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b' 清晰划分产权线（包括产权线的方位和尺寸） 前线、侧线和后线 通行权加宽区和/或日光三角形（加宽区的大小需标注并注明\xe2\x80\x9将专供汉密尔顿市用于通行权加宽目的的土地\xe2\x80\x9d） 任何地役权、通行权和道路保护区的位置和范围 相邻街道名称 任何现有建筑物或结构的位置（包括保留或拆除建筑物的注明） 现有和拟议水电线杆/水库等的位置 相邻地产上现有建筑物的位置或轮廓 建筑物入口和出口 如果拟议开发项目要分阶段开发，则应显示分阶段线和每个阶段的开发细节图表。在图纸上包括承诺（参见第 \xe2\x80\x9cX\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地规划注释（参见第 \xe2\x80\x9cY\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地统计表，如下所示：'
b' 清晰划分产权线（包括产权线的方位和尺寸） 前线、侧线和后线 通行权加宽区和/或日光三角形（加宽区的大小需标注并注明\xe2\x80\x9将专供汉密尔顿市用于通行权加宽目的的土地\xe2\x80\x9d） 任何地役权、通行权和道路保护区的位置和范围 相邻街道名称 任何现有建筑物或结构的位置（包括保留或拆除建筑物的注明） 现有和拟议水电线杆/水库等的位置 相邻地产上现有建筑物的位置或轮廓 建筑物入口和出口 如果拟议开发项目要分阶段开发，则应显示分阶段线和每个阶段的开发细节图表。在图纸上包括承诺（参见第 \xe2\x80\x9cX\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地规划注释（参见第 \xe2\x80\x9cY\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地统计表，如下所示：'
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
字母A 25GB/S RX前端具有多阶段线性均衡器和65nm CMOS技术的3-TAP投机DFE
摘要这项工作提出了RX前端结构，该结构用于25 GB/S高速链路的通道均衡。此设计包括两个部分，即线性均衡器和决策反馈均衡器。线性均衡器由可变增益放大器，连续时间线性均衡器和输出缓冲液组成，后者在Nyquist频率周围提供19 dB峰值增益。在缓冲区后将带有投机性水龙头的半率决策反馈均衡器被级联，以消除残留的符号间干扰。电路布局在65 nm CMOS中设计的0.005 mm 2面积，其功率消耗为96 MW，低于1.2 V电源。设计用于均衡FR-4背板通道，其中插入损失在12.5 GHz时达到35 dB。结果表明，接收器信号的电压率和时间边距分别达到10 -12的BER。关键词：RX前端，线性均衡器，决策反馈均衡器，背板渠道，插入损失，BER分类：集成电路
分段线性建模，具有自动化功能选择，用于锂离子电池终止预后
锂离子电池降解的复杂性质导致文献中提出了许多基于机器的基于机器学习的方法。但是，使用复杂模型的机器学习在计算上可能很昂贵，尽管线性模型的速度更快，但它们也可能不灵活。分段线性模型提供了一种折衷，这是一种快速而灵活的替代方案，其计算上的昂贵不如神经网络或高斯过程回归等技术。在这里，将电池健康预测的分段线性方法（包括自动化功能选择步骤）与高斯流程回归模型进行了比较，并且发现在训练数据集中的中位错误方面表现出色，并且在第95个误差百分位数上的表现确实更好。特征选择过程演示了限制输入之间的相关性的好处。进一步的试验发现，分段线性方法可用于改变培训数据的输入大小和可用性。
农村环境下孤立混合微电网的两阶段线性规划优化框架：“El Espino”社区案例研究。
在发展中国家的农村和离网地区，为确保所有人都能获得清洁且负担得起的电力而做出的努力一直在缓慢推进。在这种情况下，混合微电网可以为偏远地区提供可靠且潜在的清洁电力。然而，这些系统的规划和运营过程面临着一些挑战，通常是由于与可再生资源相关的不确定性以及农村电力消费的随机性。本文解决了这个问题，并通过确定一个开源建模框架并将其应用于真实的本地数据，为弥合现场实践和两阶段随机建模方法之间的差距做出了贡献。作为参考案例研究，我们考虑了 2015 年在玻利维亚建造的一个微电网。总体而言，最佳系统是净现值成本、安装的峰值容量和灵活性（平衡可变发电）之间的折衷。测试了不同的孤立微电网规模方法，得出的结论是，考虑需求和可再生能源发电的不确定性的方法可能会带来更为稳健的配置，而对社区的最终成本影响较小。