Illumio开发了一个部署在Netskope Cloud Exchange平台中的插件。此插件对任何已重新标记为隔离的工作负载进行定期调查,如果Illumio响应了这样的标签更改,则此插件会更新此更改的Netskope。此外,如果工作负载从质量检查更改为生产,则通知Netskope此标签更改,并且用户将失去对该工作负载的访问。
电荷状态(SOC)细胞平衡是电池管理系统(BMS)最重要的作用之一。电池组的性能和寿命可以通过SOC中存在不平衡而显着降低和降低。最近,我们已经表明,基于可控开关网络的机器学习驱动的电池组重新配置技术,可以定期更改电池组拓扑,以有效地实现更好的单元SOC均衡。结果,通过更好平衡的电池组实现的驾驶运行时会增加。在本文中,我们以这些有希望的结果为基础,并研究用于预测重新配置期间最佳电池组拓扑的新型机器学习模型。此外,为了研究提出的电池重新配置技术的可伸缩性,我们对电池组进行了研究,其细胞数量是两倍。为了进行验证,我们开发了一个内部自定义电池组仿真工具,该工具集成了最先进的电池电池模型和扩展的Kalman滤波(EKF)算法,以进行SOC状态估计。使用几个电池放电工作负载的仿真结果表明,与以前的工作相比,机器学习算法可以实现更好的预测准确性,从而导致更好的电池平衡,从而使电池运行时长达22.4%。
His previous employment experience includes a summer internship with Bailey Innovations in Georgia as a plant breeding and production intern in 2024, serving as an undergraduate lab and field technician for the Sweetpotato breeding program at NC State University from 2022 to 2024, completing a plant curation internship with the Arnold Arboretum of Harvard University in Massachusetts in 2023, and undertaking a research internship with 2022年,北卡罗来纳州立大学的山地作物改善实验室重点介绍了北卡罗来纳州立大学的组织培养传播策略。
资本主义统治要求政府首先捍卫剥削阶级的利润和特权。工人将继续面临工资、工作时间、医疗保健和工作条件的攻击,并首当其冲地承受社会和道德危机,这意味着数千万人为养家糊口而挣扎。老板的政党——民主党或共和党、特朗普或拜登——都不会采取措施减轻资本主义给劳动人民带来的压力。近年来罢工次数的增加表明,有可能抵制老板的攻击。这些战斗凸显了工人阶级团结在增强工会力量方面的关键地位。工人的阶级意识和对我们自身能力的信心有所增强。所有工人的斗争也是政治斗争。
关于比亚迪和比亚迪储能:比亚迪股份有限公司(“比亚迪”)成立于 1995 年,总部位于中国深圳。比亚迪业务涉及汽车、轨道交通、新能源和电子四大领域。2008 年,比亚迪提出“三大绿色梦想”理念:太阳能、储能和电动汽车 (EV)。同年,比亚迪储能成立,专门从事储能产品的研发、制造、营销、服务和回收。该公司已成功为全球数百个公用事业、商业、工业和住宅项目提供安全可靠的储能解决方案,覆盖美国、英国、德国、南非、瑞士、意大利和日本等 107 多个国家和地区。www.bydenergy.com www.byd.com 更多信息:
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这种模式的推广可能对整个非洲大陆的能源获取和金融包容性产生深远的积极影响。与小额信贷机构合作的可扩展模式可以加快低收入、服务不足人群的能源获取速度,否则,如果没有补贴或其他财务援助,这些人群可能难以购买分布式能源解决方案。此外,虽然没有在这项试点中测试,但女性在完成入门级能源贷款后有资格获得后续贷款的能力被认为是增加银行服务不足客户的金融包容性的机会。
电网接入是项目开发的另一个主要障碍。PG&E 必须优先完成几项长期规划的输电升级,这些升级正在推迟许多清洁能源和储能项目。该州还必须立即着手建设额外的骨干输电基础设施,这是实现该州长期温室气体减排目标所必需的。同时,对加州独立系统运营商的电网互联要求进行简单的修改将加快数十个项目的电网接入,而无需任何新电线。简而言之,加州独立系统运营商授予项目可靠性信用的研究方法假设了许多电网运行条件,这些条件在 2020 年 8 月的轮流停电期间并不存在,但这些条件阻碍了风电、储能和太阳能项目上线以帮助防止此类停电。加州独立系统运营商将在今年夏天审查其中一些假设。强有力的改革本身就可以实现至少与 Diablo 容量相当的清洁资源容量的互联。
现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号,可使瘫痪者恢复运动能力。然而,由于记录神经元的更替,iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点,可以重新校准解码器,但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据,然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化,人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射,那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法,称为“对抗域自适应网络”(ADAN),它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而,ADAN 仅在非常有限的数据集上进行了测试。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法,该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN,并将它们与基于因子分析 (PAF) 提供的 Procrustes 轴对齐的线性方法进行了比较。这两种基于 GAN 的方法都优于 PAF。Cycle-GAN 和 ADAN(与 PAF 一样)是无监督的,需要的数据很少,因此在现实生活中很实用。总体而言,Cycle-GAN 具有最佳性能,并且比 ADAN 更容易训练且更强大,使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。