2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题:Southwest Power Pool, Inc.,案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长: 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会(“委员会”)法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13,Southwest Power Pool, Inc.(“SPP”)提交了一份未执行的发电机互连协议(“GIA”),其中 SPP 作为输电提供商,Flat Ridge 5 Wind Energy LLC(“Flat Ridge”)作为互连客户,Evergy Kansas Central, Inc.(“Evergy”)作为输电所有者(“Flat Ridge GIA”)。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税(“SPP 关税”)中的形式 GIA;2 但是,SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
高管摘要随着技术的发展,人们越来越依赖互联网。在线平台,例如搜索引擎,电子商务网站,社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策(ADM)为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质,但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是:“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节,足以解决在在线平台上使用的自动决策(ADM)引起的歧视和操纵行为?”要回答这个问题,论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规(GDPR)和拟议的人工智能法(AIA),以解决法规的充分性,以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果,但它有可能带有偏见,产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践,发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践,包括个性化建议,例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践,它突出了两个有问题的领域:基于受保护特征的歧视,例如种族和基于非保护特征的歧视,例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA,并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管,并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下,AIA 专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。 本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。对于AIA,有五个建议,其中包括一个明确的AI系统定义,该定义确认了基础技术,推荐系统的定义,添加了非常大的在线搜索引擎,以实现完整的在线平台表示,对重要的
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程(MDP)的无模型增强学习(RL)算法,这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反,对于平均奖励设置,对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中,我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比,我们开发了具有计算高效的无模型算法,以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中,我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法,UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O(S 5 A 2 SP(H ∗)√
一种集成工具,用于比较不同组成(单体,低聚物,杂膜复合物)的蛋白质,RNA和DNA的3D结构,以及成对和多扣比对。纸(外部站点):https://www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
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Green Cross Health感谢有机会向药品分类委员会(MCC)第73届会议提供提交的机会。绿十字卫生卫生涵盖了整个新西兰的Unichem和Life Pharmacies。我们旨在通过授权我们的团队获得新的令人兴奋的机会,并为我们社区不断变化的需求提供服务,以支持药房专业。猕猴桃现在,随着新西兰的出发趋势和到达的趋势每年都在增加,而每年都在增加海外度假。随着旅行的增加,人们的需求是在旅行前就旅行健康和预防疫苗接种的建议。目前,社区中旅行疫苗的建议和管理障碍,尤其是在某些劳动力压力很大的地区。这些障碍可以使个人在海外旅行期间未接种疫苗和未受保护的人,有可能使他们生病,和/或将外来疾病带入新西兰。免受可预防疾病的保护不仅使个人受益,而且可以为该国带来经济利益,从而节省了治疗状况的时间和金钱,并减轻了已经伸展的健康劳动力的住院和负担。我们提出了几种在出国旅行前指示的几种疫苗的重新分类,以允许训练有素且有能力的疫苗接种药剂师咨询,建议和管理针对患者旅行目的的疫苗。为了清楚起见,尽管此提交中的所有疫苗都称为旅行疫苗,但MCC以前仅考虑过伤寒,日本脑炎和黄热病疫苗。其他疫苗,丙型肝炎,乙型肝炎和脊髓灰质炎疫苗可用于其他适应症,但是,出于这次提交的目的,我们只能在出国旅行之前与给药有关。拟议的重新分类将影响卫生部成功完成疫苗接种基金会课程(或同等课程)的疫苗接种者和药剂师,并持有批准的教育设施的相关研究生旅行医学资格。在需要特定培训的情况下,对于某些实时疫苗就是这样的情况,还将需要药剂师疫苗接种者来完成卫生部提出的必要培训,然后才被授权向公众提供实时疫苗。疫苗接种者还将遵守卫生部的免疫标准,以供疫苗的存储,分配和管理。COVID-19在监督下工作的疫苗接种者,实习药物疫苗接种者,临时疫苗接种者,临时药剂师疫苗接种者和疫苗接种卫生工作者被排除在此提议之外。
ii 机器学习:人工智能研究的一个领域,通过分析数据来发现预测的模式和规则。 学习主要有三种类型:监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。