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必须授权住院和紧急入院住院和紧急入院。请参阅“护理管理”，如果适用的“妊娠护理和新生儿护理福利”，则请参阅“福利计划”部分以获取完整信息。如果路易斯安那州网络提供商的蓝色十字架和蓝盾未能获得所需的授权，则无需支付福利。网络提供商负责未涵盖的所有费用。对于从社区蓝色或蓝色连接网络的提供者那里收到的住院服务，除非福利时间表另有说明，不应支付福利。 以下录取需要在提供服务之前授权。 •住院住院住院（例行孕妇住宿除外）•住院的心理健康和药物使用障碍入院•住院器官，组织和骨髓移植服务•熟练的护理设施服务注：紧急服务：紧急服务（紧急服务）（生命和肢体威胁）在美国范围内获得了美国境内的范围，在美国范围内，在美国范围内受益于PUERTHENTION effer effirt earth ant the Firceal of Puert of Puerto earto eart ofert operto Ricico Ricico Ricico，又是Ricico Ricico。 对于在美国以外的非紧急服务，波多黎各英联邦和美洲维尔京群岛的非紧急服务无需支付。不应支付福利。以下录取需要在提供服务之前授权。•住院住院住院（例行孕妇住宿除外）•住院的心理健康和药物使用障碍入院•住院器官，组织和骨髓移植服务•熟练的护理设施服务注：紧急服务：紧急服务（紧急服务）（生命和肢体威胁）在美国范围内获得了美国境内的范围，在美国范围内，在美国范围内受益于PUERTHENTION effer effirt earth ant the Firceal of Puert of Puerto earto eart ofert operto Ricico Ricico Ricico，又是Ricico Ricico。对于在美国以外的非紧急服务，波多黎各英联邦和美洲维尔京群岛的非紧急服务无需支付。
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必须授权住院和紧急入院住院和紧急入院。请参阅“护理管理”，如果适用的“妊娠护理和新生儿护理福利”，则请参阅“福利计划”部分以获取完整信息。如果路易斯安那州网络提供商的蓝色十字架和蓝盾未能获得所需的授权，则无需支付福利。网络提供商负责未涵盖的所有费用。对于从社区蓝色或蓝色连接网络的提供者那里收到的住院服务，除非福利时间表另有说明，不应支付福利。 以下录取需要在提供服务之前授权。 •住院住院住院（例行孕妇住宿除外）•住院的心理健康和药物使用障碍入院•住院器官，组织和骨髓移植服务•熟练的护理设施服务注：紧急服务：紧急服务（紧急服务）（生命和肢体威胁）在美国范围内获得了美国境内的范围，在美国范围内，在美国范围内受益于PUERTHENTION effer effirt earth ant the Firceal of Puert of Puerto earto eart ofert operto Ricico Ricico Ricico，又是Ricico Ricico。 对于在美国以外的非紧急服务，波多黎各英联邦和美洲维尔京群岛的非紧急服务无需支付。不应支付福利。以下录取需要在提供服务之前授权。•住院住院住院（例行孕妇住宿除外）•住院的心理健康和药物使用障碍入院•住院器官，组织和骨髓移植服务•熟练的护理设施服务注：紧急服务：紧急服务（紧急服务）（生命和肢体威胁）在美国范围内获得了美国境内的范围，在美国范围内，在美国范围内受益于PUERTHENTION effer effirt earth ant the Firceal of Puert of Puerto earto eart ofert operto Ricico Ricico Ricico，又是Ricico Ricico。对于在美国以外的非紧急服务，波多黎各英联邦和美洲维尔京群岛的非紧急服务无需支付。
超级摇滚井设计和构造
地热能（“我们脚下的热量”）长期以来一直被誉为几乎无法取之不尽的大量基本电源来源（Tester等，2007），但在全球能量组合中仍然是可再生能源的利基提供者。最近，地热能提取已成为具有巨大潜力的重要清洁能源。这在很大程度上是由于最近从热，干岩（HDR）提取地热的概念的爆炸驱动的，克服了对稀有和地理上稀疏的水热资源的需求，并为“任何地方的地热”创造了希望。已经提出了几种概念来提取HDR的能量。宽松地，这些概念属于“增强（或工程）地热系统”（例如）的权限，尽管某些文献将诸如闭环地热系统（Beckers等，2022）和连接的多边系统（Holmes等，2021）（创建“热交所”（Heateanger Asshep As Sparted Geother）（ag as and Geotherm）（Hymes et and System）（Holmes et al，2021）分类（Beckers等，2022）。在这种情况下，经典EG是指一个概念，其中两个（或更多）井是通过资源中的断裂网络连接的。连接裂缝网络是通过液压压裂和/或水力剪切（在资源中重新激活现有的天然断裂）创建的。在配对井之间创建了连接的断裂网络后，就可以通过喷油器孔注入工作流体。流体流过资源中的连接网络，提取热量，然后通过配对生产商产生。Fervo（Norbeck等，2023）和犹他州Forge（Allis and Moore，2019年）的最新成功使EGS更接近现实。