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改善艾伯塔省的EastSlopes中的流温度数据和监测Benjamin Kissinger
周五研究水和鱼计划在整理艾伯塔省的现有水温度数据方面发挥了主要作用，并收集了新数据，目的是为艾伯塔省的东坡度生成预测性温度模型。正在进行这项工作，以提供渔业经理和资源用户的输出，可用于比较流域中冷水物种的可用热栖息地。这很重要，因为三种冷水物种（Bull Trout，Westslope Cutthroat Trout和Athabasca Rainbow Trout）在“风险法案中的物种”下列出了联邦列出。在这里，发现将有助于确定哪些流域具有最适合这些冷水物种的热栖息地，并且预测哪些分水岭最容易受到气候变化的温暖温度。这些模型的结果将成为资源经理，以选择采取行动和保护的领域。
研究文章 石油和天然气行业检查流程价值流图案例研究
本研究强调了检验和检验测试计划 (ITP) 的重要性。然后，在负责确保收到的材料或产品符合项目标准、规范和需求的组织中，有必要远程研究检验过程，通过检查非增值或浪费来确定是否有改进空间。本研究的重点是石油和天然气行业公司的检验流程。本研究旨在根据见证检验的特定步骤开发价值流图。此外，还要基于 VSM 识别浪费和非增值。收集数据的方法是通过采访直接参与该过程的几名公司工人。使用价值流图 (VSM) 技术分析数据，以查看具有信息流的处理步骤。在本研究结束时，研究人员可以在更短的时间内构建未来的价值流图 (VSM)，并根据整个过程识别浪费和非增值。
从帕克太阳能探针观察到的流相互作用区域的高能粒子的新观点
1美国新罕布什尔大学，美国新罕布什尔州，美国新罕布什尔州03824，美国电子邮件：nschwadron@unh.edu 2美国普林斯顿大学天体物理科学系，新泽西州普林斯顿大学，美国新泽西州08544，美国3加利福尼亚州科技研究所，美国加利福尼亚州Pasadena，美国加利福尼亚州91125年，美国4号大学，美国4号大学。 California at Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA 6 Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, Cambridge, MA 02138, USA 7 Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD 20771, USA 8 University of Arizona, Tucson, AZ 85721, USA 9 Johns Hopkins University, Applied Physics Laboratory, Laurel, MD 20723, USA 10 BWX Technologies，Inc，Inc，弗吉尼亚州林奇堡，24504，美国11密歇根大学，安阿伯，密歇根州安阿伯市，48109，美国12天文学，天体物理学，空间应用和雅典国家观察员的遥感研究所。Pavlou和I. Metaxa，15236 Penteli，希腊13号特拉华大学，纽瓦克，19716年，美国14 JET PREPULSION LABORATORA，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州91109，美国，
灵长类腹流的拓扑深度 ANN 模型能否预测直接 IT 皮质干预的感知效果？
不断发展的腹侧视觉流人工神经网络 (ANN) 模型以越来越高的精度捕捉核心物体识别行为及其背后的神经机制。这些模型以图像作为输入，通过类似于灵长类动物腹侧流各个阶段的生物神经表征的模拟神经表征进行传播，并产生类似于灵长类动物行为选择的模拟行为选择。我们在此扩展这种建模方法来进行和测试神经干预实验的预测。具体而言，我们通过开发扰动模块将微刺激、光遗传学抑制和肌肉抑制转化为模型神经活动的变化，为灵长类动物视觉处理的拓扑深度 ANN (TDANN) 模型提供了一种新的预测机制。这开启了预测特定神经扰动的行为效应的能力。我们通过一套九个相应的基准将这些预测与灵长类 IT 扰动实验文献中的关键结果进行了比较。在没有任何基准拟合的情况下，我们发现通过空间相关性损失和标准分类任务的共同训练生成的 TDANN 模型可以定性预测所有九种行为结果。相比之下，通过随机地形或在分类训练后通过地形单元排列生成的 TDANN 模型预测的结果不到一半。然而，这些模型的定量预测与实验数据始终不一致，高估了某些行为效应的幅度，而低估了其他行为效应。所有 TDANN 模型都不是用单独的模型半球构建的，因此，不出所料，所有模型都无法预测半球依赖性效应。综合起来，这些发现表明，当前的拓扑深度 ANN 模型与扰动模块配对，可以合理地指导预测 IT 中直接因果实验的定性结果，但需要改进的 TDANN 模型才能实现精确的定量预测。
