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热能存储网络研讨会系列：热水储能
• 衡量建筑作为电网资产的影响 • 满足不同电网需求的解决方案，这些解决方案可以在规模和其他社区中进行扩展 • 听取住户对影响和舒适度的意见 • 展示需求灵活性和 DER 协调与优化的新商业模式 • 在线解决方案以最佳实践为中心
机载振动监测系统/HUMS
*使用内部跳线选择可重新配置选项。总数取决于跳线配置。** 提供的规格适用于 RECON 标准配置。RECON 可扩展且模块化，因此可以扩展到 48 个以上的加速度计通道（其他规格相应扩展）或缩小以根据需要减轻重量和降低成本。
碳排放是否与股票收益有关？*
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论，这些关联是由两个因素驱动的。首先，股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关，但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同，并且与财务基本面高度相关，这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二，未量化的排放，通常用于学术文献中的变量，与股票回报相关，但排放强度（按照公司大小缩放）是实践中使用的同样重要的措施，不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标，但我们认为，对于个人，排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后，排放和收益之间的关联消失了。
海岸线拆除计划应用程序
一般要求：在制定树木去除计划时，申请人应注意可能不会“过度去除树木”，海岸线应“免受降解”和“现有植被”和“现有植被”，以视觉缓冲结构。”也可能需要树木补充计划以确保符合这些要求。在海岸线管辖区的去除树木还必须满足SJCC第18.35章中关键面积法规的植被和树木去除要求。要准确地审查，批准或否认在海岸线中的任何拆除树木的要求，需要提交树木去除的叙述，现场计划和照片。此外，如果请求清除危险树，请提交由您认证的树木签署的附带的ISA基本树风险评估表。必须向SJC CD＆P支付$ 105.00的支票，必须在您的申请中提交申请和处理申请的申请（请参阅http://www.sanjuanco.com/permitcenter/permitcenter/application/applicationforms.aspx，请参阅土地使用申请费。缩放场地计划：规模的站点计划应包括并准确描述以下内容：
实现净零排放的氢气地质储存
➢ 储气筒由 7 个额定压力为 50 MPa 的罐组成 ➢ 每个储气筒可容纳 300 公斤氢气 ➢ 场地可扩大规模以满足需求： ➢ 1 英亩可容纳 136 个储气筒 = 1.35 GWh ➢ 自 2016 年以来，储气筒中的天然气储存设施已成功运行。 ➢ 氢气储存设施计划于 2025 年开放
DeepNEU©：介绍 aiCRISPRL，一种具有广泛基因编辑功能和应用的混合 AI 干细胞和类器官模拟平台
表 4 图例：MSH2*= MSH2 基因表达在 -1 到 +1 之间缩放，用于输入到 DeepNEU 平台；6-TG** = 6-TG 对 aiHeLa 细胞凋亡的预测影响；安慰剂*** = 安慰剂对 aiHeLa 细胞凋亡的预测影响；比率 # = 安慰剂效应与 6-TG 效应的比率；LOF 分数 ## = Log 2（比率），根据 [19] 讨论
美国的心力衰竭的长期结局，并保留或中档射血分数
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论，这些关联是由两个因素驱动的。首先，股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关，但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同，并且与财务基本面高度相关，这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二，未量化的排放，通常用于学术文献中的变量，与股票回报相关，但排放强度（按照公司大小缩放）是实践中使用的同样重要的措施，不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标，但我们认为，对于个人，排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后，排放和收益之间的关联消失了。
在Omniverse中创建一个模拟的月球地形
•随机月球地形产生，具有大的（陨石坑，山丘）和小（迷你陨石坑，岩石）伪影。•其他地形样品是手工制作或缩放的NASA高分辨率地形。•许多可自定义的参数设置火山口，地形大小和特征。•培训数据收集的大面积，可为更广泛的唯一数据范围提供。
Roswall专员在COP16的新闻界发表讲话（第2部分）罗马专员Kadis在Blueinvest Day的主题演讲 - 开幕式活动
因此，我会说，到目前为止，BlueInvest取得了巨大的成功。它通过将欧盟制造的创新推向市场并在欧盟创造就业和增长来帮助我们缩小创新差距。此外，BlueInvest还通过可以进一步扩展的融资模型来缩小投资差距。
加速汽车人工智能转型
研究中定义的 AI 实施阶段：大规模实施 = 在所有站点/整个企业范围内持续实施，范围广泛；选择性实施 = 在组织各个部分的多个站点持续实施，但不在企业层面实施。“现在”是指 2018 年 12 月至 2019 年 1 月，即进行调查的期间。