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在渔船上安装太阳能制冷机
纳米材料具有独特的性质，例如高表面积、增强的反应性以及可调的物理和化学特性，并且在重金属检测方面显示出巨大的潜力。特定功能化的量子点可与特定分析物结合。特定的结合能力会引起电子特性的变化，从而引起传感器基质的化学电阻响应。从这个角度来看，开发了一种与汞离子结合的传感器基质。然后将该传感器基质印刷在条带上，以便能够测量条带暴露于分析物（甲基汞）时电阻率的变化。可以使用掌上设备测量电阻率的变化，该设备显示水样中的汞污染水平。在掺有甲基汞的真实水样以及鱼血样本中测试了污染水平。
针对住宅区的基于社区的PV系统的标题可行性分析：现场集中和分布式PV安装的比较
出版商的陈述，这是作者的作品版本，该作品被接受以供可再生能源出版。由出版过程产生的变化，例如同行评审，编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制，可能不会反映在本文档中。自从提交出版以来，可能已经对这项工作进行了更改。随后发表了一个确定的版本，以可再生能源（157，（2020））https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.024
2022 年 1 月 21 日召开的中功率应用安装标准制定工作组第四次会议记录
首席工程师 Vandana Singhal 女士（DP&R、CEA）向成员们介绍了工作组的背景和进展。她邀请成员们进行积极而富有成效的讨论，并加快制定中等功率应用安装标准的进程。 2. 主任 Shivani Sharma 女士（DP&R、CEA）向成员们介绍说，IEC 63282“LVDC 系统 - 标准电压和电能质量要求评估”第 7.2 段“推荐电压”明确指出，12 V、24 V、48 V 等不被视为推荐电压的示例，但可以将它们作为 LVDC 电压包含在内，用于某些配电目的。 3. 印度理工学院马德拉斯分校的 Sh. Kunnath 介绍说，IEC-TC 64 已经提出了中等功率直流应用标准，尤其是安全相关的前景。但是，他们没有指定任何电压水平。该文件作为附件 II 附上。 4. Sh. Ritwik Anand, BIS 建议将 IEC-TC-64 作为参考文件，并可在此基础上进一步构建独立/非电网连接系统，例如岛屿微电网、屋顶太阳能系统等。5. 关于 IEC-TC 64 没有提到具体电压的问题，CE（DP&R、CEA）评论说，在将其视为参考文件之后，决定电压水平的问题仍然存在。她询问 IEC 是如何在没有决定电压水平的情况下制定他们的文件的。6. 来自 CapeIndia 的 Sh. Gopa Kumar 澄清说，TC64 只涉及防触电和其他安全方面，并通过指定电流额定值来解决这个问题。他进一步补充说，由于低于 120 V DC 的电压被视为 ELV，因此在使用 CAT-III 设备的情况下，干燥条件下的防触电安全保护不是必要的。然而，在潮湿条件下（例如浴室）的保护则必须考虑。任何高于 120 V DC 的电压都需要防电击保护，在这种情况下，系统接地就显得尤为重要。TN-S 通常是一种可靠的系统。但是，对于独立系统，带有绝缘监测的 IT 接地会更可靠，但后期如果用户将独立系统改为并网系统，则需要将系统接地改为 TN-S。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
Nest Learning Thermostat（第 4 代）Pro 安装指南（...
智能计划会随着时间的推移从用户的温度调节和存在模式中学习，以创建自定义的温度计划。Nest Learning Thermostat（第 4 代）将建议更改用户的计划，以优化舒适度和节能效果。用户可以允许 Nest Learning Thermostat（第 4 代）自动应用这些更改，先查看，然后接受或拒绝建议，或完全禁用智能计划。智能计划在使用的第一周内会学习最多，但永远不会停止学习。即使选择了“自动应用”，当恒温器更改其计划时，用户也会始终收到通知。当恒温器从用户的手动温度调节中“学习”时，恒温器也会在恒温器和应用程序中以视觉方式指示。用户可以随时查看 Google Home 应用程序中的“历史记录”标签，查看何时进行了更改。如果用户的习惯或计划发生了重大变化，用户可以重置智能计划学习，从那时起，恒温器将开始学习他们的偏好。
CO：Z工具包安装和发行笔记
Release Notes ............................................................................................................................iii 1.Introduction .......................................................................................................................... 39 1.1.Packaging .................................................................................................................. 39 Co:Z Toolkit for z/OS ................................................................................................ 39 Co:Z Target System Toolkit ........................................................................................ 40 2.安装......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 41 2.1。Co:Z Toolkit for z/OS .................................................................................................. 41 2.2.Co:Z Target System Toolkit .......................................................................................... 44 Configure and test sshd .............................................................................................. 44 Build and Install Co:Z Target System Toolkit ................................................................. 44 A.Setting up a test OpenSSH system on z/OS ................................................................................ 46 B.License ............................................................................................................................... 47 C. Notices ................................................................................................................................ 53
Nest Learning Thermostat Gen 3 Pro 安装指南
本文档适用于以专业身份使用 Nest 恒温器的任何个人，主要针对 HVAC 专业人士。但是，它对其他行业的专业人士也很有用，例如建筑商、家庭安全、定制集成、能源效率和电气。本文档为这些行业中的各种角色提供了有价值的信息，包括技术人员、安装人员、销售代表、经理、工程师、建筑师、支持人员、运营人员及其各自的批发合作伙伴。但是，当我们在本文档中使用术语“专业人士”时，我们特指 HVAC 技术人员或安装人员。
MIST AI 应用程序（安装程序角色）
● 在主页底部，您可以看到所选组织中的所有站点。从这里，您可以选择要进入的站点、该站点所声明的 AP 以及与所选站点关联的地图。● 选择站点后，您可以在页面底部看到所有平面图。从这里，您可以看到整个平面图和当前的 AP 位置。● 然后，您可以选择 AP、进行更改并保存。您在 Mist AI 应用程序上所做的任何更改都将反映在 Mist 门户中。
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。