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World File Search System未占用的
平面图指南，居民租赁单位许可证
2。建筑物中的每个楼层/单元（包括未完成/未占用的地下室）必须在单独的页面上，并包括财产地址，地板和/或单位号（例如123 Dufferin Ave - 主楼层 - 单元＃1）;
rtu ddc points.book
点5允许A BMS通过控制占用轻松控制单元。要使此方法正确工作，必须启用调度（点216）。仅启用时间表一次。它不需要定期打开/关闭。内部时间表还必须设置为在所有时间内都没有占用（必须将第46-87点设置为1440）。coctu pancy的输入将始终覆盖一个未占用的输入之一，因此将内部时间表设置为无空缺，允许BMS完全控制单元处于占用模式通过点5。，如果将任何内部时间表点设置为1440以外的其他内容，则使用点5在那段时间内打开和关闭占用率将无效，并且必须在现场调整时间表。要在现场时手动设置计划时间插槽以毫无用处，请遵循计划说明。
Scinet通讯：2024年4月-USDA
目前，Duarte博士是在Alexander Herndez博士的指导下，在USDA-ARS草料和范围研究实验室工作的博士后研究员。efrain有兴趣评估在美国西部脆弱的半干旱生态系统中土壤水分的空间和时间动力学的不同恢复实践如何影响美国西部西部土壤水分的时空动态。为了实现这一目标，Duarte博士正在开发尖端的生态数据集，同时用卫星衍生的土壤水分校准时间序列，并使用现场数据和多光谱传感器在船上未占用的航空车辆（UAVS）。Duarte博士正在实施将本地服务器地理空间工作流程转换为高性能计算集群的翻译。这项活动将有效地弥合USDA-ARS科学家的差距，并支持员工专门使用开源软件将当地的地理空间分析迁移到Scinet。
可持续认知无线电通信的信号处理技术
无线系统不断增长的设备和容量需求带来了对RF光谱的需求不断增长。COG-NISTILE RADIO（CR）系统是提高频谱效率的新兴概念。CR系统旨在实现其主要许可用户在Spectrum Overlay方法中未占用的RF频段的机会性使用。这种方法在信号和图像处理中尤其重要，其中大型和异质的传感器集提供了大量数据，通常会嘈杂且损坏了各种干扰来源。从方法论的角度来看，认知通知与多维和统计信号处理有关，尤其是诸如检测，估计和优化等问题。除了经典的传感，检测，监督，增强和学习方法外，还包括贝叶斯建模，马尔可夫模型，支持向量机和内核方法。它跨越了广泛的应用领域，例如军事，工业，医疗，运输和其他领域，例如误差控制，错误检测，适应性过滤，计算机视觉，管理数据，数据控制，传感器控制，数据融合，盲目和半盲源分离，稀疏分析，脑部分析，脑部计算机
化学粘合决定了两个看似相同的超导体的急剧临界温度差
尽管YB 6和实验室6具有相同的晶体结构，原子价电子的形象和声子模式，但它们表现出截然不同的声子介导的超导性。yb 6低于8.4 K的超导导，使其成为已知硼化物的第二个最高临界温度，仅次于MGB 2。实验室6直到接近 - 绝对零温度（低于0.45 K）才能超导。尽管以前的研究已经量化了Yb 6的更高费米 - 水平（E F）状态和较高的电子 - Phonon耦合（EPC）的规范超导性描述（EF），但尚未全面评估该差异的根源。通过化学键合，我们确定灯笼中的低谎言，未占用的4F原子轨道是这些超导体之间的关键区别。这些轨道在YB 6中无法访问，与πB– B键杂交，并使能量的能量低于σB-B键，否则在E f时。这种频段的反转至关重要：我们显示的光学声子模式负责超导性，导致Yb 6的σ-轨道在重叠中发生巨大变化，但彼此弱于实验室6的π轨道。yb 6中的这些声子甚至访问电子状态的交叉，表明EPC强。在实验室6中未观察到这种交叉。最后，显示了一个超级电池（m k-点）会发生PEIERL-喜欢YB 6中的效果，从柔软的声音子和相同的电子 - 耦合的光学模式中引入了其他EPC。总体而言，我们发现实验室6和YB 6具有从根本上不同的超导性机制，尽管它们差不多 - 身份差。
二氧化碳，CH4和N2O的Eddy-covariance通量...
摘要。基于清晰收获，现场制备，播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而，清除切割后对温室气体（GHG）排放的理解仍然有限，特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中，我们报告了二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的基于涡流的（基于EC的）净排放，该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明，在年度上，该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额（23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1，22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1，取决于EC间隙填充方法；总计82.0％），而n 2 o的作用（5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1，4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6％）也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源（0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1，0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4％）。开发了一个统计模型，以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度，土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机（UAV）光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型，表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中，而表面则以活树，死木，垃圾，垃圾，暴露的泥炭为主导，是N 2 O发射的主要贡献者。