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Apollo 第 1 层光学加密
关于 Ribbon Ribbon Communications (Nasdaq: RBBN) 为全球服务提供商、企业和关键基础设施部门提供通信软件、IP 和光纤网络解决方案。我们与客户密切合作，帮助他们实现网络现代化，以在当今智能、始终在线和数据饥渴的世界中提高竞争地位和业务成果。我们创新的端到端解决方案组合提供无与伦比的规模、性能和灵活性，包括从核心到边缘的以软件为中心的解决方案、云原生产品、领先的安全和分析工具，以及适用于 5G 的 IP 和光纤网络解决方案。我们始终密切关注对环境、社会和治理 (ESG) 事务的承诺，并向我们的利益相关者提供年度可持续发展报告。要了解有关 Ribbon 的更多信息，请访问 rbbn.com。
第 6 层基本计划情况说明书
我的最终平均工资 (FAS) 如何计算？自 2024 年 4 月 20 日起，FAS 定义为成员在连续三年内获得的最高平均工资的平均值。但是，用于计算 FAS 的任何一年的工资不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。在 2024 年 4 月 20 日之前，任何连续五年的 FAS 不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。如果您在 2024 年 4 月 20 日之前服务年限不足九年，或者在 2024 年 4 月 20 日及之后服务年限不足七年，则您的 FAS 将包括预计收入以填补任何缺失的服务年限。
第 4 层实施计划提案 - nyserda
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议按照委员会的指示，将 Tier 4 REC 出售给自愿市场，这将有助于纽约纳税人分担 Tier 4 计划的成本。4 尽管消费电子服务修改令指出“Tier 4 REC 的电子销售应具有竞争力，这样如果 Tier 4 REC 的需求超过供应，价格可能会超过纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 的采购成本”，但纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 目前不打算实施竞争性拍卖程序。纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 正寻求略微偏离消费电子服务修改令的这一方面，并正在寻求委员会批准本实施计划中详述的方法。如下所述，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议 Tier 4 REC 自愿销售流程遵循第 5 阶段实施计划 5 中详述的 Tier 1 REC 自愿销售流程。这将为那些试图从纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 购买 REC 的人提供一致性。这一点很重要，因为纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 于 2024 年完成了其首次自愿 REC 销售。此外，由于自 CES 修改令发布以来市场不断发展，采用这种方法对 Tier 4 REC 进行销售还将深入了解自愿市场对 Tier 4 REC 的需求。正如本实施计划后面所讨论的，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 和员工审查第一次年度预售的结果，以确定需求是否值得转向更复杂的拍卖流程。在这个阶段，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议 Tier 4 REC 的报价不低于纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 自己的净平准采购成本，包括任何经委员会批准的行政成本
柏林深层含水层的地球化学勘探和温度相关反应性对潜在高温 ATES 储层的启示
尽管可再生能源在电力部门的份额正在稳步增长，但在供热部门的份额却停滞不前，尽管在柏林，几乎一半的二氧化碳排放是由供热部门造成的。高温含水层热能存储 (HT-ATES) 能够在地下存储大量能源，同时在地面上占用的空间很小，因此特别适合用作城市地区的存储技术，因此有助于减少二氧化碳排放。然而，含水层孔隙的堵塞会降低渗透性，腐蚀和微量元素的流动可能是 HT-ATES 的不良影响。在这里，作为两项柏林 ATES 研究的一部分，对三叠纪石灰岩和侏罗纪砂岩进行了研究，目的是 (a) 通过地球化学建模模拟 HT-ATES 操作对碳酸盐含水层的影响，(b) 通过使用手持式 XRF 进行系统元素分析来识别柏林阿德勒斯霍夫新钻探勘探井的反应矿物相，以及 (c) 通过在高温下进行批量实验来估计动员过程。
一种新颖的技术，用于定量确定严重异质性紧密碳酸盐储层的润湿性
在这项研究中，使用二维图像用于使用两步过程（8，14）来表征谷物和孔的形态。在第一步中，捕获图像。在第二步中，使用图像分析软件扫描了此类特征的面积和平均孔接触角，该软件能够准确测量孔隙和谷物空间的几个形态参数，如图1所示。本研究利用面积测量和接触角作为所有分析的标准参数。形态特征是根据面积和接触角度计算的，这将信息准确性的水平分为两个维度。该信息被认为是“大数据”，并分析了以找到可以减少成本和时间的答案。
研究文章Microscale矿物质和孔结构表征低渗透性砂岩，中国
鉴于对Heshui地区低渗透性砂岩储层的特征和控制因子的不可或缺的理解，本研究检查了Chang 2储层的显微镜矿物质和孔结构。它使用一系列方法（包括成像和间接方法）分析了其主要的控制因子。te结果表明，研究区域中张2储层的岩石以岩性的Arkose和Feldspathic碎屑石英砂岩为主。te储层空间会形成毛孔内孔，长石溶解的孔，岩石溶解的孔和晶间孔。有时会发现微裂纹。平均孔隙率为10.5％，平均渗透率为2.2 MD，具有低孔隙率 - 脱透透明度储层。在储层开发过程中，由构造效应产生的小鼻子形成的陷阱为良好的储层空间提供了机会。沉积和成岩过程在一定程度上控制了储层孔隙度的发展程度和方向。多段毛细管压力曲线和较长的缺失区域对应于相对较好的毛孔 - 螺旋式结构。伊利特是决定储层质量的主要成岩粘土矿物。三个效应都为储层的整体发展做出了贡献。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
