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整体劳动力市场匹配：提高移民保留，欧盟竞争力和增长
像欧洲一样，加拿大也存在影响保留率的主要区域差异。熟练的移民定居可以确定他们是否留下来，城市规模和统治下的纳米斯（Dynamics）发挥了重要作用。长期存在的省级和区域计划，以及针对农村，北部和大西洋地区劳动力市场短缺的试点计划，以及针对法语移民的努力 - 在更广泛的框架内运作，不仅要考虑就业市场拟合，而且还考虑了长期整合。这些计划与临时外国工人计划平行，这些计划需要劳动力市场需求评估，类似于许多欧盟成员国使用的劳动力市场需求，尤其是在农业，服务和旅游业等较低工资部门。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
混合多云部署选择可以通过可持续性福利提高投资回报率
在数据中心和应用程序现代化活动（尤其是针对新数据密集型工作负载（例如AI和Genai）的那些时代，都可以满足客户和利益相关者的不断发展的期望，这是每个地区和行业中每个企业的首要任务。这些工作负载涉及组织在现代化之旅中面临的许多因素和压力 - 它们通常是云的本地，需要在多个云和本地环境之间进行无缝的移动性，因为它们从建模到调整到微调和检索，并需要大量的数据（经常使用Edge），并需要大量的数据，并且需要大量的数据。
社区复杂性的侵蚀提高了温度... -IFP
生物多样性损失和气候变化是对生态系统功能和稳定性最令人震惊的威胁之一。但是，这些因素通常是分别研究的，忽略了物种灭绝与生态系统气候变化之间的潜在相互作用。在这里，我们评估了不同温度方案如何影响微生物多样性与生态系统功能之间的关系，从碳（C）循环功能的温度敏感性方面。我们假设更复杂的群落在两个温度状态下都促进了C循环功能的稳定性。我们没有观察到所有C周期过程对不同复杂性社区内温度升高的无处不在。虽然生长稳定，并且在复杂性水平上的温度升高时，呼吸率在较低的复杂性下比高温下的高复杂度更高。碳的使用效率既整合了生长和呼吸，往往随温度较低的温度而降低。共同的结果表明，在气候变化的情况下，社区复杂性对于维持C循环热反应的重要性。
气候变化和财富：理解和提高英国最富有的人的碳能力
气候变化是公平问题。最富有的人口占全球排放量的一半以上，但气候变化的影响将影响最小。越来越多的认识是要使气候行动有效，公平，基于财富的排放不平等。的确，这样做不仅可以促进直接过渡到零零，而且会加速它。在本文中，我们应用了碳能力的概念来调查富人在气候变化文本中所扮演的角色，并探索有效且公平地减少其排放的机会。我们借鉴了一项针对英国家庭的全面，全国代表性的调查，并将其与被定义为英国最富有的人之一的个人进行了深入的访谈。我们的发现表明，除了基于高消费的排放外，富人与其他人口相比具有多种积极的碳能力。这些包括快速采用低碳技术，对气候变化的重要知识和认识的能力以及在其社会和专业网络之间发挥气候阳性影响的能力。但是，我们在富裕的参与者中也很少发现消费的动力，他们与生活方式的牺牲和失去幸福感相关联。在此基础上，我们阐明了富裕人士的催化影响，将低碳生活方式与幸福感相关联，并促进采用低碳技术可以支持净零净资产的排放权益。使用碳能力镜头强调了人们对气候变化的贡献，超出了其直接的征服行为，以及如何利用现有能力来获得积极影响。
Banpu Primes 4提高能源交响曲策略的方法：提高现金流，重新平衡资本结构，优化投资组合和ustholdin
In 2024 , the Company reported total sales revenue of USD 5,148 million (**approximately THB 181,549 million), the earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) of USD 1,330 million (**approximately THB 46,970 million), operating profits of USD 83.3 million (**approximately THB 2,964 million) and a net loss of USD 2367万（**约68242万泰铢）。这是由于日本Nakoso发电厂撤资的影响以及由于泰国泰晤士报对美元的欣赏而导致的未实现的外汇翻译损失的影响。无论如何，该公司在上一年还取得了重大业务进展，包括美国纽约证券交易所BANPU的子公司BKV Corporation（BKV）IPO；撤资日本的中田电厂的股份；日本经济，贸易和工业部（METI）授予的补贴旨在在日本开发两个新的电池储能系统（BESS）项目 - AIZU和TSUNO项目，总生产能力为208 MWH，预计将在Q2/2028中开始商业运营； BKV的CCUS项目的开发名为“ Eagle Ford”，预计每年将隔离90,000吨二氧化碳等效含量，并预测到第一季度/2026年将完全运行。有关更多信息，请访问：www.banpu.com和https://www.facebook.com/banpuofficialth *ebitda是指利息，税收，折旧和摊销之前的收入。**根据2024年的平均汇率计算出1：THB 35.2936
通过铁路提高供应链效率。 ...
1.0简介工业部门在沙特阿拉伯蓬勃发展，因为它是石油工业及其子公司的主要国家之一。运输一直是经济的骨干，使材料和商品从一个地方转移到另一个地方。目前，使用的最多的运输模式是海运和卡车运输。这项研究提出了使用铁路来支持工业部门的潜力，因为需要长距离容量较长的船只和相对较低的成本。每种运输方式都有独特的优势，可以使工业部门受益。多模式运输模式将利用每种模式的优势并弥补其局限性。这项研究将研究添加铁路运输的可行性，并将其与工业部门的其他使用方法进行比较。评估
口腔微生物群和阿尔茨海默氏病 tiago高度冗余机器人用于抓握操作的姿势优化 克罗地亚白葡萄品种Maraština dynare复制“世俗停滞模型 通过传统和生物技术方法提高了果树种类的营养质量 治疗brafv600e杂交转移性结直肠癌的患者进展为encorafenib和cetuximab：来自现实世界中的全国数据集的数据 神经炎症：正常衰老和与年龄相关的神经退行性疾病之间的紧密线 恐怖行为和行人行为
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