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World File Search System铜层
第 6 层基本计划情况说明书
我的最终平均工资 (FAS) 如何计算？自 2024 年 4 月 20 日起，FAS 定义为成员在连续三年内获得的最高平均工资的平均值。但是，用于计算 FAS 的任何一年的工资不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。在 2024 年 4 月 20 日之前，任何连续五年的 FAS 不得超过前四年的平均工资的 10% 以上。如果您在 2024 年 4 月 20 日之前服务年限不足九年，或者在 2024 年 4 月 20 日及之后服务年限不足七年，则您的 FAS 将包括预计收入以填补任何缺失的服务年限。
第 4 层实施计划提案 - nyserda
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议按照委员会的指示，将 Tier 4 REC 出售给自愿市场，这将有助于纽约纳税人分担 Tier 4 计划的成本。4 尽管消费电子服务修改令指出“Tier 4 REC 的电子销售应具有竞争力，这样如果 Tier 4 REC 的需求超过供应，价格可能会超过纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 的采购成本”，但纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 目前不打算实施竞争性拍卖程序。纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 正寻求略微偏离消费电子服务修改令的这一方面，并正在寻求委员会批准本实施计划中详述的方法。如下所述，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 提议 Tier 4 REC 自愿销售流程遵循第 5 阶段实施计划 5 中详述的 Tier 1 REC 自愿销售流程。这将为那些试图从纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 购买 REC 的人提供一致性。这一点很重要，因为纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 于 2024 年完成了其首次自愿 REC 销售。此外，由于自 CES 修改令发布以来市场不断发展，采用这种方法对 Tier 4 REC 进行销售还将深入了解自愿市场对 Tier 4 REC 的需求。正如本实施计划后面所讨论的，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 和员工审查第一次年度预售的结果，以确定需求是否值得转向更复杂的拍卖流程。在这个阶段，纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 建议 Tier 4 REC 的报价不低于纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 自己的净平准采购成本，包括任何经委员会批准的行政成本
地热储层工程
地热能（地球的自然热量）的非电气用途均记录了历史。电力于1904年在意大利拉德雷洛（Larderello）首次从地热蒸汽产生，但广泛利用被推迟到第二次世界大战之后。那时，在Larderello获得的经验表明，生产性的井排出了，可用于发电的过热蒸汽。在意大利和其他国家 /地区，对与拉德雷罗类似的地热区进行了探索。发现了一个或两个这样的区域，通常被称为“蒸气主导的系统”（例如，加利福尼亚州的间歇泉，在1920年代覆盖）。水力发电通常仍然可用，化石燃料的成本低，而地热能被认为是不可靠的。在大多数地热区域中，最热的井排出了水和蒸汽的混合物，液态水是主要的流体。这些混合流体系统通常称为热水或水为主系统。钻探到此类系统的井首先被视为故障，但是在1950年代初期，在新西兰获得的经验表明，蒸汽分数可以分开以发电。随后在全球范围内发展得更快，但是最有利的4'蒸气主导地位”的地区。新西兰以新的关注水为主的系统带领世界。地热储层工程很快成为公认的专业，许多技术从石油和天然气场工程和地下水水文学转移。但是，这些新的热流体储层在三个方面与知名类型有显着不同：（1）高温是至关重要的，不是偶然的； （2）在两相的关系中，气体和溶解盐的组成和杂乱在修饰水和蒸汽的特性方面非常重要； （3）地热储层通常涉及比其他类型更多的综合地质。因此，在新西兰开发的水库工程似乎已经避免了过度简化的趋势。新西兰的努力也从一个团队方法中受益匪浅，该方法利用地球科学家和工程师的专业发现，不仅在新西兰，而且在印度尼西亚，印度尼西亚和菲律宾的，发现，消除和生产地热液体。此外，专家之间免费交流信息的自由交换是规则，而不是例外。本书应被视为利用所有地球科学和工程学的重要一步，以获得地热储层工程的协调景观。
