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在管道附近生活和工作。
管道是运输我们每天需要和使用的能源的最安全、最有效的方法。我们的管道和管道设施采用行业最佳实践建造，包括在施工期间使用最优质的材料并实施严格的管道维护计划。这包括安全运行管道所需的设施，如计量站和压缩机站。
在管道附近生活和工作。
管道是运输我们每天需要和使用的能量的最安全，最有效的方法。我们的管道和管道设施是使用行业最佳实践建造的，其中包括在施工和实施严格的管道维护计划中使用最高质量的材料。这包括安全操作管道所需的设施，例如泵站和坦克端子。
在传输线地役权附近生活和工作
在HTP传输地役权内的开发建议将需要Energyco的批准，如果需要开发同意，则需要获得相关计划当局。Energyco将考虑到公共安全的任何风险以及传输基础设施的运营和维护风险。
在输电线地役权附近居住和工作
一旦 REZ 输电网络投入运营，我们将定期对输电线路进行现场维护和检查。故障和应急人员也可能偶尔到现场应对意外事件，以确保安全并进行维修。土地所有者将随时了解任何维护活动和出入安排。
任何站点附近果蝇基因组的无疤痕工程...
我们描述了一种简单而有效的技术，该技术允许在任何包含倒置ATTP盒的着陆点附近对果蝇基因组序列进行无疤痕的工程，例如模拟插入。这种两步方法结合了PHIC31积分酶介导的位点特异性和归纳核酸酶介导的局部重复分辨率，有效地将原始的着陆点等位基因转换为修改等位基因，仅具有所需的变化。纳入此方法中的主要标记允许在每个步骤中对正确的单个平流进行效率。原则上，单个ATTP站点和FRT站点也是有效的着陆点。鉴于较大且越来越多的着陆点线可用，因此该方法提供了一种简单而快速的方法，可以以无忧的方式对大多数果蝇基因组进行有效编辑。此技术也应适用于其他物种。
模拟入口附近风沙输送的工具
风能输送沙子并改变受控沿海系统的景观，导致沉积物沉积，这可能会对项目绩效产生不利影响（入口填充）或积极影响（沙丘增长） 目前，美国陆军工程兵团还没有合适的工具来模拟风吹沉积物输送和相关危害
在 Essential Energy 地下资产附近工作
在地下电缆、管道和资产、架空电线杆和电线三十 (30) 米范围内，或任何作业电线杆五十 (50) 米范围内，任何拟使用爆炸物之前，必须通知 Essential Energy。未经 Essential Energy 代表批准，不得进行爆炸作业。请访问我们的施工安全网页，安排免费的初步安全咨询。
不。道路基点名称 设施名称 地址及附近...
2022 年 12 月 22 日 — 维护 IA 号 A1 国道“SUBOTICA SOUTH”的道路基础。苏博蒂察南部。环南苏博蒂察 (Subotica) 公里 26+600。夏季-冬季。 2.公路养护基地...
创建零知识的培训证明最佳附近
零知识的培训证明（ZKPOT）允许一方证明在未揭示有关模型或数据集的任何其他信息的情况下，在授权的数据集上正确训练了模型。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。 此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。 在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。 我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。 换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。 我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。 我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识；也就是说，他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子（并在其他其他参数上）开始的迭代方式获得的，并在每次迭代中应用正确的算法。此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。在本文中，我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。我们的方法是出于效率的动机，但也更加迫切地观察到，供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。换句话说，如果对训练算法的输入有偏见，那么即使卖者正确运行了训练算法，则最终的模型也会偏差。我们没有证明训练过程的正确性，因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性，该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离，这些模型可以将其视为解决方案，以作为解决方案优化问题的解决方案。我们在理论上和实验上都表明，这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似，并且表明对于现有方法而言是不正确的。与现有的ZKPOT范式相比，我们还显示出显着的性能提高：在我们的协议中在ZK中证明的声明的大小与训练迭代的数量无关，而我们的布尔（分别算术）电路大小高达246×（分别为5×），比基线ZKPOT协议小的训练过程小于基线ZKPOT协议的小规模。