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ERO Enterprise CMEP实践指南 EOP-011-3紧急操作 BC BCSI访问管理标准 cip-014-3.pdf 上的NERC报告 供应链有效性调查问题 议程技术与安全委员会会议 PRC-005-7 - 保护系统，自动放置和突然的压力中继维护 2023长期可靠性评估 AEP夏季2022风暴事件观测 Bluma Sussman SERC区域可靠性计划 标准委员会和NERC乘车技术会议详细信息 2023 ERO可靠性风险优先级报告 程序规则
在其可靠性协调员区域内的权威或传输操作员将有并根据要求提供，这些证据可能包括但不限于操作员日志，语音记录或语音记录或转录本的录音，电子通信，电子通信或等效证据，这些证据将用于确定可靠性的可靠性和其他均衡性R5的可靠性，以及其可靠性R5，以及其可靠性的可靠性，以可靠性的可靠性（可靠性），以可靠性的可靠性（协调员。在其可靠性协调员区域内的权威或传输操作员将有并根据要求提供，这些证据可能包括但不限于操作员日志，语音记录或语音记录或转录本的录音，电子通信，电子通信或等效证据，这些证据将用于确定可靠性的可靠性和其他均衡性R5的可靠性，以及其可靠性R5，以及其可靠性的可靠性，以可靠性的可靠性（可靠性），以可靠性的可靠性（协调员。
nexsys®离子电池：技术数据
[1]每天吞吐量高达160％； ATP版本提供了额外的吞吐能力。[2]Nexsys®离子48V电池范围，仅在选定区域可用。受特定应用，使用和要求的约束。[3]充电性能和均衡性因应用，电池技术和设备而异。请询问您的enersys®代表以获取详细信息。[4]Nexsys®TPPL电池的覆盖范围长达5年，Nexsys®离子最多具有7年的覆盖范围。适用某些条件。请询问您的enersys®代表以获取详细信息。
《斯拉法与劳动价值论：注释》评论
Araujo 的文章《斯拉法和劳动价值论：注释》（2019 年）试图证明皮耶罗·斯拉法的价格体系“与大卫·李嘉图和卡尔·马克思的劳动体现价值论以及亚当·斯密的劳动指令价值论相兼容”（Araujo 2019：614）。Araujo 解释了马克思转化过程中众所周知的不均衡性（Araujo 2019：619），并批评了 Seton、Winternitz 和 Meek 对此作出解释的各种尝试。这些作者的失败导致作者推荐斯拉法的替代性物理价格体系，理由是它至少就其本身而言在数学上是一致的“我们从逻辑的角度得出结论，斯拉法的价格体系优于古典经济学家和马克思的价格体系”（Araujo 2019：628）。那么，这个结论比最初陈述的意图更为大胆，因为如果存在逻辑上更优越的替代方案，为什么还要关心劳动价值呢？
Josephson辐射的隆期检测 - 知识uchicago的补充信息 系统发育结构在实验生态群落中的相互作用 RNA氨基酰化在其在肽合成中的作用之前的潜在作用 支持信息富含硫的纳米多孔 自下而上的多尺度方法估算具有高玻璃过渡温度的纠缠聚合物融化的粘弹性特性 在金属中生成和稳定dinickel催化剂
大规模量子计算的最有前途的方法之一使用了基于许多约瑟夫森连接的设备。，即使在今天，有关单个连接点的开放问题仍然尚未解决，例如对量子相变的详细理解，约瑟夫森连接到环境的耦合或如何改善超导量子的相干性。在这里，我们设计并建立了连接到约瑟夫森连接处的芯片储层的设计和建造，该芯片连接起了一个有效的钢计，用于检测在非均衡性下，即有偏见的条件下的约瑟夫森辐射。验证仪转换A.C. Josephson电流在微波频率下，高达约100 GHz的温度升高，该温度升高。温度法。基于现实参数值的电路模型同时捕获当前 - 电压特性和测量功率。本实验证明了微波光子的有效，宽，热检测方案，并提供了超出标准电导测量值之外的约瑟夫森动力学的敏感检测器。
扼杀 - 一种高度传染性的马疾病
扼杀是一种高度传染性的均衡性上呼吸道疾病（马，驴和mu子）。是由革兰氏阳性的B-溶质细菌Equi equi equi（S. equi）引起的。这种疾病首次在13世纪报道，可以在全球范围内找到。“勒死”一词是因为受影响的马被阻塞气道阻塞的淋巴结所窒息而造成的。大多数受影响的马完全恢复；但是，有些马可能会受到严重影响，可能会死亡或需要安乐死。S。Equi会引起免疫复合物，损害血管（紫pur骨出血），然后引起肢体和头部肿胀，循环衰竭和死亡。扼杀还可以通过内部形成体内形成的脓肿（通常称为“混蛋扼杀”），使这种疾病难以成功治疗。受影响的马可能显示出绞痛或脓肿的迹象，可能会导致内部引起腹膜炎和/或胸膜炎。S. Equi感染在人类中很少见。
基于化学的绿色供应链管理优化