SEBD：一种流式演进机器人检测框架，应用 PAC 学习方法来保持准确性和置信度
摘要：一个简单的监督学习模型可以根据之前的学习过程从训练数据中预测一个类别。可以通过评估措施获得对这种模型的信任，这些措施可确保不同类别的预测结果中误分类错误更少。这可以应用于使用训练有素的数据集的监督学习，该数据集涵盖不同的数据点并且没有不平衡问题。当将半监督学习方法与动态数据流（例如社交网络数据）相结合时，这项任务具有挑战性。在本文中，我们为 Twitter 提出了一种基于流的进化机器人检测 (SEBD) 框架，该框架使用深度图神经网络。我们的 SEBD 框架是基于使用同伴链接和个人资料特征的多视图图注意力网络设计的。它集成了 Apache Kafka 以启用 Twitter API 流并在处理后预测帐户类型。我们使用可能近似正确 (PAC) 学习框架来评估 SEBD 的结果。我们的目标是保持框架的准确性和置信度，以便以较低的误分类错误率成功学习。我们使用测试保留、机器学习分类器、基准数据和基线工具通过跨域评估评估了我们的框架结果。总体结果表明，SEBD 能够以基于流的方式成功识别机器人账户。使用保留和随机森林分类器的交叉验证，SEBD 的准确度得分为 0.97，AUC 得分为 0.98。我们的结果表明，机器人账户在 Twitter 上的主题标签中参与度很高。
硝酸盐对高血压患者口服微生物组和唾液生物标志物的影响潮汐流与风能：与混合系统中短期存储结合使用的循环功率的值
摘要：本研究量化了使用潮汐流或风力涡轮机的混合系统的技术，经济和环境性能，以及短期电池存储和备用油发电机。该系统旨在部分位于位于英国海峡群岛的奥尔德尼岛上的石油发生器。每天每天提供每天四个发电周期的潮汐涡轮机。这种相对较高的频率循环将油发电机的使用限制为1.6 GWH/年。相比之下，较低的风能时期可以持续数天，迫使风混合动力系统长期依靠备用油发电机，总计2.4 gwh/年（高50％）。因此，假设在此期间，潮汐混合动力系统的燃油量减少了25万英镑/年，或者在25年的运营寿命中取代了640万英镑，则假设此期间的石油成本耗资成本。潮汐和风杂交系统的机油位移分别为78％和67％（与碳排放的减少相同）。对于风混合动力系统，要取代与潮汐混合动力系统相同数量的油，需要另外两个风力涡轮机。电池在高潮汐/风资源时期内存储多余的涡轮能量的能力取决于机会定期排放存储的能量。潮汐混合系统在松弛潮中实现了这一点。高风资资源的时期超过了高潮汐资源的时期，导致电池经常保持充满电，并限制过多的风力。因此，风混合动力系统会减少1.9 GWH/年，而潮汐涡轮机减少了0.2 gwh/年。如果这些利益超过其相对较高的资本和运营支出，那么潮汐型涡轮机减少缩减，燃料成本和碳排放的能力可能会提供在混合系统中实施的案例。
NRGElliottM.pdf
提交联邦能源管理委员会 Elliott Associates LP Elliott International LP 案卷号 EC23-112 The Liverpool Limited Partnership NRG Power Marketing LLC 案卷号 ER10-2265-021 Midwest Generation LLC ER10-2355-011 Astoria Gas Turbine Power LLC ER10-2784-017 Vienna Power LLC ER10-2947-016 Indian River Power LLC ER10-3223-010 Direct Energy Services LLC ER11-1846-012 Direct Energy Marketing Inc. ER11-1847-012 Direct Energy Business LLC ER11-1850-012 Energy Plus Holdings LLC ER11-2062-029 SGE Energy Sourcing LLC ER11-2175-007 Stream Energy Pennsylvania LLC ER11-2176-006 Gateway Energy Services Corporation ER11-2598-015 Stream Energy Maryland LLC ER11-3188-007 Xoom