XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System商用车
关于过渡到零排放商用车的声明
设定更雄心勃勃的Zev推出目标：许多致力于实现1.5°C目标的用户公司对内燃机汽车（ICEV）的持续开发和利用都非常担忧。有些人将合成燃料视为脱碳混合型汽车和ICEV的潜在解决方案，但已经指出了几个问题，即它们对降低排放，经济生存能力和其他因素的实际影响11。因此，JCLP呼吁政府设定一个专门针对Zev过渡的雄心勃勃的目标。该目标应清楚地概述Zevs的所需股份在新的乘客，中型和重型车辆12的销售中，并替换允许使用各种类型的车辆（包括混合车等ICEV）的当前目标。
ZF 商用车控制系统印度有限公司
应由公司按规定方式转入投资者教育和保护基金。在这方面，公司已按规定向这些股东发出提醒。随后，根据 2017 年 10 月 13 日发布的《投资者教育和保护基金管理局（会计、审计、转移和退款）修正规则 2016》，合格股份被转移到 IEPF 管理局的 demat 账户。股东可以通过向 IEPF 管理局提交网络表格 IEPF - 5 申请并将其连同相关文件一起提交给公司，从 IEPF 管理局索取未领取的股息金额和转移到 IEPF 管理局 demat 账户的股份。有关索取股份所需的说明可在网站 www.iepf.gov.in 上找到。
使用从时间序列数据中自动提取的特征进行商用车聚类分析
时间序列聚类分析的标准实践方法涉及仔细的特征工程，通常利用专家输入来手动调整和选择特征。在许多情况下，专家输入可能不容易获得，或者社区可能尚未就给定应用程序的理想特征达成共识。本文比较了几种聚类分析方法的结果，这些方法使用手动选择的特征和自动提取的特征，应用于来自商业卡车车队的大型地理空间时间序列远程信息处理数据。探讨了特征选择、降维和聚类算法选择对聚类结果质量的影响。该分析的结果证实了先前的结果，即在聚类质量指标方面，领域无关特征与手工设计的特征具有竞争力。这些结果还为识别大型非结构化车辆远程信息处理数据中的结构的最成功策略提供了新的见解，并表明在手动选择的特征不可用的情况下，使用自动特征提取进行时间序列聚类可以成为从大规模地理空间时间序列数据中提取结构的有效方法。
VTT 技术 348：电动商用车 (ECV)
本报告概述了电动商用车 (ECV) 项目期间开展的工作。该项目于 2012-2016 年期间开展，部分资金来自芬兰技术创新资助机构 Tekes（现为芬兰商业）。该项目汇集了来自工业和学术界的多个合作伙伴，共同资助研究和开发。研究方包括芬兰 VTT 技术研究中心有限公司、阿尔托大学、拉彭兰塔理工大学、坦佩雷理工大学、大都会应用科学大学、瓦萨大学和罗瓦涅米应用科学大学。除其他关键信息外，还可以从项目网页 www.ecv.fi [2019 年 3 月 27 日提交] 找到合作伙伴的完整列表。 ECV 的最后一次研讨会于 2016 年 5 月举行。为期两天的活动的第一天总结了国家 ECV 项目开展的工作，而第二天则通过第二届北欧电动巴士计划致力于更加国际化的背景。研讨会参与者总数约为 200 人。本报告汇集了研讨会上介绍的工作以及整个项目的其他贡献。它涉及电动商用车的所有重要方面，从技术到可操作性和操作要求以及环境。
GAO-17-513，装甲商用车辆：国防部已采购指导，但陆军可以采取行动加强检查和监督
选定的国防部部件的 ACPV 相关合同行动通常符合确保 ACPV 安全和质量的指导、政策和程序，并包括符合最低装甲标准的合同语言。但是，陆军有机会改进其进行中检查（在车辆装甲时进行的检查）的流程，因为陆军主要依赖供应商的质量控制流程。GAO 对 2011 年至 2015 年期间用于为选定的国防部部件采购 ACPV 的合同行动的审查表明，除了陆军只对单个合同行动进行了此类检查外，都进行了进行中检查。如果没有进行中检查，陆军就承担了其车辆安全的风险。此外，除陆军外，所有国防部部件都有一个中央办公室和报告 ACPV 信息的机制。这种分散的方法使陆军对各种 ACPV 相关事项（包括采购和检查方法）的了解不完整。联邦内部控制标准要求建立允许监督的机制，以帮助陆军等组织确保遵守装甲和检查标准。如果没有指定的中央联络点，陆军可能会面临向负责监督全部门装甲和检查标准实施的国防部官员报告 ACPV 信息的挑战。