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西屋电气在被动式电厂安全性方面取得进展—ap600
如果某些常见模式硬件或软件故障导致正常保护系统无法运行，则关闭工厂。如果收到紧急停堆信号时反应堆未跳闸，DAS 将紧急停堆、跳闸涡轮机并启动被动余热去除系统以提供热量去除。这类似于现有工厂中的 AMSAC 功能。此外，DAS 还会启动选定的工程安全功能，包括堆芯补充罐 (CMT) 和安全壳隔离。如果正常保护系统发生多个故障，DAS 可防止正常瞬态发展为事故。被动安全相关系统内的多层防御也提供了事故抵抗力。例如，被动余热去除系统的衰变热去除由使用 CMT 和自动减压系统 (ADS) 的进料和排气功能支持。
首届投资者日
前瞻性陈述 本通讯包含经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条所定义的“前瞻性陈述”。本通讯中包含的除历史事实陈述之外的所有陈述均为前瞻性陈述。特别是，关于 Solventum 未来业绩（包括 2024 年指引）以及关于 Solventum 作为独立上市公司的预期运营的陈述均为前瞻性陈述。这些前瞻性陈述有时可通过前瞻性词语的使用来识别，例如“相信”、“应该”、“可以”、“潜在”、“继续”、“预期”、“预计”、“估计”、“预测”、“预期”、“目标”、“打算”、“计划”、“预测”、“目标”、“可能”、“将”、“可以”、“或许”或“会”或这些术语的否定形式或本通讯其他地方的类似表达。所有前瞻性陈述都受许多重要因素、风险、不确定性和假设的影响，这些因素、风险、不确定性和假设可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中描述的结果大不相同。这些因素和风险包括但不限于与 Solventum 拟议分拆的影响、时间或条款相关的风险；与拟议分拆的预期收益和成本相关的风险，包括拟议分拆的预期收益不能在预期时限内全部实现或者根本无法实现的风险，以及拟议分拆的条件无法满足或拟议分拆不能在预期时限内按预期条款完成或者根本无法完成的风险；与拟议分拆相关的融资交易相关的风险以及与拟议分拆相关的债务相关的风险；因丧失协同效应、重组交易成本和与拟议分拆相关的其他成本增加的风险；拟议的分拆对 Solventum 业务的影响以及拟议的分拆可能比预期更困难、更耗时或更昂贵；分散管理层的注意力并影响与客户、供应商、员工和其他业务对手的关系；当与 3M 的某些分拆相关协议到期时，Solventum 可能无法建立必要的系统和服务的风险，或者更换这些系统和服务的成本可能比 3M 在向 Solventum 过渡期间提供的系统和服务更高或效率更低；Solventum 的会计和其他管理系统和资源可能无法充分满足 Solventum 作为独立上市公司的要求；分拆相关协议中的使用领域分配对 Solventum 利用某些知识产权的能力的影响；全球经济、政治、监管、国际贸易和地缘政治条件、自然灾害、战争、外汇汇率和波动、利率变化以及其他超出 Solventum 控制范围的事件的影响和变化；Solventum 以有利于 Solventum 的条件进入资本和信贷市场的能力；医疗行业的整合和竞争；Solventum 声誉或品牌受到任何损害的风险；Solventum 新产品和服务的推出时机和市场接受度；Solventum 与医疗专业人士维持良好工作关系的能力；第三方付款人的报销做法或其他成本控制措施的变化，或当前或恶化的经济状况对 Solventum 产品的需求和销售价格的影响；由于短缺、需求和工资增加、物流、供应链中断、制造现场中断、监管发展、自然灾害和其他破坏性因素而导致的购买组件、化合物、原材料、生产能力、能源和劳动力的成本和可用性；由于 3M 是 Solventum 产品中使用的某些化学材料和投入的唯一供应来源而产生的风险；与国际、联邦、州和地方条约、法律和法规相关的风险，这些风险可能随时发生变化，以及与法律或监管要求、合同要求、政策和实践相关的合规风险；与 PFAS 和其他产品责任索赔相关的潜在责任；涉及 Solventum 信息技术系统和基础设施的安全和数据泄露、网络攻击和其他网络安全事件；Solventum 获取、维护、保护或有效执行其知识产权的能力；收购、战略联盟、资产剥离和其他战略事件带来的风险；对客户研究预算或政府资金的依赖；以及 3M 不时在其提交给美国证券交易委员会的文件中警示声明中详细说明的其他财务、运营和法律风险和不确定性，这些声明包含在第 I 部分第 1 项和 1A 项（年度报告）以及第 I 部分第 2 项和第 II 部分中的“关于可能影响未来结果的因素的警示说明”和“风险因素”章节中，第 1A 项（季度报告）以及 Solventum 向美国证券交易委员会提交的 Form 10 注册声明中的“前瞻性声明警告”和“风险因素”部分所载的警告性声明。所有前瞻性声明仅代表截至本通讯日期的观点。3M 和 Solventum 均不承担更新或修订任何前瞻性声明的义务，无论是由于新信息、未来事件还是联邦证券法要求以外的其他原因。
