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产品 VPR 系列 VPRX 系列 VPRE ... - HTS
当回收显热能和潜热能是当务之急，但又不需要焓轮的维护要求时，带有焓芯热交换器的 VPRC 是一个极好的选择。焓芯热交换器的排气传输比 (EATR) 为 0.5%，由 AHRI 1060 确定，可以安全处理累积的冷凝水而不会受到霜冻损害。
产品 VPR 系列 VPRX 系列 VPRE 系列 ...
当回收显热能和潜热能是当务之急，但又不需要焓轮的维护时，带有焓芯热交换器的 VPRC 是一个极好的选择。焓芯热交换器的排气传输比 (EATR) 为 0%，由 AHRI 1060 确定，并且可以安全处理累积的冷凝水而不会受到霜冻损坏。
使用3D网格
摘要。基于网格的场景表示，提供了一个有希望的方向，可简化大规模的层次视觉定位管道，根据全局特征（检索）（检索）和基于本地特征的视觉定位步骤来组合视觉位置识别步骤。现有工作证明了网格对视觉定位的可行性，但在Visual Place识别中使用从它们中呈现的合成数据库的影响仍然很大程度上尚未探索。在这项工作中，我们研究了大规模视觉位置识别（VPR）的密集3D纹理网格。使用基于合成网格的图像数据库与现实世界图像进行检索相比，我们确定了显着的性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的VPR管道Meshvpr，它利用轻量级的特色对齐框架来弥合现实世界和合成域之间的差距。MESHVPR利用了预训练的VPR模型，对于全市范围的部署是有效且可扩展的。我们使用可自由使用的3D网眼的新型数据集，并从柏林，巴黎和墨尔本手动收集了查询。广泛的评估表明，MESHVPR通过标准VPR管道实现竞争性能，为基于网格的本地化系统铺平了道路。数据，代码和交互式可视化可在https://meshvpr.github.io/
退伍军人事务部VHA指令1169退伍军人卫生管理局透射表华盛顿特区20420年5月17日，2023年5月17日
（2）确保确定负责任的服务的请求已由当地设施CPRC或VISN假肢代表（VPR）提交并审查，如果适用，请在请求NPPSC委员会审查之前，以确保确保与当前流程和设备的兼容性。如果VA医疗机构CPRC或VPR（如果适用）无法确定负责任的服务，则确定负责任的服务的请求将提交给NPPSC。注意：确定负责任的服务的请求应使用电子请求工具提交，并包含与有关医疗产品有关的所有必要和相关信息https://dvagov.sharepoint.com/sites/sites/vhanppsc。这是一个内部VA网站，不可公开提供。负责任的服务确定是由委员会做出的，并在60天内与VA医疗设施通讯，而某些决定可能需要更长的时间。为了防止退伍军人的护理中断，医疗中心应确定在NPPSC委员会的决定之前，在当地确定一项负责任的服务。
CRISPR 介导的协同表观遗传和转录控制
摘要 靶向激活内源基因是细胞工程的重要方法。本文，我们报道了核酸酶失活的 dCas9 同时、顺序或作为单个四部分效应物与转录激活因子 (VPR) 和表观遗传效应物 (组蛋白乙酰转移酶 p300 核心的催化结构域) 融合，可以增强靶基因的激活。复合激活因子 VPRP 在不同细胞类型的一组基因中的表现比单个激活因子更有效。我们利用效应物表征了宿主染色质乙酰化和转录组的脱靶效应。我们的工作表明，转录和表观遗传效应物可以一起使用来增强基因激活，并表明需要进一步优化表观遗传效应物以减少脱靶。
瓦南布尔市应急管理计划 2023-26
4.7 后果管理 16 4.8 社区联系 17 4.9 紧急避难所选项 17 4.9.1 安全和避难所选项 18 4.9.2 提早离开 18 4.9.3 准备充分的物业 18 4.9.4 社区防火避难所 18 4.9.5 社区安全场所 – 丛林火灾最后避难所 (NSP-BPLR) 18 4.9.6 非正式避难所 19 4.9.7 躲在准备不充分的物业中并在面临威胁时逃跑 19 4.10 疏散 19 4.10.1 疏散建议 19 4.10.2 疏散流程 20 4.10.3 疏散中的角色和职责 20 4.11 交通管理 20 4.11.1 公共 TMP 通道20 4.12 弱势群体和设施 21 4.12.1 弱势群体登记册 (VPR) 21 4.12.2 弱势群体设施 21 4.13 集结区 21 4.14 财务考虑 21 4.14.1 市政委员会管理的补充资源 22 4.15 资源共享协议 22
EVP (2)3160 - elreha.de