语义，自1970年代开始在芬顿山（Fenton Hill）开始以来，经典的EGS方法历史上一直受到最大的关注和资金（Brown等，2012）。这两个示范项目均处于200°C左右的温度下。最近，对这些成功在Superhot Rock（SHR）中的成功兴趣，资源温度超过375°C，已经蒸蒸日上，这证明了美国能源部关于下一代地热的商业升降机报告的最新途径（2024）。同时，创新在AGS地区继续进行，Eavor（Holmes等，2021）和XG（Moncarz和Suryanarayana，2022年）取得了进展。Khodayar和Björnsson（2024）对已实施或正在开发的各种常规（水热）和非常规（例如，AGS，地热存储）系统提供了出色的评论。
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Course Contents: Unit 1 : PLC and I/O processing: 7L Programmable Logic Controller basics, overview of PLC systems – Architecture of PLC, Principle of Operation, input/output Units – power supplies and isolators, current sinking and current sourcing, types of PLC memory, fundamental PLC wiring diagram, relays, switches, transducers, sensors –seal-in circuits.输入/输出单位信号调理。远程连接网络处理输入I/O地址单元2：PLC编程：7L逻辑基础，PLC编程语言。梯形图，梯形图指令，逻辑功能，闩锁，多个输出。计时器和反类型以及定时图，换档寄存器，序列函数，闩锁指令；算术和逻辑指令，包括各种示例。打开/关闭开关设备，I/O模拟设备，模拟PLC操作，对连续过程的PID控制，简单的闭环系统，使用比例，积分和衍生工具（PID）单元3：PLC接口到各种电路的闭合环系统：7L编码器，传输器和先进的传感器。测量温度，流动，压力，力，位移，速度，水平的测量。开发梯子逻辑，用于测序电动机，储罐水平控制，开关温度控制，电梯，瓶装厂，停车场等。电动机控件：交流电动机启动器，交流电机超载保护，直流电机控制器，可变速度（可变频率）交流电动机驱动器。单元4：SCADA系统：7L简介，通信要求，SCADA系统的理想属性，功能，优势，缺点和SCADA的应用程序。2。SCADA体系结构（第一代 - 单片，第二代 - 分布式，第三代 - 网络体系结构），正在运行和控制互连电源系统的SCADA系统，电源系统自动化（自动变电站控制和电源分配）。单元5：HMI（人机接口）：7L从HMI开始，创建应用程序，创建标签，下载 /上传程序，与PLC Open Systems InterConnection（OSI）模型，Process Field Bus（PROFIBUS）进行通信。SCADA与PLC，PLC接口和工业过程的接口示例参考书：1。Stuart A. Boyer：“ Scada-监督控制和数据获取”，美国仪器协会出版物，仪器系统和自动化协会，第4版，2010年。Gordon Clarke，Deon Reynders“实用的现代SCADA协议：DNP3，60870.5及相关系统”，Newnes，Elsevier Publications的烙印，第一版，2004年3。Batten G. L.，“可编程控制器”，McGraw Hill Inc.，第二版4。Gordan Clark，Deem Reynders，“实用的现代SCADA协议”，Elsevier 5。P. K. Srivstava，“具有应用程序的可编程逻辑控制器”，BPB出版物
使用区块链和人工智能保护数据
斯里印度工程技术学院电子与计算机工程系 电子邮件 ID：vinayk8188[at]gmail.com 摘要：数据是各种人工智能 (AI) 算法挖掘有价值特征的输入，但互联网中的数据分散在各处，由彼此不信任的不同利益相关者控制，并且在复杂的网络空间中难以授权或验证数据的使用。因此，很难在网络空间中实现真正的大数据和真正强大的人工智能的数据共享。在本文中，我们提出了 SecNet，这是一种可以在大规模互联网环境中实现安全数据存储、计算和共享的架构，旨在通过集成三个关键组件来创建具有真正大数据的更安全的网络空间，从而通过大量数据源增强人工智能：1）基于区块链的数据共享和所有权保证，可在大规模环境中实现可信数据共享以形成真正的大数据。2）基于人工智能的安全计算平台，可制定更智能的安全规则，有助于构建更可信的网络空间。 3）可信价值——购买安全服务的交换机制，为参与者在提供数据或服务时获得经济回报提供了途径，促进了数据共享，从而实现了人工智能的更好性能。此外，我们讨论了SecNet的典型使用场景以及潜在的替代部署方式，并从网络安全和经济收益的角度分析了其有效性。 关键词：SectNet，区块链，人工智能，安全 1.引言 随着信息技术的发展，将网络、物理和社会（CPS）系统整合为高度统一的信息社会而不仅仅是数字互联网的趋势越来越明显。