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克林根剂量灵敏度数据输入过程
ISCA区域策划：此问题类型用于区域的策划。需要策划临床上相关和已知的良性区域（即，在一组基因组坐标中，通常涉及多个基因的区域）。虽然目前存在针对已知复发区域的预先填充的区域问题，但策展人可能有时可能需要创建新的区域问题来描述其他相关地区。有关更多信息，请参见标题为“创建区域问题”的部分。每个唯一的区域坐标应该只有一个问题；在某些情况下，在较大的区域事件中存在多个问题（例如，描述不同断点的证据）。
第4.2部分：在实时能源和运营储备市场中提交调度数据
为市场参与者和其他感兴趣的IESO网站访问者提供了本网站上文档的发布。请注意，尽管IESO试图使所有发布的文档符合原始文档，但原始文档的更改可能是由原始的更改，包括用于格式化文档用于在网站上发布文档的更改以及观看者用于下载和阅读文档的程序。IESO不做任何陈述或保修，明确或暗示本网站上的文档是列出的原始文档的精确复制品。此外，本网站上发布的文档和信息可能会更改。IESO可以随时自行决定修改，撤回或制作最终这些材料，而无需进一步通知。只有您的责任是确保您使用最新的文档和信息。
全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
摘要。监测和描述尘埃气溶胶的时空变化对于理解其在地球系统内的多种效应、相关反馈和影响至关重要。本研究介绍了 ModIs 尘埃气溶胶 (MIDAS) 数据集的开发。MIDAS 提供全球范围内 550 nm 的柱状每日尘埃光学深度 (DOD) 和 15 年期间 (2003-2017 年) 的精细空间分辨率 (0.1 ◦ × 0.1 ◦)。这个新的数据集结合了 MODIS-Aqua 在条带级别 (Collection 6.1; Level 2) 的质量过滤卫星气溶胶光学深度 (AOD) 检索，以及现代时代回顾性分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 再分析提供的 DOD 与 AOD 比率，以在 MODIS 原生网格上得出 DOD。在估计总 DOD 不确定性时，考虑了 MODIS AOD 和 MERRA-2 尘埃分数相对于 AEronet 机器人网络 (AERONET) 和用于空间激光雷达模拟的垂直气溶胶结构 LIVAS 的 LIdar 气候学的不确定性。MERRA-2 尘埃分数与热带大西洋和阿拉伯海沙尘带中的 LIVAS 尘埃分数高度一致；在北美和南半球，由于沙尘源较小，一致性降低。MIDAS、MERRA-2 和 LIVAS DOD 在年度和季节性空间模式方面高度一致，颜色为
第4.2部分：在实时能源和运营储备市场中提交调度数据 - 档案 - 2020年12月拍卖
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全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
https://doi.org/10.5194/amt-2020-222 预印本。讨论开始日期：2020 年 6 月 22 日 c ⃝ 作者 2020。CC BY 4.0 许可。
对实体经济的实时影响——印度数字支付系统与经济增长的多元BVAR分析
摘要 金融部门的发展在推动经济增长方面可以发挥关键作用。支付系统的创新可能会影响产出、价格和货币政策传导。然而，关于支付系统在推动经济活动方面的作用的研究明显不足，尤其是对于像印度这样的新兴经济体。本文使用多元贝叶斯向量自回归 (BVAR) 模型研究了印度数字支付系统、实时全额结算 (RTGS) 和经济增长之间的动态联系。通过对 RTGS 价值和数量的月度观察，我们发现 RTGS 的价值对经济中的收入和价格水平都有显著影响。我们的结果还表明，RTGS 和经济增长都相互产生正向和显著的影响，支持两者之间存在双向因果关系。方差分解分析证实，RTGS 和经济活动都对彼此的波动有显著影响。几项敏感性分析强化了我们的主要发现。关键词：金融创新、RTGS、经济增长、双向伤亡、贝叶斯向量自回归 JEL 分类：E32、G22、C53
印度数字消费者支出：
