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氢气生产、电网整合和未来扩展
• 电力保管转移点：与电网连接、孤岛、可再生能源组合和电力购买协议的计量表后。 • H2 保管转移点：管道拖车、天然气混合、氢气管道。 2. 研究系统与商业系统的计量和监控需求。 3. 准备氢气系统规模和需求场景以及系统测试和特性描述程序。 4. 使用上述场景中的需求配置文件和测试程序进行硬件系统特性描述。 5. 创建可扩展的数字孪生。探索共享平衡工厂 (BOP) 机会、维护计划、退化特性和模块化系统最佳实践的优势。 6. 使用可再生能源集成和优化 (ReOpt) 工具针对优化系统规模的短期、中期和长期场景进行优化。优化中考虑压缩机效率和主要电气负载。 7-9 HIL 测试以及在综合能源系统高级研究 (ARIES) 虚拟网络中的仿真，用于中试规模、分散和集中氢气生产。 10. 任务的中期报告和最终报告。 2023 年 3 月 30 日通过/不通过决定：NREL 1.25MW 电解器的测试和特性分析。（待系统调试时间：5 月）
2025年1月8日
a。与法律顾问会议回复：诉讼（政府代码§54956.9（d）1）Semitropic WSD等人对Kings River Water提交的各种申请。;请愿转移点等。（许可证11521）由国王河水协会提交。;以及在国家水资源控制BD之前的相关事项和程序。2）Sierra Club诉加利福尼亚水资源部（DWR）等。Re：综合CEQA案和“验证投诉” Re：Delta计划收入保证金，萨克拉曼多县高等法院，案件号34-2020-80003517（合并），第三个上诉区，案号C100552 3）Rosedale-Rio-Rio Bravo储藏区诉Kern County Water Agency等，Kern County高等法院，案件号BCV-21-100418 4）半滴水存储区。v。DowChemical Co.等，Kern County Sup。 ct。，案号 BCV-21-102528 5）Sierra Club等，诉DWR，萨克拉曼多县SUP。 ct。，案号 24WM000008及相关案例，挑战DCP EIRv。DowChemical Co.等，Kern County Sup。ct。，案号BCV-21-102528 5）Sierra Club等，诉DWR，萨克拉曼多县SUP。ct。，案号24WM000008及相关案例，挑战DCP EIR
![arxiv：2404.03566v1 [cs.cv] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eb78931c93bd032ba0cea44d8e2c44ba117d9aad.webp)
arxiv：2404.03566v1 [cs.cv] 2024年4月4日
图像。相比之下，基于扩散的3D点云生成方法落后了，缺乏其2D图像对应物的实现和多样性。我们认为，一个中心挑战是典型点云的实质性尺寸：公共点云数据集[11，50]通常以100k或更多的分辨率包含点云。这导致了由于转移点相对于输入点的数量的二次复杂性而导致的一般建模的计算成本。因此，最新模型受到计算约束的严重限制，通常仅限于2048或4096点的低分辨率[32，36，46，57，59]。在本文中，我们提出了一个有效的点云扩散模型，该模型有效地训练并轻松扩展到高分辨率输出。我们的主要思想是设计一类具有固定尺寸的分辨率潜在反复限制的AR插图。我们展示了如何通过低分辨率监督有效地训练这些模型，同时可以在推理过程中构成高分辨率点云的发生。我们的直觉来自这样的观察，即可以将对象的不同点云视为共享连续3D表面的不同样本。因此，经过训练的生成模型，该模型从表面上对多个低分辨率进行建模，应该从下面的表面学习表示形式，从而使其能够在训练后生成高分辨率样本。为了将此直觉编码为模型设计，我们建议将基础表面的表示和点云生成的表示。前者是用于对基础表面进行建模的恒定内存。后者的大小可变，具体取决于点云的分辨率。我们设计了轻巧的读写模块，以在两个表示之间进行通信。我们模型的大部分计算用于建模基础表面。我们的实验证明了与我们的模型1的高分辨率不变性。以低分辨率为1,024的训练，该模型在以最先进的质量中最多可产生131k点，如图1。概念上，我们观察到，使用比训练更高的分辨率实际上导致表面保真度略高。 我们分析了这种有趣的现象，并借鉴了与无分类器指导的联系。 我们强调，与点E相比，我们的一代输出的分辨率> 30倍[36]。 我们希望这是朝着高质量的3D输出迈出的有意义的一步。概念上，我们观察到，使用比训练更高的分辨率实际上导致表面保真度略高。我们分析了这种有趣的现象，并借鉴了与无分类器指导的联系。我们强调，与点E相比，我们的一代输出的分辨率> 30倍[36]。我们希望这是朝着高质量的3D输出迈出的有意义的一步。