在这样的信息社会中，数据是其所有者的资产，其使用应该完全由其所有者控制，尽管这不是常见的情况。鉴于数据无疑是信息社会的石油，几乎每个大公司都希望尽可能多地收集数据，以提高未来的竞争力。越来越多的个人数据，包括位置信息、网络搜索行为、用户通话、用户偏好等，被大公司产品内置的传感器悄悄收集，这给数据所有者带来了巨大的隐私泄露风险。而且，这些数据的使用不受数据所有者的控制，因为目前没有可靠的方法来记录这些数据是如何使用的以及被谁使用的，因此几乎没有办法追踪或惩罚滥用这些数据的违规者。如果有一种高效、可信的方法，将分散在整个 CPS 中的数据收集和合并，形成真正的大数据，人工智能（AI）的性能将得到显着提高，因为AI可以同时处理包含大量信息的海量数据，这将带来巨大的好处（例如，实现增强的数据安全性），甚至使AI在更多领域获得超越人类能力的能力。 2. 文献综述 H. Yin，D. Guo，K. Wang，Z. Jiang，Y. Lyu和J. Xing，超连接网络：一种分散的可信计算和网络范式。 K. Fan，W. Jiang，H. Li和Y. Yang，用于物联网医疗隐私保护的轻量级RFID协议。
BrainForge：用于综合神经影像采集、分析和共享的在线数据分析平台
1. Morita T、Asada M、Naito E。神经影像学研究对理解人类认知大脑功能发展的贡献。Front Hum Neurosci。2016；10：464。doi：10.3389/fnhum.2016.00464 2. Bandettini PA。神经影像学方法有什么新进展？Ann NY Acad Sci。2009；1156：260-293。doi：10.1111/j.1749-6632.2009.04420.x 3. Verner E、Baker BT、Bockholt J 等人。使用 BrainForge 加速神经影像学研究。Gateways 2020，会议改善生物医学研究的数据使用； 2020 年 10 月 21 日。4. Poldrack RA、Baker CI、Durnez J 等人。扫描地平线：迈向透明和可重复的神经影像学研究。Nat Rev Neurosci。2017；18(2):115-126。doi: 10.1038/nrn.2016.167 5. Gorgolewski K、Poldrack R。提高神经影像学研究透明度和可重复性的实用指南。PLOS Biol。2016；14:e1002506。doi: 10.1371/journal.pbio.1002506 6. Baker M。1,500 名科学家揭开可重复性的面纱。Nature。2016；533(7604):452-454。 doi: 10.1038/533452a 7. Scott A、Courtney W、Wood D 等人。COINS：为大型异构数据集构建的创新信息学和神经成像工具套件。Front Neuroinform。2011；5：33。doi: 10.3389/fninf.2011.00033 8. Yoo AB、Jette MA、Grondona M。SLURM：用于资源管理的简单 Linux 实用程序。引自：Feitelson D、Rudolph L、Schwiegelshohn U 编。并行处理的作业调度策略。JSSPP 2003。计算机科学讲义。Springer；2003：44-60。9. Avesani P、McPherson B、Hayashi S 等人。开放扩散数据衍生物、通过衍生物的集成发布和可复制的开放云服务进行脑数据升级。 Sci Data 。2019；6(1)：69。doi：10.1038/s41597-019-0073-y 10. Flywheel。为医疗和研究领域的数字化转型提供动力。2021 年 5 月 14 日访问。flywheel.io 11. Kurtzer GM、Sochat V、Bauer MW。Singularity：用于移动计算的科学容器。PLoS One。2017；12(5)：e0177459。doi：10.1371/journal.pone。0177459 12. Merkel D。Docker：用于一致开发和部署的轻量级 Linux 容器。Linux J 。2014；239：2。13. Ashburner J、Barnes G、Chen CC 等人。SPM12 手册。第 2464 卷。威康信托神经影像中心；2014 年。14. Smith SM、Jenkinson M、Woolrich MW 等人。功能性和结构性 MR 图像分析进展以及作为 FSL 的实现。神经影像。2004 年；23 (Suppl 1)：S208-S219。doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051 15. Cox RW。AFNI：用于分析和可视化功能性磁共振神经影像的软件。Comput Biomed Res。1996 年；29(3)：162-173。doi: 10. 1006/cbmr.1996.0014 16. Cox RW、Hyde JS。用于分析和可视化 fMRI 数据的软件工具。NMR Biomed。 1997；10(4–5)：171-178。