (MI-BCI)。所提出的新模型基于 EEGNet [1]，可满足 ARM Cortex-M 系列等低功耗微控制器单元 (MCU) 的内存占用和计算资源要求。此外，本文还提出了一组方法，包括时间下采样、通道选择和缩小分类窗口，以进一步缩小模型以放宽内存要求，同时几乎不影响准确度。在 Physionet EEG 运动/图像数据集上的实验结果表明，标准 EEGNet 在全局验证中对 2 类、3 类和 4 类 MI 任务的分类准确率分别为 82.43%、75.07% 和 65.07%，比最先进的 (SoA) 卷积神经网络 (CNN) 分别高出 2.05%、5.25% 和 6.49%。我们的新方法进一步缩小了标准 EEGNet，精度损失为 0.31%，内存占用减少了 7.6 倍，精度损失为 2.51%，减少了 15 倍。缩放后的模型部署在商用 Cortex-M4F MCU 上，运行最小模型需要 101 毫秒，每次推理消耗 4.28 mJ，在 Cortex-M7 上运行中等模型需要 44 毫秒，每次推理消耗 18.1 mJ，从而实现了完全自主、可穿戴、准确的低功耗 BCI。索引术语 — 脑机接口、运动意象、CNN、嵌入式系统、边缘计算