value 2,000 200 2 99.2% 6.1% 100.0% 6.5% 3,000 400 2 97.8% 5.0% 100.0% 5.0% 4,000 600 2 96.4% 4.1% 98.7% 4.1% 5,000 800 2 95.1% 3.4% 95.7% 3.8% 2,000 300 4 99.5% 6.1% 99.9% 6.1% 3,000 600 4 99.8% 5.0% 99.8% 5.1%4,000 1,200 4 98.5%4.1%98.8%4.3%5,000 2,400 2,400 4 87.3%3.4%94.0%3.7%6,000 3,200 3,200 4 73.5%2.9%88.4%3.3%3.3%8,000 99.4% 5.0% 100.0% 5.0% 4,000 1,200 6 97.4% 4.1% 99.3% 4.3% 5,000 2,400 6 88.7% 3.4% 95.6% 3.7% 6,000 3,200 6 79.2% 2.9% 91.7% 3.3% 8,000 3,200 6 79.2% 2.4% 91.8% 2.8% 2,000 300 8 99.6% 6.1% 99.6% 6.1% 3,000 600 8 99.6% 5.0% 99.6% 5.1% 4,000 1,200 8 98.1% 4.1% 98.3% 4.3% 5,000 2,400 8 89.6% 3.4% 94.7% 3.6% 6,000 3,200 8 79.8% 2.9% 91.0% 3.2% 8,000 3,200 8 79.8% 2.4% 92.6% 2.8% 2,000 300 12 99.8% 6.1% 100.0% 6.1% 3,000 600 12 99.5% 5.0% 99.8% 5.1% 4,000 1,200 12 97.7% 4.1% 98.3% 4.2% 5,000 2,400 12 90.2% 3.4% 94.8% 3.6% 6,000 3,200 12 82.1% 2.9% 92.1% 3.1% 8,000 3,200 12 82.1% 2.4% 92.7% 2.8%
调整后 1Q24 摊薄收益为 1.40 美元/股,而之前为 1.20 美元/股 更高的费率/附加条款和天气带来积极影响 走向受监管的业务收入模式 提供 2024 年调整后收益指引 5.85-6.10 美元/股 维持买入评级和 110 美元/股目标价 投资论点 华尔街预计美国经济将在未来一两年内从近期的新冠疫情衰退中继续反弹。虽然这很难预测,但我们认为投资者应该考虑投资于收入来源相当可预测、股息收益率具吸引力、估值较低、并且基于美国经济复苏的盈利增长潜力的行业。一个具有吸引力的行业是公用事业集团,我们看好的一家公司是杜克能源。这家公用事业公司支付具有吸引力的 4.1% 的股息收益率,并提供未来的股息/盈利增长潜力。杜克能源评级为买入,我们的目标价为 110 美元/股。公司摘要杜克能源总部位于北卡罗来纳州夏洛特,是美国最大的能源供应商之一。该公司由四个业务部门组成:电力公用事业/基础设施、天然气公用事业/基础设施、商业可再生能源和其他。DUK 为其客户提供电力和天然气,为北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、佛罗里达州、印第安纳州、俄亥俄州和肯塔基州的约 840 万电力客户提供服务。DUK 运营着 150,900 英里的配电线和 20,900 英里的输电系统。该公司的发电能力约为 54,800 兆瓦 (MW),其电厂以煤炭、石油、天然气、水力发电、可再生能源和核能为燃料。DUK 于 2014 年与 Progress Energy 合并,创建了美国最大的电力公用事业公司之一,并于 2016 年收购了 Piedmont Natural Gas。该天然气部门为肯塔基州、北卡罗来纳州、俄亥俄州、南卡罗来纳州和田纳西州的 170 万客户提供天然气。
我们的领导团队从上层推动文化、责任和对多样性、公平和包容性的支持。我们努力营造一种文化,确保员工感到受欢迎、受到尊重、被倾听和重视——使他们每天都能以最好的状态投入工作。我们认为透明度是我们旅程的重要组成部分,我们的愿望是实现多样性和包容性进步的目标标志。事实上,我们公司公开披露了详细的多样性数据。我们仍然专注于将女性和种族/民族在劳动力中的代表性分别提高到 25% 和 20% 的目标。一支赋权、多元化的员工队伍和包容性的工作场所使我们成为一家更强大的公司,并为满足客户和社区不断变化的需求提供竞争优势。
我对理论计算机科学非常感兴趣,尤其是对算法的设计和分析。我的主要研究推力是不确定性下的图算法和算法。在图算法中,我对网络流,图形切割和连接性的研究感兴趣。最近的一些亮点包括打破60年历史的全对最大流量的立方运行时屏障以及用于顶点连接性和(确定性)最低速度的最接近最佳算法。在不确定性的算法中,我对在线算法的经典竞争分析以及利用机器学习来克服最坏情况绩效障碍感兴趣。最近的亮点包括通过分层LP的K -Server和K -Taxi的多结构竞争比,以及用于基本在线问题的学习效果算法的几种结果。我也对近似算法,组合优化和算法游戏理论感兴趣。除了理论研究外,我还对实践问题的算法设计感兴趣。这包括用于在线搜索,广告,社交网络和电子商务的算法,计算机网络的设计和管理,数据库管理和查询处理算法以及具有人工智能中应用的算法。我已经与这些领域的研究人员合作设计了实用,可实施且可扩展的算法。这项工作的大部分已在应用领域的同行评审场所发表,其中一些已导致了原型或产品的专利和部署。