doi：10.1002/(SICI)1099- 1492(199706/08)10:4/5<171::AID-NBM453>3.0.CO；2-L 17. fMRI 工具箱的 Group ICA (v4.0c)。神经影像和数据科学转化研究中心。2021 年 5 月 6 日访问。https://trendscenter. org/software/gift/ 18. TReNDS 中心。Docker, Inc.访问日期：2022 年 1 月 13 日。https://hub.docker.com/orgs/trendscenter/repositories 19. 神经影像和数据科学转化研究中心。GitHub, Inc. https://github.com/trendscenter/ 20. Gorgolewski K、Burns CD、Madison C 等人。Nipype：一个灵活、轻量且可扩展的 Python 神经影像数据处理框架。Front Neuroinform。2011；5：13。doi：10.3389/fninf.2011.00013 21. GorgolewskiKJ、AuerT、CalhounVD 等人。Thebrainimagingdatastructure，一种组织和描述神经影像实验输出的格式。Sci Data。2016；3(1)：160044。 doi: 10.1038/sdata.2016.44 22. FosterI.Globusonline：通过云服务加速和民主化科学。IEEEInternetComput。2011；15(3)：70-73。doi: 10.1109/MIC。2011.64 23. Allen B、Bresnahan J、Childers L 等人。面向数据科学家的软件即服务。Commun ACM。2012；55(2)：81-88。doi: 10.1145/2076450.2076468 24. Calhoun VD、Adali T、Pearlson GD、Pekar JJ。一种使用独立成分分析从功能性 MRI 数据进行组推断的方法。Hum Brain Mapp。2001；14(3)：140-151。 doi: 10.1002/hbm.1048 25. Allen E、Erhardt E、Damaraju E 等。静息状态网络多变量比较的基线。Front Syst Neurosci。2011；5：2。doi: 10.3389/ fnsys.2011.00002 26. Allen EA、Damaraju E、Plis SM、Erhardt EB、Eichele T、Calhoun VD。跟踪静息状态下的全脑连接动态。大脑皮层。2014；24(3)：663-676。doi: 10.1093/cercor/bhs352 27. Ashburner J、Friston KJ。基于体素的形态测量——方法。神经影像学。2000；11(6)：805-821。 doi: 10.1006/nimg.2000.0582 28. Fischl B. FreeSurfer。神经影像学。2012；62(2):774-781。doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021 29. Andersson JLR、Sotiropoulos SN。一种用于校正扩散 MR 成像中的偏共振效应和受试者运动的综合方法。神经影像学。2016；125:1063-1078。doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 30. Andersson JL、Skare S、Ashburner J。如何校正自旋回波平面图像中的磁化率畸变：应用于扩散张量成像。神经影像学。 2003；20(2):870-888。doi: 10.1016/s1053-8119(03)00336-7 31. Andersson JLR、Graham MS、Drobnjak I、Zhang H、Filippini N、Bastiani M。面向扩散 MR 图像运动和失真校正的综合框架：体积运动内。神经影像学。2017；152:450-466。doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.02.085 32. CalhounVinceD、MillerR、PearlsonG、Adal 𝚤 T。Thechronnectome：时变连接网络作为fMRIdatadiscovery 的下一个前沿。神经元。2014；84(2):262-274。 doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015 33. Du Y、Fu Z、Sui J 等人。NeuroMark：一种基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别可重复的 fMRI 脑部疾病标记物。神经影像：临床。2020；28：102375。doi: 10.1016/j.nicl.2020.102375 34. Griffanti L、Zamboni G、Khan A 等人。BIANCA（脑强度异常分类算法）：一种用于自动分割白质高信号的新型工具。神经影像学。2016；141：191-205。doi：10.1016/j.neuroimage.2016.07.018