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第 9 章 雨水管理计划...
雨水管理计划要求 9.1 简介 弗吉尼亚州雨水管理计划 (VSMP) 法案和法规要求亨利科县采用当地计划来管理这些要求。雨水管理计划针对某些受监管的土地扰动活动制定了这些要求，并应用技术标准来解决所有地表径流源以及将转化为地表径流的地下水流。 9.2 适用性 根据亨利科县法典第 10-35 节的规定，本章的要求适用于所有 VSMP 土地扰动活动和切萨皮克湾保护法案 (CBPA) 土地扰动活动。有关确定土地扰动活动类型的帮助，请参阅本手册第 3 章。本章对独户住宅地块建设的要求可通过提交协议代替 SWM 计划来满足（参见附录 J）。 9.3 雨水技术标准 必须制定针对 VSMP 土地扰动和 CBPA 土地扰动活动的雨水管理 (SWM) 计划（包括线性开发项目，这些项目是 VSMP 土地扰动或 CBPA 土地扰动活动），以满足以下章节中的标准。请注意，祖父项目或在 2014 年 7 月 1 日之前获得初始 GCP 覆盖的项目可以根据第 14 章中的技术标准进行开发，以代替第 9.3.2、9.3.3、9.3.4 和 9.3.5 节中的标准。 9.3.1 一般标准 分阶段提交的项目（第 A 部分、第 B 部分等）必须在第一阶段提交中解决整个开发项目的雨水质量和数量（如适用）。 SWM 设施的计算、位置和设计方案必须在总体发展规划中确定，并在任何阶段规划获得批准之前获得公共工程部的批准。
在非...
大脑扰动研究允许对行为和神经过程的详细因果推断。由于大脑扰动方法和神经测量技术的结合本质上是具有挑战性的，因此人类的研究主要集中在非侵入性，间接的脑部扰动或神经病变研究上。非人类灵长类动物作为一种与人类高度相似的神经生物学系统必不可少的，同时在实验上更具实验性的处理，从而可以看到系统脑扰动的功能和结构影响。本综述考虑了非人类灵长类动物脑部扰动中的艺术状态，重点是可以与神经成像结合使用的方法。我们考虑非可逆（病变）以及可逆或暂时的扰动，例如电气，药理，光学，光学遗传学，化学遗传学，途径选择性和超声基于超声的干扰方法。提供研究和发展社区的特定于方法的考虑，以促进该领域的研究并支持进一步的创新。我们通过确定新的研究和创新的新途径，并突出该方法的临床翻译潜力来得出结论。
区域可靠性参考目录 #11 干扰...
1.1 标题：扰动监测设备标准 1.2 目录 #11 1.3 目标：提供 NPCC 区域内使用的扰动监测设备 ( DME ) 的应用和功能要求，以便获得足够的扰动数据来分析大容量电力系统 (BPS) 扰动。除非另有说明，本文中对设备和设施的所有引用均指 BPS 元素。 1.4 生效日期：2016 年 10 月 24 日。 1.5 背景：本目录根据 2007 年 8 月 23 日批准的 NPCC A-15 - 扰动监测设备标准文件制定。本文件中的术语 DME、事件序列记录 (SER) 和故障记录器 ( F R ) 均指功能能力，而不是分立设备。动态扰动记录器 (DDR) 也被视为 DME。但是，本文件不包含 DDR 的要求，因为 NERC PRC-002 干扰监测和报告要求中已有足够的要求。本目录实施中需要考虑的附录是根据已批准的 B-25（变电站设备时间同步指南）、B-26（干扰记录设备应用指南）和 B-28（发电机事件序列监测指南）制定的。附录包括 DDR 应用指南。本目录中规定的所有标准和要求适用于所有新安装和对现有安装的修改。
提交给纽波特纽斯市的所有场地、开发、细分和土地扰动活动计划的方向。
VPDES《建筑活动雨水排放许可证》（VAR10）允许建筑工地将排水排放至地表水，如果 (i) 在最新的 § 305(b)/303(d)《底栖大型无脊椎动物生物评估水质评估综合报告》中被认定为受损；(ii) 在颁发的沉积物或沉积物相关参数（即总悬浮固体或浊度）一般许可证期限前建立并获得批准的适用 TMDL 废物负荷分配，包括切萨皮克湾流域内的所有地表水；或 (iii) 在 9VAC25-260-30 A 3 c 中被认定为特殊水体，则操作人员应采用颁发的许可证第 II 部分 B 8 中包含的其中一种方法来控制和记录建筑排水排放。
补充广义扰动（SupGP）元素集已被证明能有效支持现代太空运营并提高太空飞行安全。
