III. 投资组合评估标准 可靠性应被视为建模输入约束,而不是单独的评估指标。规划储备金 (PRM) 与资源充足性 (RA) 计划相结合,是委员会确保维持系统可靠性水平的机制。在系统分析中,每个资源投资组合应包含足够的资源水平以满足 PRM 要求,目前为峰值需求的 15-17%。4 虽然 IOU 也可以选择计算和报告可靠性指标(例如负载损失概率),或定性评估给定投资组合在 PRM 之上的可靠性效益,但委员会不鼓励在 PRM 程序(R.08-04-012 或其后续版本)之外评估可靠性效益。IOU 或任何其他受访者提交的所有资源计划应评估并记录每个投资组合在成本、风险和温室气体排放指标方面的绩效。这些 2 可能的例外是机密的市场价格数据,可以合理地用公共工程或市场价格数据替代。 3 我们认为,能源司制定的可再生能源发电方案是根据透明且经过审查的方法制定的。但是,如指导原则 B 所述,将商业活动反映在可再生能源发电组合中是有好处的。因此,这些方案包括一些汇总的机密信息
I. Chimborazo的理工高中(ESPOCH),厄瓜多尔。 div>II。 div>武装部队,埃斯佩,厄瓜多尔。 div>iii。 div>厄瓜多尔UTA的Ambato技术大学。 div>iv。 div>Vicente Leon Technology Institute,厄瓜多尔。 div>
•上述所有指定的技术都在不同的机制上工作示例RF和PLC需要中间的NAN设备,而细胞在直接WAN技术上运行。此外,在某些通信技术中需要其他层/智能才能实现可靠的沟通和更高的性能。•蜂窝(4G/5G/nbiot) - 智能仪表和HES可以使用DLMS协议直接与透明模式的仪表进行通信(根据15959第2部分或第3部分,如适用)或使用WAN适配器。•RF网格需要根据NAN通信方法的中间网关/数据集中器单元(DCU),并且使用一些其他通信层用于Smarts Meters&Gateways/ DCU之间的数据交换。目前这些其他层是供应商特定的解决方案。•PLC未在各种RDS项目中使用。如果出现了适合我们的电气网络的更好的解决方案,那么将需要采用基于标准的方法以及使用Unified HES。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
标准化学业成绩测试针对多个教室和学校的学生,通常涉及整个学区或州,甚至多个州或国家。通常,标准化测试会定期(通常每年一次)使用,以监测随时间推移的变化。如果设计和使用得当,标准化测试可以提供有关学生个人学习以及学生群体成就模式的宝贵信息。除其他目的外,此类测试还用于描述学生个人的学业成绩和随时间推移的成长;根据“基础”、“熟练”或“高级”等标签标准判断学生的表现;跟踪不同人口群体的表现差异;比较和评估学校和教师的表现;评估教育课程、计划和政策。
摘要:利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一,因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿,构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中,我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外,我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包,包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问,这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合,极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强,但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词:标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
深度学习是一种自动学习方法,它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法,为之,数据(经验)广泛可用,但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中,我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务(对象检测,实例分割,对象之间的关系预测)和数据模式(图像,视频,3D)创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
Cryptonext安全使组织能够无缝地将其产品,系统和IT/OT基础架构从加密发现转变为加密网络安全,从而确保对量子威胁的长期弹性。它的解决方案还有助于预测并减轻密码随着时间的流逝。CryptoNext Security's offerings are segmented into three areas to support organizations in their transition to quantum-resilient cybersecurity: evaluation to measure the impact of PQC on applications and infrastructures while gaining expertise, inventory of cryptographic assets to set migration priorities and implement agile crypto management, and embedded solutions to integrate PQC into applications and systems.
• A 'hub' for translational medical science Great, Tilo • Biometric advice in medical research Hoyer, Annika • Research with medical care data: Functions of the research data platform of the medical faculty OWL Dreyer, Felix • Cold but helpful: The research biobank of the medical faculty OWL Anton, Gabi • (meta-) genomics and Transcriptomics in medical research Busche, Tobias • Proteo and医学研究中的代谢组学Persicke,Marcus•Medical Research Biermann,Barbara和Seidel的现代成像,Thorsten•转化医学研究中的生物信息信息基础设施的服务Schulz•始终保持概述:支持研究数据管理Grüttemeier,Kristina• A 'hub' for translational medical science Great, Tilo • Biometric advice in medical research Hoyer, Annika • Research with medical care data: Functions of the research data platform of the medical faculty OWL Dreyer, Felix • Cold but helpful: The research biobank of the medical faculty OWL Anton, Gabi • (meta-) genomics and Transcriptomics in medical research Busche, Tobias • Proteo and医学研究中的代谢组学Persicke,Marcus•Medical Research Biermann,Barbara和Seidel的现代成像,Thorsten•转化医学研究中的生物信息信息基础设施的服务Schulz•始终保持概述:支持研究数据管理Grüttemeier,Kristina