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管理层的讨论和分析
2023年7月27日，TC Energy宣布了计划通过其液体管道业务的衍生产品分为两家独立的投资级，公开上市的公司。TC Energy股东投票通过2024年6月批准衍生产品，并于2024年10月1日，TC Energy完成了其液体管道业务的衍生产品，成为一家新的上市公司South Bow Corporation（South Bow）（South Bow）（South Bow）（衍生交易）。分拆交易完成后，液体管道业务被解释为停产的操作。允许进行有意义的比较，除非另有说明，否则本MD＆A的讨论是基于持续操作的。上一年的结果已被重塑，以反映持续和停产的操作之间的分裂。终止的操作反映了截至2024年12月31日止年度的9个月的液体管道收入，而2023年和2022年的全年液体管道收入。请参阅我们2024年合并财务报表的注释4，已终止的操作，以获取其他信息。
“阻力” - “螺旋桨” 的描述 - TU Delft 存储库
等效附加系数 (-) CAPPSUM[capp(i)*sapp(i)]/SUM[sapp(i)] 轴支架 : capp(i) 3.0 尾鳍 : capp(i) 1.5-2.0 支柱凸台 : capp)i) 3.0 船体凸台 : capp(i)= 2.0 轴 : capp(i) 2.0-4.0 稳定鳍 : capp(i) 2.8 圆顶 : capp(i)= 2.7 舭龙骨 : capp(i) 1.4 CAPP 球鼻艏横截面积 (m2) ABULB 球鼻艏横截面积质心至龙骨 (m) HBULB 艏侧推器隧道直径 (m) 艏侧推器数量 : DBTTDBTT*sqrt(N) ..DBTT 船首侧推器隧道阻力系数 船首圆柱形部分的推进器：CBTT-0.003 最差位置的推进器：CBTT-0.012 CBTT 浸没横梁面积（m2） AT 运行长度（m）（如果未知 SLR-0）。。SLR 水线入口角（如果。未知 0 度）--ALFA 螺旋桨数量：0-2，如果<>0 计算。W、T、RRE NPROP
kdhe——拟议项目信息水和废水...
本文件旨在提供有关堪萨斯州卫生和环境部 (KDHE) 水务局 (BOW) 管理的各种监管和环境计划的信息，这些计划可能需要在拟议项目中加以解决。如果没有关于拟议设施类型、场地位置、所采用的工艺操作、水源以及将产生的废水数量和质量的具体项目信息，KDHE 就不可能提供设施预期满足的项目特定限制、标准或要求。为了在制定项目提案时提供指导，BOW 制定了此文件，以总结有关废水处理和处置、废水预处理系统、工业和建筑雨水径流要求以及供水系统监管的信息。
内部人士 - 基因组科学研究所
“这项研究是第一个表明基因表达在炎症过程中的变化可能为后来的细胞功能障碍奠定了基础，例如降低突触连通性或能量代谢的改变，” MD UMSOMEN DEAN MARK GLADWIN说，他也是执行副总裁For Medical Eversect，Um Baltimore，以及JohnZom dichom dicker of John Z.和Akiko K. akiko K. bowms korms bowms bows bows bows bow bow bows bows bowns of for Secupary Eversection。“至关重要的是要了解大脑发育过程中细胞水平的这些机制和变化，希望有一天我们可以开发神经发育障碍的治疗方法。”
参考条款草案：Canmore Area Trails策略
•在鲍尔谷市（Banft and Banff and Canmore镇）之间成立于2018年的人类野生动植物共存的圆桌会议，以及2022年，加拿大帕克斯（Parks Canada）和艾伯塔省政府。其已发表的报告提出了几项与跟踪计划和管理有关的建议，包括减少野生动植物走廊的人足迹，临时和空间关闭区域以及有关娱乐使用的社会方面的研究。文档中的许多建议尚未完全实施。•弓形走廊生态系统咨询小组（BCEAG）是一个正式集团，成立于1996年，在弓形瓦利（Bow Valley）的市政，省和联邦土地经理建立，共同解决关键的野生动植物走廊和栖息地的问题，以及讨论与人类使用相关的问题和对齐问题。BCEAG娱乐机会工作组的建议早在2002年就包括制定了Bow Valley的一般大型步道计划。
STEAM-创新联盟.pdf
2024 年 7 月 26 日 — 太空技术。3D 技术设计。Toycathon。BOW（最佳废弃物）技术医疗技术 www。第 4 页。项目。所有类别的创意。1. 太空技术。
从迁移机器学习模型到智能处理单元
本文中的发现表明，智能处理单元（IPU）为Ma-Chine Learning（ML）应用提供了可行的加速器替代方案，该应用程序（ML）应用程序材料和电池研究领域内。我们调查了将模型从GPU迁移到IPU的过程，并探索了几种优化技术，包括管道和梯度积累，旨在增强基于IPU的模型的性能。此外，我们已经有效地将专业模型迁移到了IPU平台。该模型用于预测有效的电导率，这是离子传输过程中至关重要的参数，该参数控制了电池的多电荷和放电周期的性能。该模型利用卷积神经网络（CNN）档案执行预测任务以实现有效的电导率。该模型在IPU上的性能与其在GPU上的执行相当。我们还分析了GraphCore的Bow IPU的利用率和表现。通过基准测试，与其前身Colossus IPU相比，我们观察到Bow IPU的性能显着提高。