SupGP 数据和流程经过了严格的测试、验证和确认。讨论了 SupGP 数据、SGP4 拟合、收敛标准和 RMS 计算结果的详细信息。提供了 SupGP 数据和传统 SSA 数据之间的其他近期和相关示例比较，并配有图形说明，以强调 SupGP 数据的好处以及太空界目前和将来采用 SupGP 数据的必要性。为了所有人的太空飞行安全，为了确保地球轨道环境为子孙后代保留，在太空界共享 SupGP 数据是当务之急。1. 简介现代太空运营环境、前所未有的变化速度和运营活动节奏给传统 SSA 技术和 GP 数据流程带来了压力，以至于它们本身不再完全有效。传统的非合作观测技术无法提供支持现代太空运营所需的精度和及时性的轨道数据，例如：多卫星发射、近距离部署、编队飞行集群和巨型星座运营。此外，现代太空操作以及数据量和卫星活动的增加对传统技术和 GP 数据产生了负面影响，减缓了 GP 数据流，降低了准确性，降低了观测频率，增加了错误，增加了卫星交叉标记，增加了丢失卫星的数量等。SupGP 数据是一种合作的 SSA 技术，使用卫星所有者/运营商提供的数据和其他公共来源来增强传统技术。SupGP 提高了数据的准确性、及时性、稳健性和透明度。这反过来又改善了 SSA、航天飞行安全、负责任地使用太空，并有助于为所有人保护地球轨道环境。2. 方法论每天，CelesTrak 都会检查已知的公开轨道数据源，并使用卫星工具包 (STK) 从这些数据中生成 GP 数据。例如，对于全球定位系统 (GPS) 星座，第二空间作战中队提供的最新 GPS 年历发布在 CelesTrak 的 GPS 数据部分，并根据 GPS 接口规范 (IS) IS-GPS-200M 进行传播，以生成第二天的星历表 [1]。表 1 提供了 CelesTrak 为其生成 SupGP 数据的卫星组的输入源数据更详细的列表。与标准 GP 查询不同，可以为单个对象获取多个 SupGP 元素。这是因为某些对象具有由多个源生成的数据（例如，使用 CPF 数据）或因为有多个时期的数据（Intelsat 数据）。表 1。CelesTrak SupGP 的输入源数据 缩写 说明 CPF 综合激光测距预测 GLONASS-RE GLONASS 快速星历表 GPS-A GPS 年历 GPS-E GPS 星历表 Intelsat-11P Intelsat 11 参数数据 Intelsat-E Intelsat 星历表 Iridium-E 铱星历表 ISS-E ISS 星历表 ISS-TLE ISS TLE [遗留数据] METEOSAT-SV METEOSAT 状态向量 OneWeb-E OneWeb 星历表 Orbcomm-TLE Orbcomm 提供的 SupTLE Planet-E Planet 星历表 SES-11P SES 11 参数数据 SpaceX-E SpaceX 星历表 SpaceX-SV SpaceX 状态向量 Telesat-E Telesat 星历表 Transporter-SV Transporter 状态向量
螃蟹生物扰动改变了黄河河口的潮间带湿地上丰富和稀有细菌的社区组合
结果和讨论：在螃蟹扰动的土壤中，丰富和罕见的亚社区的组成和多样性发生了明显改变。同时存在网络分析揭示了螃蟹生物扰动实质上改变了稀有细菌的相互作用模式，而其对丰富细菌的影响相对较小。此外，我们发现丰富的亚群落的组装过程主要受随机过程的影响，而稀有的亚社区组装集体则由随机和确定性过程集体塑造。总而言之，我们的研究阐明了螃蟹生物扰动介导丰富和罕见的亚社区的独特组装过程的机制，并强调了在评估潮流湿地的生态功能时考虑稀有细菌的重要性。
2024 年能源许可改革法案
对可再生能源项目低扰动活动的分类排除规定，包括：在先前经过国家环境政策法（NEPA）审查的场地上，表面扰动小于五英亩；在五年内发生过同类活动的地点进行的活动；在先前被扰动或开发的土地上（能源部规定中定义）进行的活动，这些活动在过去五年内批准的相关 NEPA 文件中是合理可预见的；在建筑物或结构上安装、改造、运行或退役商用能源系统（例如屋顶或停车场太阳能）；小型维护；初步岩土工程调查；或安装和拆除临时气象站。
具有有限容量能量队列的多类能量数据包网络
摘要综合电路的可靠操作可能会受到环境变化的影响，例如多频电磁（EM）干扰和温度变化。本文比较了两个振荡器电路的性能，即恒定的电压控制的振荡器和一个集成到芯片中的环振荡器，这是在对多电源直接功率注入的情况下，而在热应力影响下。目的是通过测量方法来证明测试芯片中多电极EM扰动引起的协同作用，与常规的单色调EM扰动相反。此外，在极端温度偏差下分析了具有不同架构但功能相似功能的集成块的多节免疫力水平。贝叶斯网络（BN）被应用，以可视化由于多节扰动和温度影响而引起的电路故障的概率。此外，还实施了嘈杂的或改进的自适应回复 - 核（I-arnor）概率模型以识别因果相互作用的类型（即抑制和正因果关系）多节障碍和分别预测由于高阶多型多型扰动而导致的失败概率。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。