Premier 412/816/832 安装手册
常闭 ................................................................................................ 15 常开 .............................................................................................. 15 单 EOL - N/C 和 N/O（防盗） ........................................................ 16 单 EOL - N/O（火警） ...................................................................... 16 单 EOL - N/C ............................................................................. 16 单 EOL - O/C 防拆 ...................................................................... 16 单 EOL – S/C 防拆 ...................................................................... 16 双 EOL ...................................................................................... 17 防区加倍 ...................................................................................... 17 三重 EOL ...................................................................................... 17 双极 ...................................................................................... 18 2 线烟雾探测器 ........................................................................ 18 扬声器/铃声连接 ........................................................................ 18
电转气氢能储能系统建模与仿真
摘要 — 通过收集和整理历史数据和典型模型特征，使用 Simulink 开发了基于氢能存储系统 (HESS) 的电转气 (P2G) 和气转电系统。详细研究了所提出系统的能量转换机制和数值建模方法。提出的集成 HESS 模型涵盖以下系统组件：碱性电解槽 (AE)、带压缩机的高压储氢罐 (CM 和 H 2 罐) 和质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 电堆。基于典型的 UI 曲线和等效电路模型建立了 HESS 中的单元模型，用于分析典型 AE、理想 CM 和 H 2 罐和 PEMFC 电堆的运行特性和充电/放电行为。在配备风力发电系统、光伏发电系统和辅助电池储能系统 (BESS) 单元的微电网系统中模拟和验证了这些模型的有效性。 MATLAB/Simulink 仿真结果表明电解器电堆、燃料电池电堆及系统集成模型能够在不同工况下工作。通过测试不同工况下 HESS 的仿真结果，分析了氢气产出流量、电堆电压、BESS 的荷电状态 (SOC)、HESS 的氢气压力状态 (SOHP) 以及 HESS 能量流动路径。仿真结果与预期一致，表明集成 HESS 模型能够有效吸收风电和光伏电能。随着风电和光伏发电量的增加，HESS 电流增加，从而增加氢气产出量来吸收剩余电量。结果表明 HESS 比微电网中传统 BESS 响应速度更快，为后期风电-光伏-HESS-BESS 集成提供了坚实的理论基础。
