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管理框架结构
2.3 详细应用场景评估...................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................................................................................................. 10 2.3.1 来自 ZVEI SG“策略与用例”的应用场景....................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. 10 2.3.2 用例“自我优化”.......................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ................. ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12
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法夫计划 - 优先事项和野心2023年4月
•有必要超越理论来以节奏实施策略。•法夫委员会领导法夫CWB议程。有内部障碍（文化，风险规避，与需要克服的当前系统和过程联系）。•需要清楚伴侣的计划和问责制。•现有的系统和流程（战略和本地）将需要重新设计，以支持组织的实施和合作伙伴关系广泛的CWB方法。•这将需要与刷新的计划和策略保持一致。•仍然是一个关键的挑战，要确保在法夫及所有社会群体中都感受到任何干预措施的好处•新兴SG SG CWB立法的范围和范围有可能限制法夫的野心。
稻壳灰作为硅胶的替代品
硅胶已被广泛用作食品，药物和其他各种目的的干衣机。硅胶基本上是一种安全的材料，但是由于其水平性质，硅胶很容易被危险材料污染。除此之外，硅胶不能自然地自然分解，因此使用大量硅胶会导致大量的硅胶废料。因此，正在努力寻找替换材料，其中一种是使用稻壳灰很容易自然分解的煤灰。这项研究旨在测试稻壳灰作为硅胶的替代品。测试在非编织土工织物袋（SG-N）中使用了商业硅胶（SG），硅凝胶和非织造土工织物袋（AS-N）中的稻壳灰。在这项研究中，将AS-N与SG和SG-N进行了比较。 对15克的重量进行了180分钟的水蒸气吸收测试。 将三个样品中的每一个都放在一个封闭的罐子中，以避免在环境中对水蒸气的污染。 用湿度计测量每个罐子的相对湿度。 在整个测试过程中，罐子盖一直关闭。 结果表明，SG，SG-N和AS-N分别降低了23％，22％和24％。 使用AVRAMI方程进行建模用于推断吸收结果。 研究结果表明，与硅胶和硅胶非织造土工杂志相比，15克非编织土工壳灰的水蒸气吸收能力优越。 因此可以得出结论，用稻壳灰作为基本材料的干衣机可用于烘干机，食品干燥机和其他需求等需求。在这项研究中，将AS-N与SG和SG-N进行了比较。对15克的重量进行了180分钟的水蒸气吸收测试。将三个样品中的每一个都放在一个封闭的罐子中，以避免在环境中对水蒸气的污染。用湿度计测量每个罐子的相对湿度。在整个测试过程中，罐子盖一直关闭。结果表明，SG，SG-N和AS-N分别降低了23％，22％和24％。使用AVRAMI方程进行建模用于推断吸收结果。研究结果表明，与硅胶和硅胶非织造土工杂志相比，15克非编织土工壳灰的水蒸气吸收能力优越。因此可以得出结论，用稻壳灰作为基本材料的干衣机可用于烘干机，食品干燥机和其他需求等需求。
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![arxiv：2412.08580v2 [cs.cv] 2024年12月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\19dd6a46813f915b66aeefb39547498261a82650.webp)
arxiv：2412.08580v2 [cs.cv] 2024年12月13日
文本对图像（T2i）生成模型[7，9，24，31，33，36，41，59]已取得了显着的进步，展示了从文本提示中生成高质量图像的不断增强的能力。然而，在审查T2i生成模块时，观察到它们通常对于模拟场景生成有效，但在处理复杂场景时显着恶化，例如涉及多个对象及其之间的复杂关系的场景（图1）。我们将此限制归因于对现有文本图像数据集中复杂的对象关联的不足。先前的T2i作品主要集中于建筑改进，这些改进无法解决这一基本问题。场景图（SG）提供了图像内容的结构化描述。场景图由节点（表示对象和属性）和边缘（描述对象之间的关系）组成。与文本的顺序描述相比，SGS提供了紧凑的结构化方法，可以描述复杂的场景，从而提高注释效率。sgs还允许对相关属性及其关系的特定对象进行更精确的规范，这对于生成复杂场景至关重要。但是，存在场景图数据集的规模相对较小（例如，可可粘结[4]和Visual Genome [20]），而大型数据集则主要由文本注释组成。我们的工作重点是通过场景图（SG2CIM）生成组成图像。我们构建了Laion-SG数据集，这是Laion-Asestheics V2（6.5+）[38]的显着扩展，具有高质量，高复杂的场景图表。我们的注释具有多个对象，属性和关系，描述了高视觉质量的图像。因此，我们的Laion-SG更好地封装了复杂场景的语义结构，从而支持改进的复杂场景的发生。Laion-SG在复杂场景生成中的优势在具有多个语义一致性的多个指标的进一步经验中得到了验证。使用Laion-SG，我们训练现有模型，并提出了一个新的基线，用于使用SGS生成复杂的场景。要构建基线，我们使用SDXL [31]作为骨干模型，并训练辅助SG编码器将SG纳入图像生成过程中。具体来说，SG编码器采用图形神经网络（GNN）[37]在图中典型的场景结构，从而优化了SG嵌入。然后将这些嵌入到后骨模型中以产生高质量的复合图像。我们的ap-
约旦马安市可再生能源智能电网设计与仿真：可行性研究
化石燃料使用带来的成本、传输损耗和环境影响不断上升，促使人们在发电方面转向可再生能源 (RES)。智能电网 (SG) 技术本质上依赖于 RES 专属电力框架，它促进了高效的能源消耗和分散能源资源的分配。这项调查强调了 RES 在 SG 基础设施中的整合，以及约旦向 SG 未来转型的潜力。马安市位于一个以太阳辐射充足和风速显著为特征的地区，是部署 RES 的最佳案例研究。一个融合的 RES 系统，包括风能和光伏 (PV) 模块，总容量为 180 兆瓦，经过精心设计，以满足马安的电力需求。马安的负荷要求是通过分析该市的年平均能源消耗并根据人口增长预测进行调整来确定的。为了提高系统的可靠性并满足紧急负载需求，集成了存储解决方案。利用 MATLAB Simulink 平台，通过数学建模和仿真分析证实并评估了所提设计的性能。模拟考虑了影响每个系统生产能力的因素，包括输电线路损耗。此外，还结合了比例-积分-微分 (PID) 控制器，并在模拟故障条件下进行了评估，确保在故障检测后五秒内断开系统。模拟结果与数学模型预测一致。从经济角度来看，安装所提出的系统是合理的，预计每年可节省约 8000 万约旦第纳尔 (JD)，有利的回收期为 14 个月。平准化电力成本具有竞争力，为 14.41 JD/MWh。研究结果主张在约旦扩大可再生能源整合，表明在全国范围内实施基于可再生能源的 SG 是可行的。
ENERGY STAR MFNC 模拟指南 - 附录 G 90.1-2016 版本 1，修订版 04
2 目的和范围这些模拟指南 (SG) 包含计算参与 EPA 的 ENERGY STAR 多户新建建筑计划（“计划”）并遵循 ASHRAE 90.1-2016 附录 G 性能评级方法的多户建筑性能评级的方法。在采用相当于或高于 2018 IECC 的商业规范的州，或对于选择比 ASHRAE 90.1-2013 好 15% 的性能目标的建筑，此性能评级方法是必需的。对于所有其他建筑，它是可选的。这些 SG 必须作为 ASHRAE 90.1-2016 附录 G 的补充。遵循 ASHRAE 90.1-2007 附录 G 或 ASHRAE 90.1-2010 附录 G 的性能评级方法的建筑必须使用“ENERGY STAR MFNC 模拟指南”。