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公共服务贷款宽恕和联邦学生贷款的节省计划
教育部报告了拒绝申请的原因有几个原因，尽管许多借款人可能会对被拒绝的原因提出异议。该部门指出，大约37％的被拒绝申请人已经偿还了10年，这使得他们无法满足付款计数要求。这些借款人可能会认为它们有资格，因为它们可能已经偿还了10年，但贷款不符合通过已倒闭的保证贷款计划发布的PSLF资格。自2010年以来，根据该计划没有发出新的贷款，这意味着这些否认应随着时间的流逝而下降。又有40％的拒绝是因为借款人未能全职从事PSLF资格的工作。剩下的23％的拒绝是针对借款人，他们原本满足雇用和付款时间的要求，但他们的付款不是根据IDR计划或其他合格的还款计划进行的。
节省空间单块热泵，用于户外安装
舒适的无触摸屏和纯文本显示的无线控制显示vitocal 100-a可以通过内置控制单元直接在设备上操作。标准有线和无线加热控件可以与Vitocal 100-A结合使用，以方便操作。Viessmann Touch和Touch-Multi控件可用于扩展应用程序。
做得更多。节省更多。完成工作。 - All Hands Fire
一个多世纪以来，德尔格一直代表着全球的安全呼吸，自 1904 年以来，德尔格男士就一直响应这一号召。如今，德尔格男士和德尔格女士几乎每天都要出动去营救受困矿工、扑灭建筑物和隧道中的火灾、首先应对危险品事件和大规模杀伤性武器威胁或执行城市搜救任务。在所有这些危及生命的任务中，他们自信地依靠 BG4 为他们提供长达四小时的清洁连续呼吸，而不受周围低氧污染空气的影响。他们知道自己有几个小时而不是几分钟的时间戴 SCBA，因此能够更加专注于自己和团队面临的问题以及拯救生命
节能、节省空间的水处理用中空纤维膜组件单元
在含有机污染物的废水（例如下水道或工厂废水）的处理中，为了满足再利用水、满足更严格的出水水质规定或满足场地限制等要求，膜生物反应器（MBR* 1 ）已得到实际应用。MBR 是将节省空间且可确保高质量处理水的膜分离与传统的生物处理相结合。此前，住友电气工业株式会社已将利用其专有技术开发的聚四氟乙烯 (PTFE) 复合中空纤维膜制成的水处理膜商业化。我们开发了一种比传统产品更节能、更节省空间的膜模块单元产品。本文特别介绍了该产品的规格、性能和应用实例。
北方邦政府计划利用太阳能节省近 1 万亿卢比
通过旗舰项目 Jal Jeevan Mission，该组织在全州开展了多个项目。Jal Jeevan Mission 目前在该州拥有 41,000 个项目。北方邦的 33,229 个太阳能地下水计划预计将节省
节省成本对肿瘤学用于生物仿制药的影响 -
对当前在国际肿瘤治疗的国际批准的生物学和生物仿制药进行了背景文献综述。采用了一种定量方法来分析通过本地环境中生物仿制药之间的引入和竞争获得的消费趋势和成本节省的趋势。数据收集是从位于马耳他的中央采购和供应单元（CPSU）的官方记录中进行的。选择标准包括收集八（8）年（2016年至2023年）的数据，以及针对化学疗法方案专门使用的3种生物仿制药的限制数据。对所选生物仿制药的选定年份价格趋势进行了定量比较。
SEGGER 宣布支持意法半导体的STM32C0 MCU 系列
SEGGER 的高性能实时操作系统 embOS-Ultra 也已支持 STM32C0 系列。它使用循环分辨率计 时，提供更高的精度和时间分辨率。使用 embOS-Ultra 可提高性能并节省功耗，它还为应用 程序提供了可同时使用基于周期和基于微秒的计时选项。 API 与 embOS 完全兼容，使迁移变 得简单，无需更改应用程序，并保持 embOS 行为。 embOS-Ultra 只是在使用新的附加 API 调 用时提供循环计时，不用在两者之间做出选择。了解 embOS-Ultra ，可以点击文章： embOS- Ultra ：高分辨率系统时间
如何确定和验证节能绩效合同中的运营和维护节省
本文件最初由联邦 ESPC 指导委员会 (FESC) 的运营和维护 (O&M) 节约确定工作组于 2007 年制定。2017 年，劳伦斯伯克利国家实验室 (LBL) 在国家能源服务公司协会 (NAESCO) 的协助下对其进行了修订，并由美国能源部总法律顾问办公室和 FESC 成员进行了审查。本文件是对先前版本的进一步修订和更新，纳入了《2020 年能源法》的更新内容。《2020 年能源法》修订了 ESPC 权力，包括增加联邦机构不得“限制对通过实施节能措施、节水措施或任何节能措施和节水措施组合而现代化或更换的系统相关的运营和维护节约的认可”。 (42 U.S.C.8287(a)(2)(F)(iii)) 此补充进一步强调了在将 O&M 节省纳入 ESPC 时需要仔细评估 O&M 节省。本文件可作为在 ESPC 中纳入、记录和验证 O&M 节省的指南，在考虑 UESC 中的 O&M 节省时也可能有用。
基于强化学习的城市轨道交通储能系统优化充放电调度算法节省电价
摘要 为节省韩国城市铁路电价，本文提出了基于强化学习的储能系统充放电优化算法。通过强化学习，按照电价单位对储能系统充放电计划进行优化，降低峰值电力需求，以节省电价。为此，对包括储能系统、电价以及根据储能系统运行而变化的电价的城市铁路系统进行了建模。还通过DQN算法对代理进行强化学习，以降低峰值电力需求。利用配备储能系统的城市铁路实际线路运行数据进行学习。在这次强化学习中，大约399个（45.3%）错误数据被删除，481个（54.7%）正常数据被提取。通过强化学习，最大峰值电力需求从2,982.4 kW降低了100 kW，达到目标值当峰值电力需求在2600kW以下时，在电价便宜的时候充电，在电价昂贵的时候放电，从而节省总电价。
通过微型神经网络实现移动存储中节省空间的 FTL
摘要 我们提出了 RQFTL，一种用于移动存储控制器的基于需求的 FTL，与最先进的技术相比，它可以提高有效的逻辑到物理 (L2P) 地址转换缓存容量。RQFTL 以压缩形式存储大部分 L2P 缓存，并采用一种名为 RQRMI 的学习数据结构，该结构利用微型神经网络快速找到缓存中的正确转换条目。RQFTL 使用神经网络推理进行缓存查找，并快速重新训练神经网络以有效处理 L2P 缓存更新。它经过专门优化，可实现对分散读取访问的高覆盖率，使其适用于移动游戏等流行的读取倾斜工作负载。我们根据 Google Pixel 6a 手机上收集的流行现代移动应用程序（包括游戏、视频编辑和社交网络应用程序）的长达数小时的真实 I/O 跟踪来评估 RQFTL。我们表明，在这些工作负载中，RQFTL 的表现优于所有最先进的 FTL，与 DFTL 相比，其有效 L2P 缓存容量提高了一个数量级以上，比最近的 LeaFTL 提高了 5 倍。因此，在相同的 SRAM 容量下，它与 DFTL 和 LeaFTL 相比分别实现了 65% 和 25% 的低失效率，并且允许将控制器的总 SRAM 容量减少到 LeaFTL 的三分之一左右。