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Lorenz -96学习机器学习 - 开放期刊
1哥伦比亚大学拉蒙特·多尔蒂（Lamont Doherty）地球天文台2库兰特数学科学研究所，纽约大学3大气与海洋科学课程，普林斯顿大学4地球与环境工程，哥伦比亚大学5号，哥伦比亚大学5皇后玛丽玛丽大学伦敦皇后大学6 Univ 6 Univ。Grenoble Alpes，CNRS，IRD，Grenoble INP，INRAE，IGE，IGE，38000 GRENOBLE，法国7海洋建模和数据同化部，Fondazione Centro Euro -Mediterraneo Suii suii cambiamenti cambiamenti chilcatigi cliaigiani -cmcc 8马萨诸塞州理工学院的地球，大气和行星科学部11地球，大气和行星科学系11国家大气研究中心13纽约大学14哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚气候学校15 Schmidt Futures
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tin, C: Prismatic, D: in flexible dzchet ..................................................................................................... 5 1.4 Configuration in ses ........................................................................................... 6 1.5 Parallel configuration ......................................................................................................... 6 1.6 Configuration in Serie-Parallel .................................................................................................................................................................................... 7 1.7 During load and EC ................................................................................................................. 7 1.8 Load type profile A `Constant current, A` Constant voltage .......................................... 10 1.9 System BMS ................................................................................................ 12 1.10 Lithium structure Structure Support of Mo d ´ele de Newman ............................. 12 1.11 MB Li-ion ............................................................................... 13 1.12 MB Dynamic ECE of a Lectro C himic cell ................................................... 13 1.13 MB Th ´在Mo di fi'e中包括Cell Harge的汽车........................................................................................................................................................
IQ电池10TIQ电池10T
1。从交替的电流到电流的交替电流到25°C的标称功率的50％（生命开始时）。实际回报产量可能会根据环境温度，负载模式和其他外部因素而有所不同。2。在日常操作的正常情况下，可用的电池容量支持负载并为PV提供供电。可用的容量包括2％的关键安全限制，该限制在长期网络故障的情况下保护客户资产。一夜之间，还保持了3％的容量以用于电子电池备份。有关更多信息，请参见https://enphase.com/en-gb/download/iq-battery-5p-usable-capacity-tech-brief。3。生活开始时。4。在低于15°C和大于45°C的温度下，负载功率的降低发生，并且在5°C以下的温度和大于50°C的温度下，放电功率的降低发生降低。5。支持PV分支的所有逆变器，包括Fronius，Solaredge，SMA，Solarmax和Kostal。6。根据地方法规，支持奥地利和德国的阶段失衡管理。7。欧盟（DOC）合格声明的全文可在https://enphase.com/de-de/download/eu-konformitatserklarung上获得。8。无论先到达什么人。限制适用。
标准 NF C 15-100 - 2024 - NET
标准功能 14 > 导体截面和防护等级 16 > 直接和间接接触防护 n 17 > 电弧防护 n 18 > 雷电防护 n 21 > 住宅技术管道 24 > 电源插座、专用电路和充电插座 26 > 通信网络 n 28 > 电动汽车插座和充电站 n 30 > 照明 32 > 电加热 33 > 设有浴缸或淋浴间的场所 34 > 本地生产设施 n 36 > 针对第三产业和工业的标准方面 n 38 > 能源效率 n
IQ电池10TIQ电池10T
1。从交替的电流到电流的交替电流到25°C的标称功率的50％（生命开始时）。实际回报产量可能会根据环境温度，负载模式和其他外部因素而有所不同。2。在日常操作的正常情况下，可用的电池容量支持负载并为PV提供供电。可用的容量包括2％的关键安全限制，该限制在长期网络故障的情况下保护客户资产。一夜之间，还保持了3％的容量以用于电子电池备份。有关更多信息，请参见https://enphase.com/en-gb/download/iq-battery-5p-usable-capacity-tech-brief。3。生活开始时。4。在低于15°C的温度和大于45°C的温度下，负载功率的降低会发生，并且在5°C以下的温度和大于50°C的温度下，放电功率降低。5。支持PV分支的所有逆变器，包括Fronius，Solaredge，SMA，Solarmax和Kostal。6。根据地方法规，支持奥地利和德国的阶段失衡管理。7。欧盟（DOC）合格声明的全文可在https://enphase.com/de-de/download/eu-konformitatserklarung上获得。8。无论先到达什么人。限制适用。
S3b Sim Secual / S3b Sim Vid Secual - Coolblue
- 最多可容纳 10 个遥控器、50 个无线配件和 50 个 RFID 徽章 - 保存 5 个电话号码、5 个短信通知号码 - 配件的射频安全性：超过一百万个代码组合 - 通过短信布防/撤防，电话或应用程序（iOS 或 Android 系统） - 通过 RFID 徽章解除武装 - 集成 100 dB 警报器和控制面板上的呼叫功能 - 断电和恢复供电时以及电池电量低时发送短信通知 - 远程现场音频监控 - 包括备用电池（2 x 800 mAh，锂电池），待机模式下可持续使用长达 8 小时。
数学座谈会
抽象数据重建攻击和防御对于理解机器学习和联合学习中的数据泄漏至关重要。然而，以前的研究主要集中在梯度反演攻击的经验观察上，缺乏基于模型架构和防御方法定量分析重建错误的理论框架。在本演讲中，我们提出将问题作为一个反问题，从而实现了对数据重建攻击的理论和系统评估。对于各种防御方法，我们得出了算法上限和匹配信息 - 两层神经网络的重建误差的理论下限，考虑了特征和建筑维度以及防御强度。我们进一步提出了两种防御策略 - 最佳梯度噪声和最佳梯度修剪 - 在保持模型性能的同时最大化重建误差。bio：Qi Lei是Courant数学科学研究所和NYU数据科学中心的数学和数据科学助理教授。以前她曾是普林斯顿大学ECE系的副研究学者。她获得了博士学位。来自UT Austin的Oden计算工程与科学研究所。她访问了高级学习研究所（IAS）/普林斯顿理论机器学习计划。在此之前，她曾是西蒙斯深度学习计划基础研究所的研究员。她的研究旨在为可信赖和（样本和计算）有效的机器学习算法开发数学基础。QI获得了多个奖项/认可，包括机器学习，EEC中的新星，统计和数据科学，杰出论文奖，计算奖学金奖学金和Simons-Berkeley Research奖学金。
体育研究中的人工智能和机器学习：非数据科学家的入门知识
在过去的二十年里，人工智能 (AI) 改变了我们消费和分析体育的方式。人工智能在改善体育决策和预测方面的作用以及许多其他优势正在迅速扩大，并在学术界和行业中引起越来越多的关注。尽管如此，对于许多体育观众、专业人士和政策制定者来说，他们并不是人工智能方面的专家，人工智能与体育之间的联系仍然模糊不清。同样，对于许多人来说，在体育分析中采用机器学习 (ML) 范式的动机仍然很模糊或不清楚。在这篇观点论文中，我们对机器学习范式进行了高层次、非技术性的概述，激发了其增强体育（性能和业务）分析的潜力。我们总结了一些相关研究文献，这些文献涉及人工智能和机器学习在体育行业和体育研究中的应用领域。最后，我们提出了一些关于人工智能和机器学习如何塑造体育未来的假设场景。
