建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动:环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25,以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼:市政业务,建筑效率,可再生能源,弹性法规,实施,问责制和合伙企业:市政运营,建筑效率,可再生能源,可再生能源,弹性法规,实施,问责制,责任及合伙企业
■ 客户可以使用 CSP 时间表和 CRM 来了解其自身实施计划的计划变更。● 在 POA&M 管理流程和/或下一次年度评估(如适用)期间,评估修订版 4 到修订版 5 过渡计划的实施情况。修订版 5 控制措施的实施必须在下一次年度评估之前完成,以支持控制措施实施的测试。
零噪声外推 (ZNE) 是一种量子经典混合技术。它运行噪声水平不断增加的量子电路,提取每个电路的期望值,然后使用经典拟合外推无噪声环境中的理想期望值。在 Mitiq 的 ZNE 实现中,有两个相关的经典变量:(1) 用于查找 y 截距(理想期望值)的外推或拟合类型和 (2) 噪声缩放值,它们决定了噪声在运行的每个附加电路中如何增长 [3]。
我们对一项名为动力电池检测(PBD)的新任务进行了全面的研究,该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点,以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD,这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务,我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集,该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像,具有 7 种不同的视觉干扰。然后,我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案,称为多维协作网络(MDCNet)。借助线和计数预测器,可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外,我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略,可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战,从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰,我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案,使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后,我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
本文介绍了一种新型的混合企业线性编程(MILP)模型,用于在瑞典的Day-Ahead(DA)电力和频率封装储备(FCR)市场中堆叠电池储能系统(BESS)。该模型包括一个详细的日历和周期电池降低和市场技术需求建模,旨在最大程度地利用电池所有者从参与DA和三个FCR市场,正常运营(FCR-N)以及FCR(FCR-D)的潜在利润,以及进行上下调查的障碍(FCR-D)。为提出全面的结果,使用一分钟分辨率的真实数据对2022年进行连续的每日优化。模拟了五种利用模式,包括参与无FCR市场(仅DA),只有DA和FCR-N,只有DA和FCR-D上调,只有DA和FCR-D下调,以及DA和所有FCR市场。对于DA和多FCR市场的收入堆叠中的最大潜在利润可能为1MW-1MWH BESS的K€708,这是没有FCR参与情况的22倍。由多FCR市场参与导致的年度退化占电池容量损失的1.7%。考虑优化问题中的退化会使衰老减少29%,而不会对利润产生重大影响。所提出的模型可以作为评估电池操作策略和算法的盈利能力和可持续性的基准。
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来,国际电池行业和研发&I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者,但自2015年以来,其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额,这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初,中国的电池政策非常集中,目的是在1时赶上领先的国家。此外,保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商,以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下,从原材料到组件制造,牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后,中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计,中国约占电池电池的75%,阴极的70%和阳极材料材料全球生产能力的85%。3
不幸的是,今天,竞争性问题通常仅从生产的角度考虑,而不会影响其他领域。现代思想假设确保无形资产和智力资本发挥竞争力的主要作用[1]。但是,该声明与市场上的俄罗斯现实并不完全一致:公司之间的信息链接仍然太弱,创新的引入薄弱,法律框架尚未充分准备[2]。另一方面,俄罗斯公司对各种因素,尤其是危机现象的越来越大的压力导致对他们之间的市场份额的竞争加剧。同时,大多数公司很少关注,也不在决策领域进行研究,以制定竞争性发展的战略。在经济各个部门管理生产方面和企业经济活动方面的有效机制之一是一项比较研究,是确定,理解和适应最近竞争性公司有效运作的现有示例的建模,以提高自己的绩效[3]。模型和决策方法,用于管理自己的竞争力
我们提出了一个新的机器学习基准,用于阅读任务分类,目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成,以区分两个阅读范式:正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库(ZUCO 2.0),该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用,我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法,并讨论未来的改进。我们发布代码,并提供易于使用的界面,以使用随附的公共排行榜:www.zuco-benchmark.com评估新方法。
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生(AWS),我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全(TLS)库的简单且可靠的比较基准,以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接,从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库(S2N-TLS,OpenSSL和Rustls)适应一个共同的接口,并测量握手延迟,吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能,但要比Rustls更高的内存使用,这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中,以防止部署前的性能回归,更详细的测试以获得更具体的见解,并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议,可确保两个端点(例如,您的计算机和Web服务器)安全通信。TLS有两个主要目标:身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证,它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性,这可以防止