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World File Search System修改
1.1 .................... 提议对 HF No. 7 的 ....... 修正案（H0007A3）进行如下修改：
1.1 .................... 提议对 HF No. 7 的 ....... 修正案（H0007A3）进行如下修改：
修改 2022 年 CDBG-HOME HOPWA 资金的来源用途
用途：* 新建建筑（2021 年计划收入）391,548.84 美元* 新建建筑 633,761.25 美元购房者援助 200,000.00 美元 CHDO 预留：126,752.25 美元管理（2021 年计划收入的 10%）43,505.43 美元管理 84,501.50 美元
招标修改/合同变更
I. 以下内容适用于合同 SPE3S1-21-D-Z131：A.对招标书 SPE3S1-20-R-0010，第 D 节，D-6，A，1，第 23 页（共 115 页）进行了以下更改：删除“产品发货时不得超过三个月，除非制造商工厂的产品正在等待处置指示和/或行动（豁免、偏差、返工、重新检验等请求）和/或经合同官员授权。”B.下面列出的规格已更新并纳入本合同。该规格可在 Subsistence Frozen 网站上找到：http://www.dla.mil/TroopSupport/Subsistence/Operational-rations/frozen/CID AA-20335 烧烤酱
社会环境会影响Birdsong中的序列修改学习
社交互动对于模仿声学学习至关重要，例如人类的言语学习或鸣禽中的歌曲学习。最近，通过实验者控制的强化学习将特定的学习修改引入成人歌曲中已成为研究鸣禽中声乐学习方面的关键协议。这种形式的成人可塑性不需要作为模仿模型或提供有关歌曲表演的社交反馈的模型。因此，我们假设社会互动与歌曲修改学习无关，甚至抑制了歌曲的修改。我们测试了社会环境是否影响成年男性孟加拉雀科（lonchura striata himpera）中的歌曲序列学习。我们针对成年鸟类歌曲中具有负面听觉反馈的特定音节序列，这导致鸟类减少靶向的音节序列，以支持替代序列。在没有反馈的情况下进行捕获试验中的变化显而易见，表明学习过程。在具有三种不同的社会环境（男性 - 男性，MM；男性，MF；单独的MA，MA）的受试者中重复每个实验。我们在所有三种社会背景下都发现了强大的学习，与单身（MA）条件相比，与社会公司（MF，MM）相比，促进学习的趋势无关紧要。这种效果无法通过社会环境的顺序，也无法通过跨环境的不同歌唱率来解释。我们的结果表明，即使在实验者控制的强化学习任务中，社会环境也会影响成年鸟类的学习程度，因此表明社交互动可能会促进歌曲的可塑性，超出其已知的模仿和社交反馈角色。
修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC
2024 年 6 月 26 日，能源局发布了一项决议和命令（“6 月 26 日决议”），通过该决议和命令，修改了拟议的合并财政年度
2024 年 12 月 2 日，能源局发布了一项决议和命令（“12 月 2 日命令”），除其他决定外，能源局还重新考虑了将 LUMA 植被管理活动的运营预算拨款增加 1350.7 万美元的决定，并将植被管理计划的预算调整为 LUMA 最初要求的 5000 万美元。能源局决定恢复从计费准确性和后台办公室预算线中划出的 1140 万美元的资金，并在客户体验部门运营费用中正确核算了这笔资金，并批准了 LUMA 提议的 190 万美元的资金，从劳工和非劳工运营预算线中划出 100 万美元，从支持服务运营费用预算线中划出 90 万美元。能源局认为，鉴于 LUMA 提供的有关计费准确性和后台办公室计划的新信息，需要更多信息来审查 LUMA 的拟议预算分配和计划优先事项。能源局认为，这些信息对于评估各种预算支出（特别是新业务连接和仪表更换和维护计划）的相对必要性和影响非常重要，因为能源局试图在优先考虑核心可靠性活动（例如植被管理）的同时确定潜在的延期。