霍尼韦尔产品组合更新演示
前瞻性陈述 我们在本报告中描述了推动我们业务和未来业绩的许多趋势和其他因素。此类讨论包含《1934 年证券交易法》（经修订）（《交易法》）第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及管理层打算、期望、预测、相信或预期未来将发生或可能发生的活动、事件或发展。它们基于管理层根据过去的经验和趋势、当前经济和行业状况、预期未来发展和其他相关因素做出的假设和评估，其中许多因素难以预测且不受我们控制。它们不是对未来业绩的保证，实际结果、发展和业务决策可能与我们的前瞻性陈述所设想的结果、发展和业务决策存在重大差异。除非适用证券法另有规定，否则我们不承诺更新或修改任何前瞻性陈述。我们的前瞻性陈述还受到重大风险和不确定性的影响，包括持续的宏观经济和地缘政治风险，例如 GDP 增长放缓或衰退、资本市场波动、通货膨胀和某些地区冲突，这些风险都可能影响我们的近期和长期业绩。此外，我们无法保证本演示文稿中提出的任何计划、举措、预测、目标、承诺、期望或前景能够或将会实现。可能导致霍尼韦尔的实际结果与任何此类前瞻性陈述中的预测存在重大差异的一些重要因素包括但不限于：（i）霍尼韦尔实现上述分拆交易和满足相关条件的能力；（ii）分拆交易可能无法在预期时间内完成或者根本无法完成；（iii）分拆交易无法实现预期效益的可能性； （iv）分拆交易对霍尼韦尔业务的影响以及分拆交易可能比预期更困难、更耗时或更昂贵的风险，包括对霍尼韦尔的资源、系统、程序和控制的影响，管理层注意力的转移以及对与监管机构、客户、供应商、员工和其他业务对手的现有关系的影响和可能中断；（v）中断的可能性，包括纠纷、诉讼或意外成本，与分拆交易相关的风险；(vi) 分拆交易完成后霍尼韦尔或新公司的预期财务业绩的不确定性；(vii) 分拆交易的宣布或未决对霍尼韦尔证券的市场价格和/或霍尼韦尔的财务业绩产生的负面影响；(viii) 实现与分拆交易相关的预期资本结构的能力，包括未来信贷的可获得性以及可能影响此类可获得性的因素；(ix) 实现与分拆交易相关的预期信用评级的能力；(x) 实现与分拆交易以及未来（如有）资产剥离、合并、收购和其他投资组合变化相关的预期税收待遇的能力以及相关税法和其他法律变化的影响；(xi) 未能实现预期收益并有效管理和实现与分拆交易以及已完成的和未来的（如有）资产剥离、合并、收购和其他投资组合管理、生产力和基础设施行动相关的预期协同效应和运营效率； (xii) 风险和不确定因素，包括成本增加以及由于流行病和应对措施等事件而导致的原材料获取和满足客户需求的能力；(xiii) 全球经济、政治、监管、国际贸易、地缘政治、资本市场和其他外部条件的不利变化；以及超出霍尼韦尔控制范围的其他因素，包括影响公司、客户和/或供应商运营的通货膨胀、经济衰退、军事冲突、自然灾害和其他灾害或天气相关事件；(xiv) 抵消原材料、能源和物流等投入成本增加的能力；(xv) 风险，包括实现霍尼韦尔可持续发展战略的能力和成本，包括公司活动的实际开展和相关结果，以及任何讨论或预期的目标、计划、政策或举措的制定、实施、实现或延续；(xvi) 霍尼韦尔业务和运营面临的其他风险，包括损害风险；以及 (xvii) 霍尼韦尔最近年度报告以及随后向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的当前和定期报告中讨论的其他风险因素。未列出的因素可能会对前瞻性陈述的实现造成重大额外障碍。与前瞻性陈述中预期的结果相比，结果出现重大差异的后果可能包括业务或供应链中断、运营问题、财务损失、对第三方的法律责任和类似风险等。任何此类声明都可能对霍尼韦尔的综合财务状况、经营业绩、信用评级或流动性产生重大不利影响。您不应过分依赖前瞻性陈述，这些陈述仅代表其作出之日的观点。霍尼韦尔不承担在情况发生变化时公开修订或更新任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来发展或其他原因，除非证券和其他适用法律另有要求。这些前瞻性陈述应结合本演示文稿中包含的信息以及我们向美国证券交易委员会提交的其他文件进行考虑。本文所述的任何前瞻性计划均非最终版本，可能随时修改或放弃。
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
