19 July 2024 Gareth Edwards Senior Policy Officer Climate Change and Sustainability Branch NSW Department of Climate Change, Environment, Energy and Water By email: Dear Gareth DNSP-led EV Charging Infrastructure Consultation Paper Thank you for the opportunity to comment on the proposal by NSW Distribution Network Service Providers (DNSP) for NSW Government support for them to deploy kerbside electric vehicle (EV) charging infrastructure.悉尼南部地区理事会(SSROC)是悉尼港以南地区的12个理事会的协会,包括悉尼市,东郊区,内西部,圣乔治委员会,圣乔治委员会和萨瑟兰郡。这些理事会共同占180万,其中许多人在澳大利亚人口最密集的郊区。SSROC多年来一直与成员委员会合作,以识别和解决与EV收费基础设施部署相关的问题,并很高兴与新南威尔士州DCCEEW分享这些见解。SSROC期待就新南威尔士州的草稿进行广泛的公众咨询,该计划显示了预计在简短(例如2027年),媒介(例如2030年),长期(2040)(2040)(2040年)的预计基础架构(每种):•途中•公共和私人式的公共停车场•居住的居住空间•开放式停车场•居住的待遇•居住的居住空间•居住的居民•居住空间•与街道上的地点相比,购物中心的电动汽车收费似乎可能会驱动光顾,并有可能由财产所有人提供补贴。提出了一个问题,即DNSP的提议是否代表了针对增加电动汽车采用的公共补贴的最佳利用。
另外,收件人应为“国防部联合参谋部总务部总务科会计室合同处”。 2 邮寄需发送的文件 (1)国防部招标资格审查结果通知书(各省厅统一资格审查) (2)投标文件 3 信封 装入上述(2)项的信封(以下称“内信封”)约为长3mm(长235mm×宽1,230mm),正面用黑色或红色写明“内附投标文件”字样。 将写明上述(1)项的信封装入外信封中,并在外信封上也写上“附有投标文件”后寄出。 4.投标数量 仅初次投标有效,重新投标等将被视为拒绝投标。 5.投标无效除本通知第7条的规定外,以邮寄方式提交的投标如未在截止时间到达,则投标无效。
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Constant current 0.2C charge to FC Voltage, then constant voltage FC Voltage charge to current declines to 0.02C, rest for 10min, constant current 0.2C discharge to 2.8V, rest for 10min. Repeat above steps till continuously discharge capacity higher than 80% of the initial capacity of the battery. 电池以0.2C 充饱,静置10 分钟,然后以0.2C 放空, 静置10 分钟。重复以上充放电循环直至放电容量低于初 始容量的80%。
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力(例如,在写歌词时提高押韵密度,通过情绪检测增强同理心,以及在在线课程中个性化学习)。不幸的是,人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此,我们引入了置信学习,即机器(像人类一样)必须使用带有噪声的标签数据进行学习,直接量化和识别标签噪声,并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标,该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力,并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证:我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%;检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性;并提供更正的测试集,以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后,我们构建并评估了三个人工智能系统,以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即:(1)通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言,(2)通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词,以及(3)通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习,以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下,人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关,并且进一步说,与人类对执行相关任务的能力的信心相关。
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力(例如,在写歌词时提高押韵密度、通过情绪检测增强同理心以及在在线课程中个性化学习)。不幸的是,人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最复杂的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于其以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此,我们引入了自信学习,即机器(像人类一样)必须使用带有噪声的标签数据进行学习,直接量化和识别标签噪声,并通过对已清除错误标签的清洁数据进行自信地重新学习来消除误解。我们通过开发自信学习的原则理论和框架来实现这一目标,该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力,并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证:我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%;检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性;并提供更正的测试集,以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后,我们构建并评估了三个人工智能系统,以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即:(1)通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言,(2)通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词,以及(3)通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习,以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下,人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关,进而与人类对其执行相关任务的能力的信心相关。