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中央车辆控制器使软件定义车辆成为可能
考虑车舱摄像头和车舱内用户体验应用程序之间的交互，例如检测遗留物体的应用程序。在区域架构中，摄像头可能会将低压差分信号帧发送到区域控制器，区域控制器又将来自摄像头和其他设备的数据聚合到汽车以太网链路上，再发送到 CVC。然后，CVC 将提取相关数据，并通过其服务将数据传递给专用于车舱内用户体验的 OSP，可能通过 PCIe 传输，以确保尽可能高的传输速度。CVC 可以同时使用收集的数据进行分析、处理并通过以太网或 PCIe 连接将其发送到 RTU，RTU 又会通过 5G 蜂窝服务将该分析数据传输到云端。这将使“遗留物体”应用程序能够有效利用车载计算，同时有选择地应用基于云的对象识别或连接，以在需要时通知用户。
REDD+根据决定14/CP.19
使用IPCC方法2估算活动数据活动数据。为不丹生成森林砍伐活动数据，三个国家土地使用和土地覆盖（LULC）数据集-Lupp 1995，LCMP 2010和LULC 2016-被审查，但由于方法和决议的不同而发现不一致。因此，全球森林变化数据集（Hansen等，2013）用于生成LULC地图。每年的树覆盖损失和增益与2000 Tree Canopy覆盖基线集成在一起，以产生两个连续的地图，涵盖了2004 - 2009年和2010- 2014年的周期。像素级数据通过区域统计数据汇总到最小映射单元。分层面积估计以得出最终活动数据，有效地减少了不确定性，同时考虑了参考期间的实际森林损失，尽管总森林面积净增加。
ISCC EU 202-6 非生物来源的可再生燃料 (RFNBO) 和再生碳
本章遵循 RED II 和 RFNBOs 授权法案中使用的术语，使用“竞价区”、“不平衡结算期”或“向下重新调度”等术语。这些术语的定义可在本文件的附件中找到。作为一项基本原则，在这些确切术语不存在或不适用的情况下（例如非欧盟国家生产），应使用等效概念。这些等效术语应反映给定场景或国家/地区的电力系统的性质（例如“竞价区”的等效术语应考虑相应的电力市场设计，例如节点设计而不是分区设计）。下文中凡提及原产地保证（以下简称 GoO）的地方，也可使用等效文件（例如英国的可再生能源原产地保证或美国、加拿大、澳大利亚和其他国家的可再生能源证书）。有关电力购买协议和原产地保证的进一步指导，请参阅附件 II；有关竞标区等效物和削减规则实施的进一步指导，请参阅附件 III。
阿片类镇痛药的背景REMS
fluad四价，每种0.5 mL剂量都可以从以下四个流感菌株中的每一个中含有15 mcg的hemagglutinin（ha），该菌株推荐了2023-2024型流感季节：a/4897/4897/20222 iivr-238/a an/victoria季节（H1N1）类似PDM09的病毒），A/Darwin/6/2021 IVR-227（A/Darwin/9/2021（H3N2） - 样病毒），B/1359417/2021 BVR-26 BVR-1B（B/Phuket/3073/2013类病毒）。Fluad四价还包含MF59C.1辅助（MF59®），这是一种基于矛盾的水中水中乳液。在与甲醛失活之前通过离心和过滤分别收集和阐明每种菌株。被灭活的病毒浓缩并通过区域离心纯化。表面抗原，血凝集素和神经氨酸酶是通过在存在氯苯三甲基铵（CTAB）的情况下从流感病毒颗粒中获得的。抗原制剂得到进一步纯化。
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
ISCC EU 202-6 非生物来源的可再生燃料 (RFNBO) 和再生碳