大规模序列建模引发了快速的进步，现在扩展到生物学和学位。但是，建模基因组序列引入了挑战，例如需要建模远程令牌相互作用，基因组的上流区域和下游区域的影响以及DNA的反向互补性（RC）。在这里，我们提出了一个以这些挑战为动机的建筑，这些挑战在远程Mamba区域建立，并将其扩展到支持双向性的Bimamba component，并将其扩展到支持RC等值的Mambadna块。我们使用amambadna作为caduceus的ba sis，这是第一个rc equivianiant双向远程DNA语言模型的第一个家族，我们引入了预训练和精细的调整策略，产生了caduceus dna fun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-dation模型。caduceus在下游基准测试上优于以前的远程模型；在具有挑战性的远程变体效果前字典任务上，caduceus超过了不利用双向方向性或均衡性的10倍较大模型的性能。代码重现我们的实验。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
平原和格雷维的斑马的胃肠道线虫
均衡性被长期感染了寄生虫线虫。有关于马势力的丰富文献，但是它们很难在形态学上识别出关于感染其他等均等物种的强叶的遗传研究很少，这阻碍了对宿主特异性的研究。，我们对肯尼亚中部两个同胞斑马种的蠕虫进行了排序，以扩大强烈的系统发育，并使用对粪便样品上的DNA metabarcodode进行了遗传表征斑马nemabiomes的遗传表征。我们生成了新的与公共遗传参考数据库的几种物种的序列，所有这些物种都是野生斑马中的典型强人（即，三种cylopharynx和Cyathostomum montgomeryi），并确定了其最亲密的亲戚。我们还发现了一种明显的真菌感染了四分之一的被驱逐的crossocepephalus viviparus蠕虫，这是Atractidae家族中的过度生物线虫物种，暗示了Zebra宿主 - 寄生虫动力学可能涉及Zebra-parasite动力学的可能性。这两个斑马物种具有类似的五个斑马生物。我们在它们所携带的线虫物种列表中发现了一个完全重叠的重叠，并且针对不同线虫物种非常相似的患病率（即受感染的宿主的比例）。我们的研究表明，斑马强的宿主特异性有限，并且在平原斑马和濒危的格雷维（Grevy）的斑马之间进行跨跨任务的高潜力。
反应动力学
Reaction Kinetics Dr Claire Vallance First year, Hilary term Suggested Reading Physical Chemistry , P. W. Atkins Reaction Kinetics , M. J. Pilling and P. W. Seakins Chemical Kinetics , K. J. Laidler Modern Liquid Phase Kinetics , B. G. Cox Course synopsis 1.简介2。反应速率3。费率法律4。速率常数的单位5。综合费率法律6。半寿命7。从实验数据中确定速率定律（i）隔离方法（ii）差分方法（iii）积分方法（iv）半寿命8。实验技术（I）混合反应物和启动反应（II）技术的技术（II）技术，以监测浓度作为时间（III）温度控制和测量的函数9.复杂反应10。连续反应11。均衡性12。稳态近似13。“单分子”反应 - Lindemann-hinshelwood机制14。三阶反应15。酶反应 - Michaelis-Menten机制16。链反应17。线性链反应氢 - 溴反应 - 氢 - 氯反应氢 - 碘反应的氢反应比较18.爆炸和分支链反应氢 - 氧反应19。反应速率的温度依赖性Arrhenius方程和激活能量复杂反应的总体激活能催化20。简单碰撞理论
实时3D对象检测的轻量级卷积神经网络在道路和铁路环境中
抽象的智能移动性和自动驾驶汽车（AV），必须非常精确地了解环境，以保证可靠的决策，并能够将公路部门获得的结果扩展到铁路等其他领域。为此，我们基于Yolov5引入了一个新的单阶段单眼3D对象检测卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）致力于公路和铁路环境的智能移动性应用。要执行3D参数回归，我们用混合锚盒替换了Yolov5的锚点。我们的方法有不同的模型大小，例如yolov5：小，中和大。我们提出的新模型已针对实时嵌入DED约束（轻巧，速度和准确性）进行了优化，该模型利用了被分裂注意的改进（SA）卷积所带来的改进（称为小型分裂注意模型（SMALL-SA）。为了验证我们的CNN模型，我们还通过利用视频游戏Grand Theft Auto V（GTAV）来引入一个新的虚拟数据集，以针对道路和铁路环境。我们在Kitti和我们自己的GTAV数据集上提供了不同模型的广泛结果。通过我们的结果，我们证明了我们的方法是最快的3D对象检测，其准确性结果接近Kitti Road数据集上的最新方法。我们进一步证明，GTAV虚拟数据集上的预训练过程提高了实际数据集（例如Kitti）的准确性，从而使我们的方法比最先进的方法获得了更高的准确性，该方法具有16.16％的3D平均均衡性精度，而硬CAR检测的推理时间为11.1 MS/rtx 3080 gpu的推理时间为11.1 s/simage。