Energy LLC ER11-3418-009 Green Mountain Energy Company ER11-4307-030 Reliant Energy Northeast LLC ER11-4308-030 Stream Energy Columbia LLC ER12-224-008 Energy New Jersey LLC ER12-225-008 Independence Energy Group LLC ER12-261-029 Stream Energy New York LLC ER12-2301-007 Direct Energy Business Marketing LLC ER13-1192-009 NRG Chalk Point CT LLC ER16-10-004 Stream Ohio Gas & Electric LLC ER17-764-007 Stream Energy Illinois LLC ER17-765-007 Stream Energy Delaware LLC ER17-767-007 NRG 削减解决方案公司 ER21-2826-002
本期内容 - 军事海运司令部
MSC 拥有 30 多艘补给油船和干货弹药船，STREAM 课程是 MUTC 的核心课程。它训练 CIVMAR 进行海上补给，并确保 MSC 能够实现其使命，即全年 265 天、每天 24 小时为整个军事领域提供后勤支持。“我们的主要重点是培训人们在我们的船上进行航行补给，”MUTC 教员 David Dodge 说道。“为此，我们的 STREAM 课程是我们的主要培训目标。我们有两门 STREAM 课程，一门是 STREAM 熟悉课程，目前，我们正在对所有通过 MSC 的新员工进行培训，让他们上船后对自己将要做的事情有所了解。” “另一门 STREAM 课程是 MSC 为所有人开设的为期两周的完整课程，但通常最能从中受益的是预备役军人，他们在出发进行为期两周的航行之前会学习这门课程。他们学习实际航行补给的安全程序。我们像在船上执行一样执行每个步骤。” 每年有 500 多名 CIVMAR 参加 STREAM 课程，他们使用现场加油和货物装置模拟海上补给，这些装置配置了与发送和接收船上相同的设备。“这里唯一缺少的就是船和水，”Dodge 说。“我们从课堂开始
电磁空间发射基础设施
# Potential Mass Stream Requirements 1 There is an ongoing operational requirement for efficient energy transfer to accelerate and decelerate the speed of the mass stream (as opposed to just diverting it) on a frequent periodic basis, such as every time it completes a circuit of its levitation system's track 2 The specified mass stream uses discrete pellets or bolts versus a continuous ribbon of material 3 The mass stream uses expansion joints as opposed to being as uniform as possible in它的旅行方向4质量流在电路期间的横向加速度发生重大变化（例如，发夹转弯），而不是经历相对一致的侧向加速度5在服役后经历相对一致的横向加速度5，部分质量流系统的风险是由于灾难性事件而受到损害的风险，例如灾难性事件，例如地震，恐怖袭击，例如地震，恐怖分子，或者涉及飞机，或者涉及飞行的恐怖袭击，或
2015/16 年度报告和账目 - 苏格兰水务公司
Business Stream 成立于 2008 年，为苏格兰商业场所供水和废水服务零售市场的竞争开放做准备。截至 2016 年 3 月，该公司是 23 家（2015 年：18 家）特许供应商之一，而苏格兰水务公司是商业市场的批发商。Business Stream 按照《治理准则》（经苏格兰水务行业委员会同意）运营。该准则规定了苏格兰水务公司和 Business Stream 必须遵守的运营制度，以保证特许零售市场的运营。Business Stream 与苏格兰水务公司拥有相同的主席；但是，它拥有自己的独立董事会和管理团队。董事会包括 2 名非执行董事，他们与苏格兰水务集团没有其他关联。