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规则 33 自带设备计划 (BYOD)
A. 定义 就本规则而言，适用以下术语和定义。如果本规则中的定义与任何其他规则之间存在冲突，则以本节中提供的定义为准。账户持有人 – 在公用事业公司拥有活跃账户并支付公用事业账单的客户。高级电表基础设施 (AMI) – 通过安全无线通信网络实现账户持有人场所与夏威夷电力之间双向数据共享的电表。API – 应用程序编程接口。自带设备 (BYOD) 计划 – 适用于满足本费率中描述的程序要求的任何客户站点资源的电网服务计划。容量绩效奖励 – 每月向账户持有人支付的奖励，以表彰其在调度期间的电网服务绩效。委员会 – 夏威夷公共事业委员会的简称。公司 – 夏威夷电力公司的简称，包括毛伊电力和夏威夷电灯。客户互连工具 (CIT) – 一种基于 Web 的应用程序工具，供客户注册分布式能源资源 (DER) 计划或电网服务计划。客户站点资源 – 有资格参与电网服务计划的电器或设备。DERMS – 分布式能源资源管理系统。放电 – 从发电机或储能设备释放存储或门控能量。调度 – 由公用事业公司远程启动的资源操作。调度代理 – 公用事业合格名单上的第三方实体，接收公用事业信号并发送到其参与的客户站点资源。
自带设备 (BYOD)
我们将继续尽可能减少碳足迹。您将继续看到通过在线和电子方式（如 Link Up、Seesaw、学习评论和高年级课程选择）进行的信息交流。此外，7-12 年级的学生和家长将可以使用名为 SEQTA 的在线学生管理和学习平台。
智能环境中的远程心率监控来自带有自我监督的预训练的视频
摘要 - 深度学习的进展使得通过分析视频在智能环境中远程估算心率变得越来越可行。但是，深度学习方法的一个显着局限性是他们对广泛的标记数据集以进行有效培训的广泛依赖。为了解决这个问题，自我监督的学习已成为有前途的途径。在此基础上，我们引入了一种解决方案，该解决方案利用自我监督的对比度学习来估算远程光插曲 - 声学（PPG）和心率监测，从而降低了对标记数据的依赖性并增强性能。我们建议使用3个空间和3个时间扩增来通过对比度框架训练编码器，然后利用编码器的晚期中间嵌入来进行远程PPG和心率估计。我们在两个公开可用数据集上的实验展示了我们对几种相关作品以及监督学习基准的改进方法的改进，因为我们的结果接近了最先进的方法。我们还进行了彻底的实验，以展示使用不同设计选择的效果，例如视频表示方法，在训练阶段中使用的增强和其他选择。我们还证明了我们提出的方法对减少标记数据的监督学习方法的鲁棒性。
附件 A 截至 2022 年 12 月的分布式能源资源、虚拟发电厂和自带设备计划汇总
1 亚利桑那州公共服务委员会，案卷编号 E-01345A-19-0148，决定编号 77762，第 7 页（2020 年 10 月 2 日）。另请参阅 https://www.solaredge.com/us/aps-residential-program。2 太平洋煤气电力公司，《配电投资和延期框架伙伴关系试点》，网址：https://www.pge.com/en_US/for-our-business-partners/energy-supply/electric-rfo/wholesale-electric-power-procurement/didf-partnership-pilot.page；另请参阅加州公共事业委员会，第 21-02-006 号决定（2021 年 2 月 11 日），网址为 https://www.pge.com/pge_global/common/pdfs/for-our-business-partners/energy-supply/electric-rfo/wholesale-electric-power-procurement/DIDF%20Partnership%20Pilot/365628213.PDF。3 加州公共事业委员会，第 19-12-040 号决定（2019 年 12 月 23 日），网址为 https://docs.cpuc.ca.gov/PublishedDocs/Published/G000/M322/K796/322796293.PDF。另请参阅太平洋煤气电力公司，《2022 年需求响应拍卖机制 (DRAM)》，网址为 https://www.pge.com/en_US/large-business/save-energy-and-money/energy-management-programs/demand-response-programs/2022-demand-response/2022-demand-response-auction-mechanism.page?WT.mc_id=Vanity_dram。