• 标准冷藏库或带脉宽调制膨胀阀或带热驱动膨胀阀的冷藏库的控制器 • 适用于步进电机膨胀阀（带 EVS 从属模块） • 控制温度、除霜装置、蒸发器风扇、卷帘等。1 个控制电路 • 单个设备最多可控制 3 个蒸发器 • 2 种控制方法可供选择：- 2 个温度传感器/压力变送器 + 温度。传感器 • 自适应阀门控制，即设备可适应蒸发器和不断变化的工作条件 • 控制功能与 VPR 压缩机复合中央单元的冷凝器压力优化系统协同工作 • 智能除霜控制，可学习。仅适用于 2 个标准温度传感器 • 除霜完全自动启动，8 次释放时间或手动启动 • 除霜循环为脉冲式，由蒸发传感器控制（可变间隔） • 自动识别具有多个蒸发器的冷藏库中的领先蒸发器 • 如果传感器或除霜识别失败，则进入紧急模式。如果故障得到修复，则自动重置。• 通过智能风扇控制使用潜伏热
NDUS 经济多元化研究基金 (EDRF) EAC 会议
2024 年 10 月 18 日 EAC 成员 Kenton Kaufman（NDSU 代表） Paul Steffes（ND PUI 代表） Kathryn Uhrich（UND 代表） 其他参与者 Sheri Anderson：NDSU AVPR David DeMuth：Valley City State University Colleen Fitzgerald：NSDU VPR Mark Gorenflo：NDUS，参谋长兼创新总监 Scott Snyder：UND VPR 报告 外部咨询委员会 (EAC) 审查了提供的文件并与 NDUS 参与者进行了详细讨论。 首先，EAC 成员赞扬了创建和支持经济多元化研究基金 (EDRF) 的立法愿景。 2023 年，EDRF 向 UND 拨款 125 万美元，向 NDSU 拨款 125 万美元，向 9 所主要本科院校 (PUI) 拨款 500 万美元。 其他几个州也有主权财富基金（见附录 A），但北达科他州有机会将其投资提升到一个新的水平。北达科他州对高等教育的投资和承诺将在创新、经济发展和满足该州劳动力需求方面为子孙后代带来红利。其次，EAC 成员对 11 个州立机构在短时间内分配这些资金所做的大量工作表示赞赏。这些机构在没有既定流程的情况下快速而公平地分配资源。然而，权宜之计往往会导致项目产生短期影响。为了产生重大影响，资金分配需要长期稳定的资金流。EAC 成员兼企业家 Paul Steffes 分享了自己的经历——他的公司利用多年前开发的技术和技巧，今天能够提高巴肯油井的效率。虽然资助的项目很重要，但如果 EDRF 不提供超出两年期预算的资金，其经济影响将不会像立法机关预期的那样显著。总结 HB1003 的立法意图，其目的是：以多种方式刺激经济活动；创新和创造新技术、新概念和新产品；促进创造就业机会；改善医疗保健成果；解决与化石燃料部门相关的收入损失；并提供体验式学习。为了实现立法意图和经济多元化的总体目标，EAC 建议有针对性、有重点、有重大意义和多年的支持。具体来说，我们主张通过研究的视角关注劳动力发展。最初为 EDRF 提供的 250 万美元资金是一个合理的起点，可以制定项目提案的协议并定义预期成果、时间表和/或里程碑。然而，真正的经济影响将随着规模的扩大而到来。内部委员会成员建议将 2500 万美元作为潜在目标，而 EAC 成员认为 2.5 亿美元以上应该是目标，并在实现里程碑时发放资金。虽然这个目标看起来很高，这项投资对于推动北达科他州的研究事业“向前迈进”至关重要。在评估成功基准时，我们了解到北达科他州在衡量创新成果的多个研发 (R&D) 类别中处于美国最低的四分之一。根据美国国家科学基金会 (NSF) 编制的科学与工程州概况
Hines, Adam D.、Stratton, Peter G.、Milford, Michael 和 Fischer, Tobias (2024) VPRTempo：一种用于视觉的快速时间编码脉冲神经网络
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 凭借其潜在的节能、低延迟和持续学习能力，处于神经形态计算的前沿。虽然这些功能非常适合机器人任务，但迄今为止，SNN 在该领域的应用有限。这项工作引入了一种用于视觉位置识别 (VPR) 的 SNN，它既可以在几分钟内训练，又可以在几毫秒内查询，非常适合部署在计算受限的机器人系统上。我们提出的系统 VPRTempo 使用抽象的 SNN 克服了训练和推理时间缓慢的问题，该 SNN 以生物现实性换取效率。VPRTempo 采用时间代码，根据像素的强度确定单个脉冲的时间，而之前的 SNN 则依赖于确定脉冲数量的速率编码；将脉冲效率提高了 100% 以上。 VPRTempo 使用脉冲时间依赖性可塑性和监督增量学习规则进行训练，强制每个输出脉冲神经元只对一个位置做出反应。我们在 Nordland 和 Oxford RobotCar 基准定位数据集上评估了我们的系统，这些数据集包含多达 27,000 个位置。我们发现 VPRTempo 的准确性与之前的 SNN 和流行的 NetVLAD 位置识别算法相当，同时速度快几个数量级，适合实时部署 - CPU 上的推理速度超过 50 Hz。VPRTempo 可以作为在线 SLAM 的环路闭合组件集成到资源受限的系统（例如太空和水下机器人）上。