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指挥 - 斯威贡
适应情况 • 存在检测器持续检查房间内是否有人，并在预设的最小流量和占用流量之间调节气流。 • CO 2 传感器持续测量房间内的空气质量。当房间有人时，控制器会在预设的占用流量和最大允许流量之间可变地调节气流，以便为当前的占用人数提供足够高的气流。 • 压力传感器测量送风和排风侧的静态气压。压力读数用于平衡送风和排风以及控制风门叶片位置。 • 位于冷冻水供应管上的冷凝传感器可感应任何实际的冷凝沉淀。如果表面形成了冷凝，则连接到控制器的所有冷却阀执行器都会关闭，以停止冷凝水沉淀。当这种情况发生时，控制器会增加送风流量，以补偿容量损失，直到冷凝沉淀停止，水冷可以恢复。• 可以将窗户触点连接到系统，以感应窗户是打开还是关闭。如果窗户被证明是打开的，控制器会调整系统，关闭冷却、加热和通风，以避免不必要的能量损失。例如，如果有人在寒冷的冬夜把窗户打开，系统有一个内置的防霜冻保护功能，当室温降至 10°C 以下时，暖气就会启动。
无标题 - 阿贡科学出版物
本报告是美国能源部 (DOE) 燃料电池技术办公室、美国运输部 (DOT) 海事管理局 (MARAD) 和欧盟燃料电池和氢能联合组织 (FCH JU) 于 2019 年 9 月 10 日至 12 日在加利福尼亚州旧金山海军陆战队纪念俱乐部和酒店举办的 H2@Ports 研讨会的会议记录。研讨会旨在确定机遇、采用障碍和研究需求，以加速氢能和燃料电池系统在海事应用中的技术开发和行业商业化。来自工业界、政府和学术界的专家和利益相关者齐聚一堂，讨论了当前氢能和燃料电池技术的最新进展以及在港口和船上海事应用中使用这些技术的要求。本报告总结了研讨会上的讨论和表达的不同意见。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
打造量子劳动力 - 阿贡博客
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报告编号 - 阿贡国家实验室
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不登校のこどもを理解する「ケース示说」
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