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World File Search System聚合的
DSGS选项3申请表
我在此宣布我已经阅读了CEC和LADWP提供的所有计划文件，并同意遵守计划条款和条件以及所有适用的洛杉矶水与电力规则和法规部以及LADWP许可声明中规定的条件。我证明我已被授权执行申请表并代表该计划。我同意尽最大的努力，以减少每次LADWP调用需求侧网格支持事件的聚合的标称功率评级的量。我同意应LADWP的要求提供其他文档，以确认LADWP确认计划资格。我在此应用程序中提供的信息是正确和正确的。
标题：未来工厂计量学 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性。无法追溯到通用标准的测量结果不可靠，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。但是，需要可靠的信息来评估数据质量。可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决此问题，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，需要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
聚合物科学新亮点：光诱导可逆
摘要：近几十年来，光化学在聚合物和材料科学领域引起了人们的极大兴趣，用于合成创新材料。光化学和可逆失活自由基聚合 (RDRP) 的结合提供了良好的反应控制，并可以简化复杂的反应方案。这些优势为从复合材料到生物应用的多学科领域打开了大门。光诱导电子/能量转移可逆加成-断裂链转移 (PET-RAFT) 聚合于 2014 年首次提出，与其他光化学技术相比，在适用性、成本和可持续性方面具有显着优势。本综述旨在向读者提供 PET-RAFT 聚合的基本知识，并探讨这种创新技术在工业应用、新材料生产和绿色条件方面提供的新可能性。
标题：未来工厂的计量技术 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性，也就是说，无法追溯到通用标准的测量是不可靠的，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。然而，需要可靠的信息来评估数据质量。这可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，有必要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
标题：未来工厂的计量技术 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性，也就是说，无法追溯到通用标准的测量是不可靠的，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。然而，需要可靠的信息来评估数据质量。这可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，有必要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
启用基于 NVH 数据的异常检测
自电动汽车和纯电动汽车 (BEV) 产量上升以来，动力总成产品总量以及变速箱和集成式 EDU（同时还包括电机、电力电子设备和机电一体化设备，如解耦装置）的变体都大幅增加（图 2）。组装后，最终测试在高度自动化的生产线终端测试台上进行，以达到 100% 的生产量。触觉进料传感器或激光测振仪在短暂且非常特定于产品的转速-扭矩组合曲线期间测量预定义参考点处的局部表面加速度。聚合的多通道原始时间数据的频率带宽在 NVH 方面相当不错（5-8 kHz），因此可以在装配线上应用行业标准方法（如基于顺序的 NVH 分析）以进行实时反应。[2]
气候报告
对于与气候相关的数据，Fidelity与多个数据提供商合作，以尝试与投资的宇宙（公司和发行人的）尽可能多地覆盖。我们的核心提供商机构股东服务公司（ISS）拥有市场上最广泛的排放数据覆盖范围之一，但是由于以下原因，数据差距确实存在：货币）和缺乏披露（例如针对较小的公司）或涉及某些类型的衍生工具的挑战。ISS在可能的情况下使用详细的估计方法，但是仍然存在一些数据差距，我们与数据提供商一起工作以尽量减少。提供了原始数据（例如来自ISS），在Fidelity的系统中具有自动和手动聚合的元素。Fidelity具有质量检查和审核系统，以管理与我们的数据聚合过程相关的风险，并最大程度地减少任何潜在差距。Fidelity的TCFD报告中提供了更多信息。
DER 路线图：DER 编排角色和职责信息文件 - 摘要
从简单开始——应逐步修改现有技术、系统和监管框架，以促进与预期价值一致的 DER 参与度的提高。在短期至中期内，这可能意味着保留现有的主要框架。例如，为实现 DER 聚合，保持客户、零售商和 DSO 之间的“线性”合同关系将在现有计量安排中发挥作用，并确保客户在 DER 参与度成熟时获得充分保护。更复杂的安排，例如“多重交易关系”，即最终用户客户与聚合商、零售商和 DSO 分别签订合同，实施起来可能成本高昂，而在 DER 聚合的早期阶段产生的收益有限。
近红外光谱性能改进-...
许多机器学习研究已证明，集成分类器的分类准确率高于单个强学习器。尽管许多脑电图-脑机接口 (BCI) 研究使用集成分类器来增强 BCI 性能，但集成分类器很少用于近红外光谱 (NIRS)-BCI。此外，由于尚无系统的比较研究，集成分类器对 NIRS-BCI 的功效仍然未知。本研究采用四个 NIRS-BCI 数据集来评估基于自举聚合的线性判别分析集成分类器的功效。从分析结果来看，本研究采用的所有四个 NIRS-BCI 数据集的比特率和分类准确率均显著（或略微显著）提高。此外，在四个数据集中的两个数据集中发现显著的比特率改善。
AI 融合：实现分布式人工智能以增强
AI 提供的关键优势之一是人类增强和增强决策支持，这是下面所示的传统“OODA 循环”的一部分。如今，必须花费过多的时间和人工监督来获取、传输、聚合和设计 AI 所需的海量数据集，以确保其准确、有效并弥补不确定性。当这种对数据聚合的关键依赖与边缘的高度动态和机会性通信相结合时，就会产生一个关键的漏洞，对手可以利用这个漏洞来破坏 AI 在多域操作中的影响或可用性——只需拒绝或降低 AI 对在战场各个领域运行的军事平台和传感器上收集或存储的关键数据的访问权即可。