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太平洋美科太阳能集团获得 600MW 太阳能项目有条件中标 雅加达，2023 年 9 月 11 日 - PT Medco Energi Internasional Tbk（
PACIFIC MEDCO 太阳能联盟获得 600MW 太阳能有条件奖励 雅加达，2023 年 9 月 11 日 — PT Medco Energi Internasional Tbk（MedcoEnergi）欣然宣布，2023 年 9 月 8 日星期五，其全资子公司 Medco Power Global 及其联盟合作伙伴 PacificLight Renewables Pte Ltd 和 Gallant Venture Ltd 获得新加坡能源市场管理局 (EMA) 颁发的 600MW 太阳能项目有条件奖励。该项目将安装超过 2,000MWp 的太阳能光伏发电和 500MW 的电池储能系统，预计将于 2028 年完工。它将在新加坡向低碳未来的能源转型中发挥重要作用，并将通过国际太阳能光伏发电和 BESS 制造商的投资为印度尼西亚可再生能源行业的发展做出贡献。 MedcoEnergi 总裁 Hilmi Panigoro 先生评论道：“Bulan 太阳能项目是印尼和新加坡合作的典范，将促进印尼可再生能源行业的发展以及当地光伏和电池储能系统 (BESS) 制造业的发展。我很高兴通过 Medco Power 为两国更加可持续和繁荣的未来做出贡献。”
MILCON 招标及中标预测 2023 年 6 月 1 日更新
视图按负责组件、索引（）、预测招标日期、预测授予日期、财政年度、P 编号、项目名称、位置 UIC/名称、设计方法、采购工具、采购方法和计划金额总和进行细分。数据根据 RFP 实际值、Awd 实际值和非双空日期进行筛选。RFP 实际值过滤器仅保留空值。Awd 实际值过滤器仅保留空值。非双空日期过滤器保留 True。视图根据 P 编号和预测授予日期进行筛选。P 编号过滤器排除 9 名成员。预测授予日期过滤器排除 2023 年 1 月 11 日。
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。
在Alloxan诱导的糖尿病大鼠中标准化的蜜蜂花粉干提取物的抗糖尿病活性
Bee产品长期以来一直在古代（埃及，希腊和中国）中用于医学。目前，Bee产品（Prop-Olis，Bee Pollen，Royal Jelly，Bee Wax，Bee Pollen）被接受作为替代药物，其应用是指组成和替代药物（CAM）（Sun Yi等，1988）。作为先前的研究，蜜蜂花粉中的类黄酮具有抗氧化活性，被认为是能够通过抑制氧化应激而降低血清葡萄糖水平的化合物（Gheldof N等，Gheldof N等，2002; Goth L，1991）。此外，蜜蜂花粉的抗氧化剂活性可以改善胰岛素耐药条件下的胰岛素受体。因此，可以提高胰岛素的敏感性（Koracevic D等，2001）。因此，本研究中使用的蜜蜂花粉来自Kelulut Bees（Trigona SP）。kelulut蜜蜂是小蜜蜂，尾巴上没有刺痛。kelulut蜜蜂在东加利曼丹森林中发现。Bee Kelulut的优势是它产生的蜜蜂花粉比其他类型的蜜蜂多。
在 Petrel - SLB 中标准化油藏建模最佳实践
精细网格与放大网格体积统计放大后的 QC 包括按储层、按区块和按总计对精细网格和放大模型进行以下结果属性的比较：• 体积 (BV) • 孔隙体积 (PV) • 碳氢化合物 PV (HCPV) • 碳氢化合物含量 (HCIP)
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。
登上地球轨道空间站（OACESS）上的光原子时钟：增强空间中标准模型以外的物理搜索
*主要作者：vladimir.schkolnik@physik.hu-berlin.de，+49（0）30 2093-7625 1 humboldt-UniversitétZu Zu at Berlin，Newtonstr。15，12489德国柏林2 Helmholtz-Institut Mainz，Johannes Gutenberg-Universitat Mainz，55128德国Mainz，德国3物理学，加利福尼亚州加利福尼亚大学94720-94720-7300物理学，442加利福尼亚州斯坦福市购物中心94305 6原子开发商，2501 Buffalo Gap Rd＃5933，Abilene，Texas，Texas 79605 7 79605 7物理系，威斯康星大学麦迪逊大学，麦迪逊大学，威斯康星州53706，83706 8 （WPI），东京大学高级研究机构，东京大学，喀西瓦大学，喀西瓦，千叶277-8583，日本日本10号物理学院，锡德尼悉尼，2006年，新南威尔士州，2006年，澳大利亚11吉拉大学11吉拉大学，国立标准师和技术学院，科罗拉多大学，科罗拉多州科罗拉多大学，科罗拉多州科罗拉多大学，加利福尼亚州8030940404040403030994033099903099.440303099944033099940309990303年。加利福尼亚州帕萨迪纳技术学院91109
研究目录生成中标题检测的迁移学习
标题检测和目录生成是文档结构分析这个更大问题的重要组成部分。了解文档的固有布局和结构有利于从文档中执行几个下游文档 AI 任务，例如搜索、摘要、实体提取和表格检测等。人类浏览文档并理解文档结构，包括标题与非标题以及标题的整体层次结构。这可以归因于许多原因，例如文档的顺序性、几何特征或句子的语义。我们试图将这些基本的人类本能融入我们的模型中。人类对文档的结构有直观的概念，阅读文本块后会确认这一假设。迁移学习可用于对一般文档的结构属性进行建模。我们使用开放域中可用的 Arxiv 文档 1 来学习一般文档的结构模型。使用 LSTM（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997）在特定领域文档的标题级别学习语义属性。最终模型在特定领域的数据集上进行训练，结构权重由 Arxiv 文档预先训练。通过将迁移学习应用于标题检测任务，我们看到了显著的改进。将基于手动特征的深度神经网络和字符 CNN（Zhang 等人，2015）结合到开头的八个字符上，有助于我们为一般文档的结构特征建模。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