注：电子商务包括服装、消费电子产品、快速消费品、奢侈品、家电、家居、健康、食品和杂货；旅行和其他预订包括航空、火车、公共汽车、酒店和假日预订；金融服务用户群包括那些使用网上银行（使用网上银行、手机银行和 USSD 服务进行交易或转账）的用户；数字媒体包括订阅和交易视频点播服务，但不包括广告收入。鉴于政府支出与最终消费者支出的贡献，数字健康和教育已被排除在本分析之外。来源：TRAI：2017 年 9 月印度电信服务绩效指标报告、BCG CCI 数字影响力 2017 研究（N=18,000）、BCG FIBAC 2017 报告、基于项目经验和研究的 BCG 分析
高密度数据中心如今意味着什么
在过去十年中，数据中心取得了巨大进步，能够支持当今的高密度计算。传统上，数据中心使用多个机架的低功耗系统，无法高效完成工作。由于没有意识到封闭的好处，这些传统数据中心因过度冷却房间而遭受严重低效。而且，由于他们使用的是只能运行一个应用程序的敏感机器，他们浪费了能源试图创造完美的环境来满足他们的设备。随着硬件、计算机和编程终于在技术上取得进展，数据中心开始利用这些智能来使他们的建筑运行得更智能。取得了重大进展，为其他行业铺平了道路（见图 2）。今天，一些数据中心的密度为每平方英尺 400 瓦，甚至更高。在相同空间内完成的工作量可能是传统数据中心的 4 到 5 倍。
改进的南极洲冰床、表面和厚度数据集
P. Fretwell 1,* , H. D. Pritchard 1,* , D. G. Vaughan 1 , J. L. Bamber 2 , NE Barrand 1 , R. Bell 3 , C. Bianchi 4 , R. G. Bingham 5 , D. D. Blankenship 6 , G. Casassa 7 ，G.卡塔尼亚 6 ， https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.199.1121，Google Scholar Crossref，CAS 11。D. Callens 8，H. Conway 9，A. J. Cook 10，H. F. J. Corr 1，D. Damascus 11，V. Damm 11，F Ferraccioli 1、R. Forsberg 12、S. Fujita 13、P. Gogineni 14、J. Chem。A. Griggs 2 , R. C. A. Hindmarsh 1 , P. Holmlund 15 , J. W. Holt 6 , R. W. Jacobel 16 , A. Jenkins 1 , W. Jokat 17 , T. Jordan 1 , E. C. King 1 , J. Kohler 18 , W克拉比尔 19 岁，理学硕士Riger-Kusk 20、K.A. Langley 21、G. Leitchenkov 22、C. Leuschen 14、B.P. Luyendyk 23、K. Matsuoka 24、Y. Nogi 25、O.A. Nost 24 , S. V. Popov 26 , E. Rignot 27 , D. M. Rippin 28 , A. Riviera 7 , J. Roberts 29 , N. Ross 30 , M. J. Siegert 2 , A. M. Smith 1 , D. Steinhage Studinger 31 , B.周日 32 、BK Tinto 3 、BC 韦尔奇 17 、DA[div] Young 6 、C.Xiangbin 32 和 A.Zirizzotti 33
TMP121、TMP123：带 SPIŽ 接口的 1.5°C 精度数字温度传感器（R ev. B）
当 CS 为高电平时，TMP121 和 TMP123 会持续将温度转换为数字数据。CS 必须保持高电平至少一个转换时间（最大 320ms）才能更新温度数据。通过将 CS 拉低来启动从 TMP121 和 TMP123 读取温度数据，这将导致任何正在进行的转换终止，并使设备进入模拟关断状态。在模拟关断期间，静态电流降低至 1 µA。一旦 CS 被拉低，在 CS 下降之前来自上次完成的转换的温度数据将被锁存到移位寄存器中，并在 SCK 下降沿的 SO 上输出。16 位数据字首先输出符号位，然后是 MSB。在升高 CS 之前可以读取 16 位字的任何部分。TMP121 和 TMP123 通常需要 0.25 秒才能完成一次转换，在此期间消耗 50 µ A 电流。如果 CS 保持高电平的时间超过一个转换时间周期，则 TMP121 和 TMP123 将进入空闲模式 0.25 秒，仅需要 20 µ A 电流。每 0.5 秒开始一次新转换。图 2 描述了 TMP121 和 TMP123 的转换时序。