本章遵循 RED II 和 RFNBOs 授权法案中使用的术语，使用“竞价区”、“不平衡结算期”或“向下重新调度”等术语。这些术语的定义可在本文件的附件中找到。作为一项基本原则，在这些确切术语不存在或不适用的情况下（例如非欧盟国家的生产），应使用等效概念。这些等效术语应反映给定场景或国家/地区的电力系统的性质（例如，“竞价区”的等效术语应考虑相应的电力市场设计，例如节点设计而不是分区设计）。下文中提到原产地保证（以下简称 GoO）的地方也可以使用等效文件（例如英国的可再生能源原产地保证或美国、加拿大、澳大利亚和其他国家/地区的可再生能源证书）。有关购电协议和原产地担保的进一步指导，请参阅附件二；有关竞标区等值物和限电规则实施的进一步指导，请参阅附件三。
大不列颠电力市场设计的审查
在我们工作的第二阶段中，我们对替代位置市场安排进行了建模，以与两个脱碳场景（消费者转换和NGESO未来能源场景的系统转换）进行了建模。我们发现，相对于当前的42亿英镑安排（NPV 2028-2050，3.5％的折现率），采用我们的区域市场案例可以实现较小的整体经济福利，而节点案件可能会在20亿英镑和33亿英镑之间获得进一步的收益。如果实现，这将在同一时期内对消费账单节省约10％（45亿英镑与4660亿英镑，或44亿英镑与3.97亿英镑，分别在消费者转型和系统转型方案中，不包括实施成本）。任何转移到地点市场的风险都有少量的整体福利收益被当事方之间的财富转移规模和从现在到2035年之间的无数其他不确定性所掩盖。
分布式发电对输电基础设施投资的影响建模
在快速转型的能源行业中，分布式发电技术（如屋顶太阳能和安装在家庭和企业电表后面的电池）的日益普及有可能改变我们规划和运营能源系统的方式。虽然已经对分布式发电与配电线、变压器以及用于向家庭和企业输送电力的其他设备之间的关系进行了大量研究，但分布式发电对连接主要城市、规划区和州的高压批量输电系统的影响却受到的关注有限。本研究探讨了日益增多的分布式发电部署（即通常与储能搭配使用的分布式太阳能光伏 (PV) 发电）如何影响区域输电潮流和输电投资需求。它还调查了在分布式和公用事业规模发电占主导地位的未来情况下输电和资源扩展之间的潜在协同作用。鉴于分布式发电预计将在正在进行的能源转型中发挥重要作用，本研究旨在弥合这一研究空白，并深入了解分布式发电的输电使用和规划含义，以帮助电网规划人员确保更高效、更可靠的电网。
考虑可再生能源出力不确定性及电力市场机组有效备用计算的多阶段鲁棒清算模型
随着我国碳政策的推进，以风电、太阳能为主的可再生能源比重不断提高，给电力系统备用带来更大挑战。由于我国电力系统的复杂性，采用分区备用的方法保证系统稳定运行难度很大。现有的备用计算结果中，机组备用会受到电网安全约束的制约，导致系统运行风险。为了在不突破安全约束的情况下高效获取机组备用，本文提出了一种可供工程实施的有效备用计算方法。该方法进一步利用箱式稳健优化算法进行安全约束机组组合，保证可再生能源的消纳，确保电力系统的稳定性和备用效率。此外，安全约束经济调度采用数据驱动的稳健随机优化算法，优化电力系统的经济性。该多阶段稳健优化模型具有良好的可扩展性，符合我国电力系统备用调度的进程。基于中国某省实际运行数据和IEEE 300节点系统的仿真分析，验证了所提模型和理论的正确性和可行性。
利用多元回归分析和人工神经网络进行人工智能房地产预测的效果研究——以加纳为例
要从传统房地产过渡到智能房地产，房地产行业必须加强对颠覆性技术的接受。尽管房地产拍卖市场在金融、经济和投资领域的重要性日益增加，但过去很少有基于人工智能的研究试图预测房地产的拍卖价值。根据本研究的目标，人工智能和统计方法将用于创建房地产拍卖价格的预测模型。多元回归模型和人工神经网络结合使用来构建预测模型。对于实证研究，该研究利用 2016 年至 2020 年加纳公寓拍卖的数据来预测拍卖价格并评估当时可用的各种模型的预测准确性。与传统的多元回归分析相比，使用人工智能系统进行房地产评估正成为一种更可行的选择（MRA）。其中人工神经网络模型表现最为突出，而基于拍卖评估价的有效区域划分则进一步提升了模型的预测准确率。在预测房地产拍卖价值方面，两种模型存在统计上的显著差异。