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World File Search System净流量
神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
FB2200流量计算机说明手册
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扩展生产者的责任和贸易流量
在关于国际废物贸易的辩论中，对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下，我们研究了扩展生产者责任（EPR）对废物蝙蝠出口（WB）的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面，WB是一种危险废物，也含有高浓度的关键原材料。因此，它们对于恢复关键资源的战略重要性，同时需要适当的环境管理。因此，对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型，在EPR实施与其他废物的趋势相结合后，WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
使用机器学习的流量预测
a夫人流量是几乎每个城市中人们面临的主要问题之一。预测，对于运输计划和城市经理，交通量一直是非常具有挑战性的。人口的增长和车辆使用的增加增加了对可靠的交通预测系统的需求。系统应减少拥塞，避免事故并优化增强道路安全性的交通流量。使用机器学习算法更适合处理交通和维持车辆的流动。本文重点介绍了使用机器学习原理（例如LSTM和Random Forest（RF）算法）处理流量相关的工作。使用用于流量预测的高级在线数据集。在功能工程的帮助下，对系统进行了测试以提高精度。基本数据集具有以下字段：车辆ID，时间，日期，接线ID是预测每个区域流量的主要参数。与此相关，我们添加了日常和周末组件，以增强我们的结果。关键字：流量，人工智能，机器学习，流量预测，LSTM，随机森林（RF），智能交通系统。Samriddhi：一本《物理科学，工程和技术杂志》（2023）； doi：10.18090/samriddhi.v15i03.10
efw with ccs-英国的净净核支柱
ERM在2021年获得了Element Energy和E4Tech，现在已完全集成到ERM的可持续能源解决方案（SES）团队中。The team consists of over 150 specialists bringing deep expertise in the development, commercialisation, and implementation of emerging low-carbon technologies across a wide range of sectors, including industrial decarbonisation (hydrogen, carbon capture utilisation and storage, electrification), low carbon fuels and chemicals, the built environment, smart energy systems, electricity and gas networks, low carbon transport and funded project management.
净能量计量和净计费电价应用...
第二部分 - 签名 作为互连的一项条件，根据加州公用事业委员会 (CPUC) 决议 14-11- 001、20-08-001 和 21-06-026，PG&E 必须向 CPUC 及其承包商、加州消费者事务部承包商州许可委员会和加州金融保护与创新部 (“州实体”) 提供某些数据，包括但不限于机密客户信息。我授权 PG&E 向州实体提供本申请表和附录（如适用）中包含的任何和所有信息，以供互连，无需进一步通知或征得同意。
浸没式液冷系统氟化液冷凝散热与沸腾换热匹配研究 - 制冷学报
的增加而降低 , 当冷却水流量增至恰好实现热量匹配流量的 1.5、2.7、3.8 倍时 ,COP 分别下降 39.0%、60.1%、69.2%。
带有径向流动与轴向流量的包装床TE的系统效率 - 纵横比的影响
本文比较了径向和轴向流填充床的净系统效率，包括热效率和压力下降效应，用于热能储存。传统的包装床系统是圆柱形几何形状，其中流体从一端流向另一端。然而，热分层和高压下降的问题导致了最近对径向流动系统的研究。一个潜在的好处是径向流量系统中的压降降低。本文使用数值模型比较了长宽比（ar = h / d床）的径向流量和轴向流量系统的性能（ar = h / d床）从0.21到1.92，在所有情况下，存储量保持恒定。当径向流床处于较低的长宽比（短/宽）时，将改善热锋，但压降很高。在高纵横比下，径向流动的速度降低，导致压降降低，但在热锋中的扩展增加，从而降低了热效率。相反的趋势在轴向流中注明。的热效率为83-91％，径向流量为83-94％，轴向流量为85-94％。净效率在内，包括压力下降的范围为74-82％，轴向流量为80-87％。在两个系统中，峰值效率均在最高和最低的纵横比之间。虽然某些具有径向流量的长宽比从净效率的角度胜过轴向流量，但结果表明，轴向流的最高净效率高于径向流量的轴向流量。总体而言，本文强调了创新TES设计的重要性及其提高能源效率的潜力。
通过传感器建模提高流量灵敏度的 μ-科里奥利质量流量传感器
本文介绍了一种具有改进的流量灵敏度的 μ-科里奥利质量流量传感器装置。建立了一个 FEM 模型，该模型可以估算 μ-科里奥利装置的各种参数，例如共振频率、弹簧常数和科里奥利力。然后，这些参数用于分析模型以确定流量灵敏度。所提出的 FEM 模型可以快速模拟这些属性，通过改变设计的多个维度和其他属性来实现优化，并观察它们对流量灵敏度的影响。根据模拟结果，制造了三种装置。所有装置都经过了特性分析，并对不同装置以及测量结果和模拟结果进行了比较。该模型预测的共振频率误差小于 10%，但 1 个（共 6 个）装置除外。根据装置的类型，预测的灵敏度准确度在 6-40% 以内。与典型尺寸的参考装置相比，流量灵敏度提高了约 4-11 倍。