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第四卷——废水总体规划
该市拥有并运营其废水系统，其中包括废水处理、泵站以及收集和主干下水道。该市的废水被收集并输送到单个废水处理厂 (WWTP)，该厂对该市的废水进行处理，然后排入大河。该市拥有、维护和运营大部分雨水收集和管理基础设施，其中包括集水池、雨水下水道、沟渠、涵洞、雨水管理设施以及其他雨水设施和结构。整个城市位于大河流域内。该市现有的大部分雨水下水道和管理沟渠直接排入大河或以下大河支流：菲尔普斯溪、莫霍克湖和德奥比尼溪；然而，该市东北部的大部分排放物先排入该市北部和东部的当地小溪，然后排入费尔柴尔德溪。随时可用且方便使用的公共基础设施对于现有和不断发展的社区的生存至关重要。基础设施规划、土地利用规划和基础设施投资需要紧密结合，以确保提供所需水、废水和雨水基础设施的高效、安全和经济可行的解决方案。
第 784 节 - FDOT
784-1 托管现场以太网交换机。784-1.1 说明。为智能交通系统 (ITS) 项目配备和安装强化的设备级托管现场以太网交换机 (MFES)。确保 MFES 以每秒 100 兆比特的传输速率从远程 ITS 设备安装位置到 ITS 网络主干互连点提供线速快速以太网连接。仅使用符合这些最低规格要求且列在部门批准产品清单 (APL) 上的设备和组件。784-1.2 材料：784-1.2.1 一般要求：确保 ITS 网络管理员能够单独管理每个 MFES 并作为一个组进行交换机配置、性能监控和故障排除。确保 MFES 包含第 2 层以上功能，包括 QoS、IGMP、速率限制、安全过滤和常规管理。确保提供的 MFES 与 ITS 主干以太网网络接口完全兼容且可互操作，并且 MFES 支持半双工和全双工以太网通信。提供 MFES，该 MFES 提供 99.999% 无错误操作，并且符合电子工业联盟 (EIA) 以太网数据通信要求，使用单模光纤传输介质和 5E 类铜传输介质。为每个远程 ITS 现场设备提供交换以太网连接。确保 MFES 的最小平均故障间隔时间 (MTBF) 为 10 年或 87,600 小时，这是使用 Bellcore/Telcordia SR-332 可靠性预测标准计算得出的。784-1.2.2 网络标准：确保 MFES 符合所有适用于以太网通信的 IEEE 网络标准，包括但不限于：1.与快速生成树协议 (RSTP) 一起使用的媒体访问控制 (MAC) 桥的 IEEE 802.1D 标准。2.基于端口的虚拟局域网 (VLAN) 的 IEEE 802.1Q 标准。3.服务质量 (QoS) 的 IEEE 802.1P 标准。4.局域网 (LAN) 和城域网 (MAN) 接入和物理层规范的 IEEE 802.3 标准。5.IEEE 802.3u 补充标准，涉及 100 Base TX/100 Base FX。6.IEEE 802.3x 标准，涉及全双工操作的流量控制。784-1.2.3 光纤端口：确保所有光纤链路端口在单模式下以 1,310 或 1,550 纳米运行。确保光纤端口仅为 ST、SC、LC 或 FC 类型，如计划中或工程师所指定。请勿使用机械传输注册插孔 (MTRJ) 型连接器。提供具有至少两个光纤 100 Base FX 端口的 MFES，能够以每秒 100 兆比特的速度传输数据。确保 MFES 配置了合同文件中详述的端口数量和类型。提供设计用于一对光纤的光纤端口；一根光纤将传输 (TX) 数据，一根光纤将接收 (RX) 数据。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
通过循环解码单元分割医学 MRI
编码器-解码器网络在分层特征融合方面表现优异，常用于医学图像分割。然而，特征解码和空间恢复的扩展路径在融合不同层的特征图时没有考虑长期依赖性，并且通用编码器-解码器网络没有充分利用多模态信息来提高网络鲁棒性，尤其是对于医学MRI的分割。在本文中，我们提出了一种称为循环解码单元（RDC）的新型特征融合单元，它利用卷积RNN在解码阶段记忆来自前几层的长期上下文信息。我们还基于RDC提出了一种用于分割多模态医学MRI的编码器-解码器网络，称为卷积循环解码网络（CRDN）。CRDN采用CNN主干对图像特征进行编码，并通过一系列RDC对其进行分层解码以获得最终的高分辨率分数图。在 BrainWeb、MRBrainS 和 HVSMR 数据集上的评估实验表明，RDC 的引入有效地提高了分割精度并减小了模型尺寸，并且提出的 CRDN 对医学 MRI 中的图像噪声和强度非均匀性具有很强的鲁棒性。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有二十五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
grnade：3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。