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在大型强子对撞机（LHC）寻找标准模型物理之外的研究中，parton分布函数（PDF）的参数化不确定性正成为严重限制系统不确定性的问题。 对于夸克和反夸克碰撞引起的大尺度测量尤其如此，其中Drell-Yan连续体背景占主导。 最近提供了一些工具，这些工具可用于探索PDF拟合策略并在未来的全球拟合中模拟新数据的效果。 ePump就是这样一种工具，它表明，对可测运动量的明智选择可以通过显着因素来减少分配的系统PDF不确定性。 将来的LHC标准模型数据集的巨大统计精度将使这成为可能。

类似ASON/ASTN（自动交换光网络/自动交换传输网络）这样的新兴技术、以及类似光UNI这样的标准接口都将有望实现电信网络的自动化运行，能更效率地服务用户和利用带宽，并减少重新配置设备所引发的人工影响。对网络运营商而言，这种技术将可以改善网络的资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX）。到目前为止，我们已经看到一些关于这种技术对CAPEX造成影响的研究报告，但是很少有人研究对OPEX能产生多大的影响，而这正是本文要做的。

在电路板中，许多因素会增加“噪声（EMI/RFI）”干扰，从而可能损坏或干扰电子设备的功能。单片机如果受到噪声干扰，可能会导致单片机的程序出错，甚至引起事故发生。今天的汽车就是一个很好的例子，比如Wi-Fi、蓝牙、卫星无线电、GPS系统等等。为了减少这种噪声干扰，业界通常使用屏蔽罩和EMI滤波器来消除有害噪声。 但是现在，消除EMI/RFI的一些传统解决方案已不再足够。当电子设备接收到强大的电磁波时，电路中可能会感应到有害电流，从而导致意外操作或干扰预期的操作。EMI/RFI可以传导或辐射的形式出现，传导指的是噪声沿着导体传播，当噪声作为磁场或无线电波在空气中传播时，为辐射噪声。 即使从外部施加的能量很小，如果与用于广播和通信的无线电波混合，也会导致接收损失，声音异常或视频中断。如果能量太强，可能会损坏电子设备。 “噪声”的来源包括自然噪声，例如静电放电，照明和其他来源，以及人为噪声，例如接触噪声，使用高频的泄漏设备，有害发射等。通常，EMI/RFI噪声是共模噪声，因此解决方案是使用EMI滤波器（作为单独的设备或嵌入在电路板中）消除不需要的高频。 一、什么是EMI电源滤波器？

2012年，Lexmark的CEO Paul Rooke在宣布该公司退出消费者喷墨打印机业务时便发出了改变方向的信号。当时，Lexmark 设计和制造着市场上最好的打印机及多功能机。对于产品所有者而言，这个决定很意外，但是 Lexmark 对于这一转型有着令人信服的商业理由。

这项研究在GIS组件中使用了RUSLE模型因子来评估侵蚀土壤，并开发了可行的农业实践方案来减少科特迪瓦西部地区布约湖流域的土壤流失。 因此，对五个研究案例进行了如下测试：方案1-茂密的森林和农作物与覆盖率高的关联； 方案2 –考虑不进行常规耕作的高产玉米和高粱的组合； 方案3 –建立草草甸； 场景4 –棕榈，咖啡和可可与绿色覆盖物的关联。 方案P是在收获玉米或高粱后设置秸秆覆盖物。 这些研究案例得出的侵蚀图通过估算显示，平均土壤流失量约为95吨/公顷/年。 方案1、2和3分别获得的值为28吨/公顷/年，66吨/公顷/年和30吨/公顷/年。 这表明减少了68％。 在方案4中，估计的平均值为2吨/公顷/年，对应减少了98％。 方案2和方案P的结合得出的土壤平均损失为5吨/公顷/年，即减少了95％。 这项研究表明，棕榈，咖啡和可可与绿色覆盖物的结合对于减少土壤流失将非常有效。

进行这项研究是为了研究商业精油（EO）添加剂对奶牛产奶量和甲烷（CH4）排放的影响。 哺乳早期的荷斯坦-弗里斯兰奶牛以草，全麦小麦和青贮玉米的总混合日粮为食。 将母牛分配给以下两种实验处理之一：对照（无添加剂，CON）或1 g /头/天的EO。 在实验过程中，将母牛关在一个免费的畜舍中，分成两圈。 在为期22周的研究期间，每支笔提供了两个用于测量CH4排放的气体数据记录仪单元。 每天测定牛奶产量，每两周分析一次牛奶成分。 连续记录CH4，并将每日值制成表格。 在开始时和每两周确定体重和身体状况评分。 将结果分析为随机完整试验。 总共149头母牛参加了这项研究（76 CON，73 EO）。 试验处理（28.3 CON，31.2 EO）的牛奶产量更高（P <0> 0.05）。 用EO饲喂的母牛的脂肪，蛋白质，乳糖和固体的产量更高（P <0.05）。 在整个试验过程中，与CON治疗相比，EO减少了CH4的产量（411 g /天vs 438 g /天； 13.8 g / L牛奶vs 17.2 g / L牛奶，P <0.05）。 治

Oracle 12c 使用跨平台增量备份来减少传输表空间的停机时间 Oracle 12c 使用跨平台增量备份来减少传输表空间的停机时间

参考： R. Raheli、A. Polydoros 和 Ching-Kae Tzou，“每个幸存者处理：不确定环境中 MLSE 的一般方法”，在 IEEE Transactions on Communications，第一卷。 43，没有。 2/3/4，第 354-364 页，1995 年 2 月/3 月/4 月。