杜克能源设施负责发电机调度和平衡授权区域监控,并负责输电系统切换和操作 设施研究 杜克能源进行的一项研究,旨在确定将项目可靠地整合到杜克能源输电系统中所需的任何升级的成本和时间表的初步估计 IBR 基于逆变器的资源 IBR 工厂运营商 运营负荷输送、互连或发电设施的公司 IBR 工厂赞助商 拥有和/或开发新负荷输送、互连或发电设施的公司 初步范围界定会议 杜克能源与项目赞助商之间的初次会议,以审查请求、提供的数据和请求的互连点 互连 将基于逆变器的资源 (IBR) 添加到输电系统 (TS) 的过程的结果,无论是直接添加还是通过中间交流 IBR 联络线添加。互连杜克能源
非语言交流(例如手势)如何影响来自不同种族和性别背景的人之间的对话?通过研究这些互动,我们希望能够更好地了解肢体语言如何创造舒适感,建立联系并带来新的社会环境中的积极经历。本研究的参与者与他人进行了讨论,使我们可以观察他们的自然反应和互动。我们的目标是查看使用手势或镜像身体动作是否可以使对话变得更加顺畅,并有助于弥合不同身份之间的社会差距。通过这项工作,我们旨在发现不同背景人群之间的包容性和更深刻理解的方法。我们期待分享更多的发现,因为我们靠近这项研究的结论!
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出,作为u(t)= r(s)e st形式的谐波输入,以及y(t)= y(s)e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂,s∈C,这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程,并从两侧分解e st,从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
这项工作是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。Neither the United States Government nor any agency thereof, nor any of their employees, nor any of their contractors, subcontractors or their employees, makes any warranty, express or implied, or assumes any legal liability or responsibility for the accuracy, completeness, or any third party's use or the results of such use of any information, apparatus, product, or process disclosed, or represents that its use would not infringe privately owned rights.以本文提及任何特定的商业产品,流程或服务,商标,制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可,建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构,其承包商或分包商的观点和观点。
包括经营超过50年的植物。为了确保一致的可靠性,我们希望用更有效和弹性的基础来负责任地替换这些资产,这也使我们能够大大减少碳排放。我们的能源基础设施投资将使我们能够在2050年达到实现净零汽车排放的目标。我们正在趋向于2030年发电的二氧化碳排放量减少50%。随着我们发展系统以满足客户的需求,我们在净零排放方面的进步将是恒定的,但不是线性的。我们将继续与利益相关者合作,因为我们寻求必要的规范保守党批准,以便在2035年之前退休我们的老龄化煤炭资产,并将新的,高效的发电资源带到线上 - 以维护客户的负担能力和可靠性。在我们的天然气业务中,我们仍然致力于到2030年实现零甲烷排放的目标。这些能源基础设施投资了我们的工作,以继续使我们的系统与日益严重的天气和其他与气候有关的风险加强。
用于整合运动方程的数值方法根据其准确性和稳定性进行评估和评估。通常,准确性和稳定性取决于系统模型中最短自然时期的时间步长的比率。对于具有许多坐标的系统(n> 10 3),最短的自然周期可能比基本自然时期短得多,T N /T 1> 10 4。通常,数值模型的最高几个模式的响应在物理上是毫无意义的,应该微不足道的,但潜在地抑制了,并且可以主导数值集成中的误差。这些注释中描述的显式数值方法可以人为地添加数值阻尼以抑制较高模式响应的不稳定性。隐式数值集成方法无条件稳定。