本保修不涵盖因正常磨损、维护不当、通风不足、运输、储存或错误维修、误用、疏忽、事故或滥用、电池改造、未遵守操作说明和参数或安装不当而导致的缺陷。本保修不涵盖用户使用期间因外部影响而导致的缺陷,包括异常物理或电气应力,如电涌、不受控制的电压和电流、系统谐波、雷击、水灾、火灾或事故。本保修不涵盖因连接或导体尺寸不当、系统集成或安装不当而可能发生的任何损坏。本保修不涵盖消耗性组件,包括但不限于保险丝(或更换保险丝的费用),这些组件内置于电池中,用于对外部现象或超出电池及其电池管理系统 (BMS) 预设参数的操作提供额外保护。
在了解连续电源以确保可靠监视系统的重要性之后,是时候选择最合适的UPS了。中小型视频监视系统的功率要求较低,并且很容易安全。这些系统可以通过线路Interactive UPS(VI)适当保护,该技术配备了几毫秒(2-4ms)以提供系统连续性后激活的技术。这种类型的UPS还配备了一种用于自动调整的设备(AVR),即使在电池直接干预之前,也能够处理小电压冲浪。“线路交互式”类型的UPS适合大多数站点,这是最具成本效益和最有效的管理和安装效率。线路交互的进一步区分是可以是伪正弦的波形输出的类型(典型的入门级设备,适用于计算机负载)或正弦曲线(典型的
河口是受潮汐作用和淡水影响影响的浅沿海环境。由于海洋和新鲜水的混合,河口是自然动态的,不稳定的环境,物理化学条件在每小时,每日,季节,季节性,年度和衰老量表上振荡1。气候变化有望通过改变这些振荡的幅度以及改变长期平均物理化学条件(例如平均温度,盐度,盐度和溶解的氧气水平)来改变河口的物理结构和生物学功能。除了温度的升高外,沿海和河口环境的气候变化还可以改变温度变化(陆地和海洋),风和洋流,淡水流量(降雨),极端天气事件,海平面和海洋酸化;所有这些都会对生活在河口中的物种产生影响。在本章中,这些不同的变化驱动力,例如温度,降雨和水文学,洪水和干旱,海平面上升,风暴潮和海洋
各种各样的生态系统都可以封存碳,大多数利用植物从大气中去除碳并将其与生态系统结合。蓝碳是指储存在沿海和海洋植物生态系统中的碳,例如红树林、海草、盐沼和其他沿海和海洋生态系统(Howard 等人,2023 年)。研究表明,海洋碳汇的碳浓度等于或高于陆地系统(Lovelock 等人,2019 年;McCreadie 等人,2021 年)。沿海和潮间带碳汇(如红树林、盐沼和海草床)提供了一系列其他生态系统服务,这些服务将直接增强沿海的复原力(例如,红树林保护海岸免受气候变化下可能更频繁的风暴潮的影响)(Hagger 等人,2022a 年)。澳大利亚拥有广阔的海岸线和多样化的生态系统,在蓝碳封存方面拥有巨大的潜力(Serrano 等人,2019 年)。
当 Transil 暴露于正脉冲(即 TVS 反向偏置)时,单向 TVS 中的电压被钳位在 V CL ,而当暴露于负过应力(如二极管)时,它会产生电压降 V F 。单向 TVS 将负浪涌钳位在较低电压,并为周围的 IC 提供更好的过应力保护,但它不能在系统接线错误等情况下对电源端子上的反极性电压提供免疫力。具有对称 V/I 特性的双向 Transil 应该用于不包含针对反向连接的故障安全机制的应用,如带有背板电源的模块。但是,此类应用必须实施针对负瞬变的反极性保护。下图显示了一个完整的瞬态电压保护方案,其中附加电容器 C1 和 C2 提供与应用的保护接地端子 (PE) 以及共模 (CM) 噪声滤波器的定义耦合。
数字孪生正在推动创新并提高效率。利用实时数据和模拟,它们通过创建超逼真的体育场虚拟表示来优化球迷体验,在比赛期间实现虚拟游览和沉浸式 AR 功能。这些模拟功能还允许体育场运营商针对不同场景(例如人群疏散或观众人数激增)进行建模和规划,以确保准备充分和恢复能力。除此之外,数字孪生通过监控能源使用、安全和人群动态来简化运营,从而做出快速的数据驱动决策,增强安全性和资源管理。它们还可以预测潜在的设备故障,实现主动维护并减少停机时间。一个典型的例子是卡塔尔的 UNISTAD 平台,它将物理系统的虚拟模型与来自物联网设备和闭路电视 (CCTV) 系统的实时数据相结合,以集中管理体育场,显著提高运营响应能力和效率 (11)。
飓风会给生命和财产带来一系列威胁。最明显的是,这种风暴的强风会对建筑物、设备和人员造成威胁。另一种对生命和财产的严重威胁来自沿海地区的风暴潮。风暴潮由巨大的水流和风暴引起的海浪组成,它们在飓风前被推向内陆。通常情况下,潮水会比正常潮水高出三到十英尺,但在大型飓风中,风暴潮可能会高出二十英尺或更高。海浪以巨大的力量冲上岸,远远超出了正常海浪的范围。在相对平坦的地区,风暴潮可能会向内陆推进数英里。飓风通常会带来暴雨,从而导致大面积的严重洪灾。飓风还可能引发致命的龙卷风。洪水和龙卷风可能会影响内陆地区。
自上个十年以来,信息技术的使用急剧增加,人工智能已大大融入几乎每个部门的组织文化,这些部门急于更新并保持竞争优势,因此人力资源管理也未能免受其影响。尽管在人工智能领域进行了大量研究,但仍发现缺乏适当的研究质疑人工智能/机器学习工具在商业环境中的真实性、合理性和公平性。本文重点关注在员工绩效管理过程中依赖人工智能/机器学习的视角,构建人工智能绩效测量系统集成,使用学习算法使评估成为一个更容易、准确、公正和公平的实时过程。人工智能综合绩效评估的管理前景可带来战略决策,提高员工绩效、员工承诺和满意度,并减少员工离职行为。
此次灾难调查的主要目的是评估 NWS 在履行其使命方面的表现,即及时为飓风安德鲁提供警告和准确预报。NWS 的上级机构 NOAA 的职责更为广泛。NWS 的产品和服务对于严重风暴的防备和减轻其影响至关重要:其 SLOSH(飓风引起的海浪、湖浪和陆上浪涌)模型供紧急疏散规划人员使用;其风速测量用于制定建筑规范和设计建筑物;其警告和预报对于制定实施防备行动和响应工作的时间表至关重要。但是,NOAA 与各州在管理国家沿海地区方面的合作角色、NOAA 对海洋资源的托管责任以及其他机构范围内的关注迫使 NOAA 在本序言中跳出传统的 NWS 格式,对飓风安德鲁对南佛罗里达州和路易斯安那州的影响发表评论。