该报告由普拉特中心研究与政策高级项目经理 Sylvia Morse 撰写。普拉特中心政策与数据研究员 Hannah Whitney 为调查数据分析提供支持。乘客联盟工作人员就研究范围、设计和推广提供了咨询,包括首席组织者 Mayra Aldás-Deckert、副主任 Caitlin Pearce、政策和通讯主任 Danny Pearlstein 和高级组织者 Jolyse Race。Veronica Berdychev、Nick Cerdera、Esosa Omoregbee、Yami Vasquez、Carlene Nelson 和 Janet Wang 以及交通替代方案的组织者进行了额外的调查收集。该项目的咨询委员会(其成员列于附录 A)提供了重要的研究支持和反馈。该报告由 Sam Bumbalo 设计。
摘要 :本研究重点关注人工智能对仓库绩效的影响。本研究以选定仓库的 329 名工人为样本,使用自填问卷收集数据。使用主成分分析 (PCA) 方法构建指数以衡量对仓库绩效的影响。使用 Mann Whitney U 检验和 Kruskal-Wallis H 检验用于确定人口统计因素对仓库绩效的影响。通过相关性分析确定变量之间的关联。进行回归分析以确定所确定的因素与仓库绩效之间的关系。当研究测试变量之间的关联时,它显示出正相关性。最后,基于分析,说明了机器学习、机器人、物联网 (IoT) 和模糊逻辑对仓库绩效的影响。仓库绩效分为三个类别:时间、库存和成本。
克拉马斯瀑布市地热资源丰富。1964 年,俄勒冈理工学院 (OIT) 将其克拉马斯瀑布校区迁至相对较浅的地热储层,利用热水为校园建筑供暖(16 栋建筑,建筑面积约 100 万平方英尺)。地热区域供热系统使用三个生产井供应 192⁰F 至 197⁰F 的热水。废水通过两个注入井返回储层。2010 年,地热供热系统进行了改造,包括一个 280 kW(总功率)的 Pratt & Whitney PureCycle 模块化有机朗肯循环 (ORC) 发电厂和一个水冷塔。ORC 循环用于将低温热能转化为电能。这是世界上第一个大学校园地热热电联产项目。
致谢 我们感谢美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的 Katy Schneider、Brian Sergi、Galen Maclaurin、Whitney Trainor-Guitton 和 Dan Bilello 以及美国能源部的 Patrick Gilman 和 Gage Reber 对本报告内容提供的反馈。我们还要感谢 Jenny Korte 的编辑工作。这项工作由美国国家可再生能源实验室的研究人员完成,该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营,受美国能源部委托,合同编号为 DE-AC36-08GO28308。美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 太阳能技术办公室(奖项编号 38421)、风能技术办公室和地热技术办公室根据合同编号 DE-EE0009962 提供资金。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。所有错误和遗漏均由作者独自承担。
核酸杂交技术,包括聚合酶链反应(PCR),连接酶或解旋酶依赖性扩增以及转录介导的扩增,是由于高特异性和灵敏度而引起的血液培养和其他临床标本中病原体检测的有益工具(Khan,2014)。在临床实验室环境中使用基于核酸的方法检测细菌病原体,其特异性,敏感性,时间的降低和高吞吐能力,提供了“对传统微生物技术的敏感性和特异性”;但是,“污染潜力,缺乏标准化或某些测定法的验证,结果的复杂解释以及成本增加是这些测试的可能局限性”(Mothershed&Whitney,2006年)。
核酸杂交技术,包括聚合酶链反应(PCR),连接酶或解旋酶依赖性扩增以及转录介导的扩增,是由于高特异性和灵敏度引起的血液培养和其他临床标本的病原体检测的有益工具(Khan,2014)。在临床实验室环境中使用基于核酸的方法检测细菌病原体,其特异性,敏感性,时间的降低和高通量能力,提供了“对传统微生物技术的敏感性和特异性”;但是,“污染潜力,缺乏标准化或某些测定法的验证,结果的复杂解释以及成本增加是这些测试的可能局限性”(Mothershed&Whitney,2006年)。
美国能源部(DOE)感谢所有为存储创新(SI)2030行业投入过程做出贡献的利益相关者。附录A中提供了有关参与SI框架和SI飞行路径活动的利益相关者的其他信息。SI活动由Benjamin Shrager(DOE电力办公室)协调,PSH的飞行路径听力是由Vladimir Koritarov(Argonne National Laboratory)促进的,并由Scott Deneale(Oak Ridge National Laboratory)合作。作者还要感谢凯特·法里斯(Kate Faris),惠特尼·贝尔(Whitney Bell)和其他ICF的其他人,因为他们在SI飞行道路上的出色组织聆听课程以及他们为SI活动提供的其他支持。作者Vladimir Koritarov,Argonne National Laboratory
电力系统工程系教师: • Venkataramana Ajjarapu,Whitney 教授,IEEE 院士,vajjarap@iastate.edu;电压稳定性、T&D 联合建模 • Chao Hu,机械工程;电池测试、电池状态估计、电池寿命预测,chaohu@iastate.edu • Ian Dobson,Sandbulte 教授,IEEE 院士,Dobson@iastate.edu;电压崩溃、连锁停电 • Manimaran Govindarasu,Marston,Harpole 教授,IEEE 院士,gmani@iastate.edu;电力系统网络安全 • Jim McCalley - Marston,伦敦教授,IEEE 院士,jdm@iastate.edu; SEAMS 项目,发电和输电规划的协同优化,风能整合 • Hugo Villegas-Pico,Harpole-Pentair 助理教授,电力系统、电力电子和控制,hvillega@iastate.edu • Zhaoyu Wang,Northrop Grumman 副教授,wzy@iastate.edu;配电系统,可再生能源整合
Regulatory Project Manager Idara Udoh Pharmacology/Toxicology Reviewer(s) Emily Wearne Pharmacology/Toxicology Team Leader(s) Whitney Helms Office of Clinical Pharmacology Reviewer(s) Amal Ayyoub, Youwei Bi, Melkamu Getie Kebtie Office of Clinical Pharmacology Team Leader(s) Hong Zhao, Jiang Liu, Stanley Au Clinical Reviewer Lee Pai-Scherf(功效)Janice Kim,Diana Bradford(安全)临床团队负责人Erin Larkins安全分析师(如果适用)Min Wang统计审稿人Somak Chatterjee统计团队负责Rahman部门主任(OB)Shenghui Tang部门主任(OOD)Harpreet Singh办公室主任(或指定的签署机构)MARC THEORET
材料和方法:从2017年12月到2020年12月,临床诊断的复发型MS患者被连续地纳入IRB批准的回顾性研究。自定义的MRI方案涵盖了常规t 2加权,t 2-流体衰减恢复,对比度t 1加权成像和定量序列,包括基于直接饱和的K EX MRI,取消了Omega Plots和QSM。与正常出现的白质相比,根据其GD增强及其敏感性以及K EX升高评估了每个MS病变。使用Mann – Whitney U检验或Kruskal -Wallis检验分析了有关病变特征和成像对比的差异和相关性,而Spearman等级分析具有P <0.05被认为是显着的。