NOx 0.0017 磅/MWh SOx 可忽略不计 CO 0.034 磅/MWh VOCs 0.0159 磅/MWh CO2 @ 标称效率 天然气为 679-833 磅/MWh;定向沼气为碳中性 物理属性和环境 重量 13.6 吨 尺寸(可变布局) 14'4” x 8'8” x 6'9” 或 28'8” x 4'4” x 7'2” 温度范围 -20° 至 45° C 湿度 0% - 100% 地震振动 IBC 场地类别 D 位置 室外噪音 < 70 dBA @ 6 英尺 规范和标准 符合规则 21 互连和 IEEE1547 标准 免于加州空气区许可;符合严格的 CARB 2007 排放标准它被美国保险商实验室公司 (UL) 列为 ANSI/CSA FC1-2014 的“固定式燃料电池电源系统”,UL 类别 IRGZ,UL 文件编号 MH45102。附加说明访问安全网站以监控系统性能和环境效益由 Bloom Energy 进行远程管理和监控能够根据站点输入紧急停止
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Interra Inode Logic Server旨在在使用不同协议的设备之间进行通信,并将电报/数据发送到建筑管理系统(BMS)。使用Inode逻辑服务器,可以在不同的协议之间创建灵活和复杂的控制配置和方案。基于节点的动态拖放编辑器启用配置节点,流量和仪表板以控制自动化系统。
摘要:贝叶斯优化(BO)在大量控制应用程序中对昂贵的黑盒功能进行全局优化的数据效果表现出了巨大的希望。传统的BO是无衍生的,因为它仅依赖于性能函数的观察来找到其最佳。最近,已经提出了所谓的第一阶BO方法,该方法还将绩效函数的梯度信息进一步加速收敛。一阶BO方法主要利用标准采集功能,而间接使用内核结构中的梯度信息来学习性能功能的更准确的概率替代物。在这项工作中,我们提出了一种直接利用性能函数(Zeroth-order)及其相应梯度(第一阶)评估的梯度增强的BO方法。为此,提出了一个新型的基于梯度的采集功能,可以识别性能优化问题的固定点。然后,我们利用从多目标优化的想法来制定一种e显策略,以找到最佳贸易点的查询点,这些查询点是传统的Zeorth-rorder-rorde获取功能与拟议的基于梯度的采集函数之间的。我们展示了如何使用拟议的获取 - 增强梯度增强的BO(AEGEBO)方法来加速基于策略的增强型学习的收敛,通过将噪声观察结果结合到可以直接从闭环数据中估算的奖励函数及其梯度的噪声。将AEGBO的性能与传统的BO和基准LQR问题上众所周知的增强算法进行了比较,我们始终如一地观察到在有限的数据预算中显着提高了性能。
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VaultStream 的互操作性和可扩展性架构使它能够满足单个手术室、实验室、部门、整个医院或全国医院系统的需求,并配备适当大小的站点托管服务器或虚拟机。能够将大量程序信息组织到单独的库中并制定客户保留策略,从而提高跨部门共享、搜索和存储图像数据的效率。
关于该实习计划的课程旨在就人工智能和机器学习技术的最新趋势提供深入的讨论。AI和ML技术的应用在许多领域,例如软件工程,生物信息学,医学工程,机器人技术,计算成像,计算神经科学等。它将专注于具有现实生活问题能力的基本AI和机器学习技术。这项实习的目的是根据互动培训会议讨论AI算法的基础。在该领域工作的科学家,工程师,教职员工和研究人员将受益,以了解多元化应用中的不同AI和ML方法。