XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System运行方式
协调的其他系统费用建议纸
CRH通过当前的SND费用表达了挑战，创建了一个新的工作量，以“向我们的DSU提供商提交我们最佳的每日/每周预测”，而这样做仍会产生大量费用。iPower指出，它先前指出“ DSU可用性不应保持静态性”，因为它们的燃料源和许多ID的聚合。drai相信：“此咨询中提出的指控将阻止准确，及时的重新分配，从而导致TSO在系统中运行该系统的运行方式较少，准确地对其可用的资源进行了不正确的了解”，同时提出了两项对SND费用的修正案。fera认为“将阈值减少到2MW，应增加手动声明的复杂性，这直接反映了Edil声明的粒度。”，同时增加了DSU运营商的工作量。
大陆性气候条件下高压输电线可靠性建模
向消费者提供可靠、不间断的电力供应主要取决于电网的正常运行。高压电力线的可靠运行不仅取决于电网的运行条件、技术条件、运行方式，还取决于该地区的气候条件。冬季异常降温、夏季温度急剧升高、风力增强、太阳辐射强烈、悬浮颗粒形式的灰尘的存在；无疑会影响高压电力线的运行。根据对 110 kV 高压电力线故障的研究表明，110、220 kV 高压电力线可靠性下降的主要原因是外部因素的影响，例如雨、雪、风 [1、2 和 3]。电网是指具有众多元件及其之间连接的大型系统。为了研究大型电力系统，采用系统方法。研究对象被视为一组元素；因此，它们的关系被定义为该集合的不可分割的属性 [4]。
了解长期资源计划的电力系统模型结果的初学者指南
图 1 演示了这些概念，该图显示了纽约使用大量可再生资源的电力系统的模拟运行。这种数字可能包含在综合资源计划中，以说明拟议的发电机组的预期运行方式。在此示例中，峰值需求（或最大负载）约为 35 GW，发生在 7 月 6 日，因此需要超过 35 GW 的容量才能可靠地满足需求。存储充电，即将电力转移到电池等存储设备而不是最终用户，可以增加需求，但在可变资源不生产的其他时段提供电力。例如，太阳能光伏 (PV) 仅在白天发电，总发电量根据太阳能资源波动。夜间减少的发电量通过存储和天然气发电机的电力来平衡。相反，核能发电量在整个一周期间保持稳定水平。
机器学习可解释性方法回顾
摘要：人工智能 (AI) 的最新进展导致了其在工业领域的广泛应用，机器学习系统在大量任务中表现出超越人类的性能。然而，这种性能的激增通常是通过增加模型复杂性来实现的，将这些系统变成“黑箱”方法，并导致它们的运行方式以及最终它们做出决策的方式存在不确定性。这种模糊性使机器学习系统难以在敏感而关键的领域采用，而这些领域的价值可能巨大，例如医疗保健。因此，近年来，人们对可解释人工智能 (XAI) 领域的科学兴趣重新燃起，该领域涉及开发解释和解释机器学习模型的新方法。本研究重点关注机器学习可解释性方法；更具体地说，我们介绍了这些方法的文献综述和分类，以及它们的编程实现的链接，希望这项调查可以为理论家和实践者提供参考。
净零碳电力生活的一周......
每年，国家电网电力系统运营商 (ESO) 都会制定我们的未来能源情景 (FES)。这些情景探索了一系列可靠的能源供需发展途径，以及如何实现英国政府到 2035 年实现净零碳排放电力部门的目标。英国正在努力增加可再生能源供应，同时提高系统灵活性并确保稳定性。我们需要了解如何在仅使用剩余备用未减排天然气 1 为 CCGT（联合循环燃气轮机）运行能源系统。这对于实现我们的 2035 年目标至关重要。能源洞察与分析 (EIA) 团队的 Jeremy Wardle 考虑了从能源结构中去除 CCGT 的未减排天然气对我们的调度模型的影响。实现这一目标需要对能源系统的运行方式进行革命性的思考。
独立会计师的审查报告
公司已选择运营控制方法来说明和报告合并的温室气体排放。这些排放是绝对的，不包括任何拆卸或偏移。Cargill将运营控制定义为具有直接控制设施或资产运营的能力，控制设施或资产的运行方式，并决定如何在设施中分配资本。此名称包括租赁设施或资产。嘉吉评估了新的和现有的合资企业（JVS）进行运营控制。任何JVS会议嘉吉的运营控制标准都将包括在组织边界中。合资企业季刊评估了运营控制的，并在半年度进行评估，以确定运营仍在使用（开放/关闭）。JV在报告期间的运营控制期间都在范围1和2库存中考虑。嘉吉报告
计算机体系结构
简介本节将向您介绍计算机处理器设计中使用的三个不同的计算机架构，它们是：复杂的指令集计算机（CISC），减少指令集计算机（RISC）和高级还原指令集计算机（ARISC）。这些架构中的每一个都有不同的特征，这些特征会影响指令的执行方式以及处理器的运行方式。另外，您将被介绍到随机访问存储器（RAM）和只读内存（ROM），这是两种不同类型的计算机存储器，具有不同的用例。您将理解并欣赏Arduino及其应用。arduino的创建是为了为初学者和发烧友提供一种非常实用的项目并解决现实世界问题的简单方法。本节还将向您介绍一个集成的开发环境（IDE），用于编写，编译和上传代码到这些董事会。
核安全公约 - BMUV
图 6–1 德国的核电站 22 图 6–2 公约所定义的德国核电站 23 图 6–3 德国的研究堆 26 图 7–1 监管金字塔 34 图 8–1 监管机构的组织结构 47 图 8–2 各州核能委员会 50 图 8–3 核安全和辐射防护总司的组织结构 51 图 8–4 RS I 司的组织和人员配置 52 图 8–5 各州核设施监管司的基本组织结构 53 图 8–6 核安全总司的流程模型 57 图 15–1 每个核电站的年平均集体剂量 110 图 15–2 2011 年按运行方式、KWO 和 KKS 退役的核电站的年集体剂量 110 图 15–3 核电站废气中放射性物质的年排放量运行中的压水堆和沸水堆 111 图 15-4 运行中的压水堆和沸水堆每年随废水排放放射性物质的情况 111 图 15-5 2011 年运行中核电厂附近因随废气排放而受到的辐射暴露情况 112 图 15-6 2011 年运行中核电厂附近因随废水排放放射性物质而受到的辐射暴露情况 112 图 15-7 2011 年运行中核电厂附近因随废气排放放射性物质而受到的辐射暴露情况 113 图 15-8 通过伽马剂量率测量确定环境放射性的示例 115 图 16-1 应急准备结构 119 图 16-2 应急准备组织 121 图 16-3 不同测量和采样团队的部署区域 124 图 19-1 核电厂按类型划分的可报告事件数量发生率 171 图 19-2 核电站按运行方式和对运行的影响（动力运行、启动和关闭运行）划分的可报告事件数量 171 图 19-3 每座核电站每年发生的平均反应堆非计划跳闸次数 172