XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System库罗
2023-融合 - 库库 - 平面 - ...
Hoosier Energy成员可以通过维护拥有和购买的资源的组合来为您提供很好的服务。Hoosier使用PPA来获得多种发电类型的混合，包括气体，核，风，太阳能和水力。未来和当前的资源选项包括与现有或新交易对手的额外合作伙伴关系，以满足容量和能源需求。除了传统的PPA外，选项还包括共享所有权或Hoosier能源，以对其他公司拥有的发电资源产生部分兴趣。交易对手的增加和多样化有机会，但还包括对手信贷的风险，在稀缺或高价时的谈判地位减少以及在新一代越来越难以建立的环境中的执行风险。
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]
阿玛莉亚·巴罗内
工作相关技能 Amalia Barone 的主要研究兴趣是利用基因组工具研究遗传资源的变异性，并将其应用于植物育种的传统和创新策略。近年来，她的基础研究主要集中在提高番茄果实品质和增强对非生物胁迫的耐受性。她的研究活动针对野生物种或其他种质来源的基因组和转录组的研究，以检测决定理想表型的等位基因变异。高通量基因分型平台与深度形态生理多性状评估相结合是她目前使用的育种方法，用于识别参与对非生物胁迫耐受性反应的关键基因。最近，基因组编辑技术的发展促使她开始在研究中使用 CRISPR-Cas 9，以了解可能与果实品质有关的候选基因的作用。 数字技能 熟悉 Web 服务器、茄科数据库服务器和 Microsoft Office 软件。
库 - ZMSBw
印刷媒体索取号码：44/122.25（无馆际互借）； HIS545.13,25 德国历史手册/Gebhardt。- 第 25 卷。总寄存器。- 第十版，完全修订版。- 克莱特，[2024]。- XI，559 页。- ISBN 978-3-608-96666-4 索书号：47/425.13 军乐新概念与创新：12日至13日同名研讨会文献卷2017 年 9 月 / 由 Manfred Heidler 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2018 年。- 160 页：插图。（军事音乐论述；第 13 卷）ISBN 978-3-00-059559-2 索书号：47/425.17 军事音乐与宗教：研讨会文档/由 Burkard Zenglein 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2024 年。- 171 页：地图、插图、乐谱。- ISBN 978-3-00-077948-0 签名：59/870.3,1 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。- 卷3.1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；第 1 部分。1937 年 4 月至 1938 年 9 月。- [2023]。- X，872 页。- ISBN 978-3-11-099773-6 索书号：59/870.3,2 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。- 卷3.由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；部分卷 1938 年 10 月 2 日至 1939 年 8 月。- [2023]。- V 页，第 873-1582 页。- ISBN 978-3-11-099773-6
优化 - 云库库分配 - 使用机器...
云计算通过Internet提供可扩展的资源，使企业可以灵活地管理其需求。云环境中有效的资源分配对于性能优化和降低成本至关重要。传统方法通常基于固定的启发式方法和基于规则的系统，与云工作负载的动态性质斗争。机器学习技术及其预测分析和自适应学习能力，为优化资源分配提供了有希望的替代方案。资源分配是各种系统的关键方面，从网络带宽管理到项目调度和劳动力部署。传统的资源分配方法通常依赖于静态规则或手动干预，这可能无法很好地适应动态和不确定的环境。机器学习技术通过使系统能够从数据中学习并做出自适应决策提供了强大的替代方法。