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SVCE GridShift：电动汽车充电最终试点报告
1. 执行摘要 2020 年 10 月，硅谷清洁能源 (SVCE) 启动了 GridShift 试点项目，该项目利用车辆远程信息处理技术来控制和优化住宅客户在家中的电动汽车 (EV) 充电。GridShift 试点项目的目标是 (A) 通过在费率计划中最便宜的非高峰时段自动为电动汽车充电，帮助客户节省家庭能源费用；以及 (B) 将电动汽车充电与可再生能源生产商根据与 SVCE 和其他加州负荷服务实体签订的合同提供的低碳发电的非高峰时段保持一致。GridShift 在 COVID-19 大流行和居家令期间启动，能够利用住宅客户电动汽车充电时间表的额外灵活性，因为他们插电时间几乎是大流行前的两倍（平均在家插电时间为 20.2 小时，而大流行前为 12.2 小时）；在白天保持插电对于能够利用加州电网上充足的太阳能为汽车充电尤为重要。 SVCE 将 72 名拥有 79 辆电动汽车的客户纳入 GridShift 移动应用程序，在主要优化非高峰时段的充电费用一段时间后，于 2021 年 3 月和 4 月启动了低碳活动试运行，通过推送通知和获得 10 美元账单信用额度的机会，激励客户在其费率计划的非高峰时段插入并允许在特别低碳的时段充电。成本优化的影响是，与插入后立即充电相比，GridShift 试点参与者平均每月节省了 24 美元的能源费用；节省的费用因费率计划而异，对于某些客户，每月最高可节省 46 美元，而对于其他客户，每月最低可节省 8 美元。在推出低碳活动后，在举办低碳活动的一天中，42% 的电动汽车充电都安排在碳排放最低的时段，与无管理充电相比，帮助 GridShift 参与者避免了 4,000 磅的二氧化碳电网排放。总共有 70% 的试点参与者参加了至少一次低碳活动，30% 的试点参与者参加了获得 10 美元电费抵免所需的最低活动数量（8 次）。为了在 2021 年夏季支持加州电网，SVCE 决定试行“关键 GridShift 时间”，客户在 CAISO FlexAlerts 和其他 SVCE 定义的事件之前收到推送通知，鼓励他们避免插入电源或启用智能充电以减轻电网压力。2021 年 8 月至 10 月期间，举行了六次此类可靠性活动，GridShift 能够将 98% 的总电动汽车充电转移到活动时间之外，参与者参加了抽奖，以赢得五项 100 美元电费抵免之一。在成功试点之后，SVCE 已开始扩大 GridShift 计划。关键考虑因素是将硬件兼容性扩展到更多车辆 OEM 以及联网的 EVSE，简化客户入职流程，并确保公平地进入一线社区。展望 2022 年夏季，SVCE 还可以考虑将关键 GridShift 小时功能扩展到其他活动类型，包括 ELRP 活动，并通过社区排行榜、成就徽章和其他功能进一步将参与游戏化。
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石墨烯纳米纤维（GNR）由于其广泛可调且独特的电子特性而引起了极大的研究兴趣。可以通过表面合成方法实现所需的GNR所需的原子精度。在这项工作中，通过表面辅助反应，我们通过五角形环交界处将不同长度的基于pyrene的石墨烯纳米管（PGNR）融合，并在AU上建立了分子连接结构（111）。通过扫描隧道光谱（STS）与紧密结合（TB）计算相结合，研究了结构的电子特性。五角大楼环连接对石墨烯纳米纤维显示出弱的电子耦合效应，这使得通过五角形环连接与I型半导体异质相似的两个不同的石墨烯纳米纤维的电子特性。
03 SVSRS-15-SMCOD.docx
1) 在指导下，监督菲律宾卫星和菲律宾地面接收站的运行、维护和服务计划和活动；2) 支持部门主管制定部门的技术和行政计划及目标，特别是在航天器任务和地面运行方面；3) 促进地面站的服务和数据接收活动，确保机构设施的最大运行能力；4) 带头开展地面站流程自动化、存储转发通信和天基传感器网络的研发；5) 分析地面站和外部服务异常并协调解决；6) 分析地面站运行和性能，提出适用的改进建议；7) 监督制定和实施地面接收站设施改进和升级的任务控制路线图；8) 支持采购地面站和地面站服务合同；9) 支持未来卫星系统地面站系统和服务的开发和运行过渡； 10) 协调生产/验证操作程序并对操作团队进行培训；11) 通过有效的规划、指导、协调和控制，促进活动整合以实现预期结果；12) 向司长报告成就和进展情况；13) 协助审查和评估研发成果并提出技术转让和/或利用计划，同样在适用时启动技术出版物和专利申请；14) 监督空间数据资产的接收、管理、分配和使用；15) 参加有关空间科学和技术应用（SSTA）进步的科学会议、研讨会和讨论；16) 根据分配，在司长不在的情况下履行其职责；17) 履行不时分配的其他常规或特殊职责。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
Sharnbasva Ayurvedic医院手册
颈部面积和缓解肌肉刚度3。通过与三个较高的脉轮一起工作。缓解抑郁症和焦虑症状的症状休闲5。通过缓解压力和安静思维来提高记忆能力6。通过将血液循环到颈部区域7。通过减轻压力更好的睡眠8。改善脑脊髓液的循环
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
viperin突变与斑马鱼中VHSV感染期间的免疫，免疫细胞动力学和代谢改变有关
耐粘蛋白是在动物中发现的突出的抗病毒蛋白。耐蛋白的主要功能是生产3'-deoxy -3'，4' - 二维德罗 - 酪氨酸三磷酸（DDHCTP），这是一种参与病毒RNA合成的抑制性核苷酸。哺乳动物模型中的研究表明，DDHCTP会干扰代谢蛋白。但是，该假设尚未在Telest中进行检验。在这项研究中，测试了耐毒素在调节病毒出血性败血病毒（VHSV）感染中的代谢改变中的作用。被VHSV感染时，viperin - / - 鱼的死亡率较高。vhsv拷贝数和NP基因的表达在耐蛋白 - / - 芬中显着增加。代谢基因分析显示，苏打，HIF1A，FASN和ACC表达的显着差异，表明它们对代谢的影响。在VHSV感染期间，斑马鱼幼虫中的胆固醇分析表明，胆固醇的产生显着上调，没有耐耐蛋白。对ZF4细胞的体外分析表明，脂质产生的降低显着降低，并且具有耐毒素过表达的活性氧（ROS）产生的显着上调。中性粒细胞和巨噬细胞的募集显着调节。因此，我们证明了耐蛋白在干扰VHSV感染过程中的代谢改变中起作用。
svgeditBench：用于定量评估LLM SVG编辑功能的基准数据集
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展，从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果，SVG代表带有XML文本的场景。因此，大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点，我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力，我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时，我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中，GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
ISV平等和权益计划2023-2025
性骚扰也受到法律的禁止，基于性别的骚扰也是如此。骚扰可以包括（但不限于）：关于某人性别的言论；性暗示的表达和手势；性暗示性的言论，言语和信息；未经同意的暗示性身体触摸。工作人员必须熟悉不同形式的骚扰才能进行干预，这一点很重要。必须鼓励学生在骚扰情况下通知成年人。老师必须告知父母骚扰目标以及肇事者的父母。学校外的骚扰也需要报告。任何基于性别和性行为的骚扰都被归类为欺凌行为，并将使用学校概述的反欺凌程序以及程序中概述的纪律措施来解决。