2024 年铜走向世界 | 活动后报告
Hermant 就铜矿勘探技术的下一个发展方向进行了深入的演讲。他强调了 Fleet' Space Technologies 的使命，即利用太空探索技术和人工智能加速发现，解决加快铜矿发现的迫切需求，以支持全球能源转型。他阐述了结合卫星连接、3D 多物理场和人工智能来提高勘探效率的潜力。他评论说：“通过结合太空和人工智能技术，可以从根本上更快地学习以关闭勘探团队和测试之间的循环。”这种创新方法旨在通过更快地发现高质量矿藏来改变行业。Fleet Space Technologies 首席产品官
专注于真正的Tier-1铜 - 金发现
照片：回收了Kincora新的Nevertire South项目的钻石核心。最近对先前核心的支持Newcrest的观点，即“钻探已经确定了岩性，改变和静脉，与与Cadia-Ridgeway和Goonumbla Porphyry cu-au矿床相似的环境一致” 1” 1” 1，以及我们对最佳地理上的较高级别的高优先级别的观点以及我们对最佳范围内的目标的看法，该目标是远远优先的一步，可能的存款 * 3支持Newcrest的观点，即“钻探已经确定了岩性，改变和静脉，与与Cadia-Ridgeway和Goonumbla Porphyry cu-au矿床相似的环境一致” 1” 1” 1，以及我们对最佳地理上的较高级别的高优先级别的观点以及我们对最佳范围内的目标的看法，该目标是远远优先的一步，可能的存款 * 3
铜罐密封焊缝无损检测 (NDT) 的可靠性
还进行了使用高灵敏度技术和横截面的附加参考 X 射线检查，以更深入地确认焊接质量，直至微观结构水平。该项目还根据所应用的 NDT 技术的 EN 标准评估物理参数及其评估。特别重要的是了解局部信噪比以及 POD（检测概率）设置的影响。检测概率曲线原则上是根据 MIL 1823 可靠性指南确定的，该指南是为确定美国军方燃气涡轮发动机的完整性而制定的。需要扩展铜摩擦搅拌和电子束焊接中更复杂的不连续情况，这对焊接和 NDT 技术来说都是一个挑战。
在工业用电介质上制造铜图案......
在 DLW 技术中，值得注意的是直接激光金属化 (DLM) 技术，该技术专注于精确选择和合成前体，用一定强度和脉冲持续时间的激光照射，导致化学反应并在表面形成金属微图案 [23,37,38]。例如，研究表明，DLM 可成功用于在玻璃和陶瓷表面制造铜、镍、金和其他金属基微图案 [39,40,41]。由于许多纳米材料的前体制备可能很复杂且耗时，DLM 方法的进一步发展导致找到了廉价、环保且易于合成的新型前体。研究表明，深共熔溶剂 (DES) 可能取代人们所寻求的前体，这种溶剂此前已被证明是分析化学中的有效萃取剂 [42] 以及电化学金属化的介质 [43]。
田口优化方法和泡沫铜
1 同德胜大学机械、生物力学和多物理应用超材料研究组，胡志明市 758307，越南 2 同德胜大学应用科学学院，胡志明市 758307，越南 3 伊斯兰阿扎德大学亚苏伊分会青年研究员与精英俱乐部，亚苏伊 7591493686，伊朗；alal171366244@gmail.com 4 里昂 ECAM，里昂大学 ECAM 实验室，69005 里昂，法国；ahmad.hajjar@ecam.fr 5 萨坦本阿卜杜勒阿齐兹王子大学瓦迪阿德瓦瑟工程学院机械工程系，瓦迪阿德瓦瑟 11991，沙特阿拉伯； oubeytaha@hotmail.com 6 喀土穆大学工程学院机械工程系，喀土穆 11111，苏丹 7 托木斯克国立大学对流传热传质实验室，列宁大街 36 号，634050 托木斯克，俄罗斯；sheremet@math.tsu.ru 8 克尔曼 Shahid Bahonar 大学工程学院机械工程系，克尔曼 7616913439，伊朗；mohsensp@kth.se 9 瑞典皇家理工学院材料科学与工程系，斯德哥尔摩 SE-100 44，瑞典 * 通信地址：mohammad.ghalambaz@tdtu.edu.vn (MG)；chrihs@kth.se (CH-S.)
铜 - 终止复合材料中的电子传输
我们使用密度功能理论（DFT）框架研究了铜 - 甘油（CU – G）复合材料的电子传输性能。通过改变铜/石墨烯/铜（Cu/g/cu）界面模型的界面距离来研究复合材料中的传导。使用kubo-greenwood公式计算的模型的电子电导率表明，电导率随Cu – g的降低而增加，并且饱和以下是阈值Cu – g g距离。基于DFT的BADER电荷分析表明，在界面层和石墨烯的Cu原子之间的电荷转移增加，Cu – G距离降低。状态的电子密度揭示了铜和碳原子在费米水平附近的贡献，而Cu – G界面距离降低。通过计算Cu/g/cu模型的空格电导率，我们表明石墨烯在小Cu – G距离处形成了电子传导的桥梁，从而增强了电导率。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .