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女性是加沙重生的核心。 ...
来自中国的储存设施和储存设施的储存设施太便宜，无法出售。 但大流行已经对工业活动和人类流动性造成了巨大的损失，道路和空中交通大大减少。 对石油的需求急剧下降，价格仍然很低。 总体而言，危机大会损害了依赖石油出口的经济体的可持续性。 例如，哈萨克·特尼（Hazakh Tenge）违反美元和欧元而急剧折旧，使银行体系和人民的生计负担。 在一个依赖进口商品和商品出口的国家中，薄弱的货币转化为经济麻烦。储存设施和储存设施的储存设施太便宜，无法出售。但大流行已经对工业活动和人类流动性造成了巨大的损失，道路和空中交通大大减少。对石油的需求急剧下降，价格仍然很低。总体而言，危机大会损害了依赖石油出口的经济体的可持续性。哈萨克·特尼（Hazakh Tenge）违反美元和欧元而急剧折旧，使银行体系和人民的生计负担。在一个依赖进口商品和商品出口的国家中，薄弱的货币转化为经济麻烦。
可再生能源与 Storelectric 的 CAES 的协同作用
可再生能源与 Storelectric 的 CAES 的协同作用 如果 Storelectric 的 CAES 建在任何类型的可再生能源发电厂的输出电缆上或附近，将会产生巨大的协同作用。这将使可再生能源开发商、电网运营商和 Storelectric 都受益。本分析特别考虑了风能和太阳能。 疏通管道 许多大型可再生能源发电项目和互连器之所以停滞不前，是因为它们要连接的电网薄弱和/或饱和，需要进行成本高昂的电网加固才能连接可再生能源，这使得项目不切实际。 连接更多可再生能源 但是，如果将可再生能源发电站与大规模长时储能（如 Storelectric 的）一起连接到电网，则所需的电网连接规模对于风能来说会减少一半，对于太阳能来说会减少⅔或更多——它将根据每个负载情况进行配置（所需的供需曲线）。换句话说，如果现有 100MW 太阳能发电场，增加 100MW 储能将使同一电网连接中再增加 200MW 太阳能发电场（如果是风力发电场则为 100MW）——此外还能提高电网稳定性（见下文）。即使在电网饱和或薄弱的地方，这也使可再生能源发电量大幅增加。所有这些选项都使开发商在许多方面受益，例如：
USA001435-22-DPC.pdf - OUSD A&S
代表 (COR) 指南并撤销 2021 年 5 月发布的 COR 指南。本文件包括政府问责局 (GAO) 审计 GAO-21-546“人口贩运：国防部应解决承包商监督和合同相关调查报告薄弱问题”后关于打击人口贩运 (CTIP) 的新指南。更新后的 CTIP 指南位于第 87 至 89 页，此外，在第 167 和 168 页添加了新的 CTIP 清单作为附录 D.7。
2023-2026 年战略（精简版）
人口快速增长、教育和职业培训体系薄弱、经济环境艰难且非正式程度高，是许多发展中国家和转型国家的特征。越来越多的年轻人正在寻找工作，但缺乏足够的培训以进入劳动力市场。低薪部门的工人往往无法摆脱贫困。同时，从中期来看，这些工作中的许多都受到自动化的威胁。然而，在大多数行业中，更高的价值创造依赖于训练有素的工人。
全球南方的负责人工智能工作
发展中国家面临的几个缺点，使国家难以制定和执行负责任的AI政策。全球南部缺乏强大的人工智能市场 - 截至2023年9月，美国人建造了世界300个AI大型模型（LLMS）的一半，而另外四十％是中国制造的。上述15.7万亿美元的全球收益中，有20美元预计将只有152亿美元用于152个国家，居住在全球南方的68亿人口。 21个问题，例如薄弱的数字基础设施和缺乏教育计划，这些问题可能会使人工智能研究人员显着使发展中国家的AI生产变得复杂。 22此外，许多低收入国家落后于北美，西欧，中国，日本和韩国技术法规，这是上述AI原则的基础。 23上述15.7万亿美元的全球收益中，有20美元预计将只有152亿美元用于152个国家，居住在全球南方的68亿人口。21个问题，例如薄弱的数字基础设施和缺乏教育计划，这些问题可能会使人工智能研究人员显着使发展中国家的AI生产变得复杂。22此外，许多低收入国家落后于北美，西欧，中国，日本和韩国技术法规，这是上述AI原则的基础。23
研究文章质量检查 Logit 人机可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，尤其是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时后的 PSF（工作标准）。因此，这三种方法的优势之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在偶然情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），而意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑了内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 小时的工作时间）。结果突出显示
人工智能是高等教育进步的工具
当用户将敏感数据输入无法“忘记”信息的 AI 工具时，用户数据可能会被泄露或被盗。AI 平台上薄弱的隐私政策可能会加剧这一问题。内部私人开发和实施的大型语言模型 (LLM) 可以为学生和教师提供生成式 AI 的许多好处，而不用担心太多安全问题。联想 AI Discover Lab 可以帮助您设置私人部署。
工作文件 216 索马里的税收政治经济学：历史遗产、非正式制度和政治解决方案
本文探讨了索马里税收薄弱的政治经济学，追溯了该国税收占 GDP 比重约为 2% 的低历史、制度和政治因素。该研究挑战了将索马里税收薄弱完全归因于国家崩溃和冲突的传统说法，将当代挑战置于更广泛的历史背景中，包括前殖民和后殖民时期的治理结构、对贸易税的依赖以及制度化的非正式性。本文利用来自联邦政府和各州的定性数据以及来自索马里兰的比较见解，研究了分散的税务权力、精英交易和非正式税收谈判如何阻碍中央集权的税收制度。它强调了政治解决方案在塑造国家有限的征税能力和意愿方面的作用，精英们享受有限的税法执行，以换取他们在维持政治稳定和支持方面的作用。分析认为，技术官僚税收改革往往在受冲突影响的国家失败，因为它们无法解决潜在的权力动态和非正式机构。相反，它主张政治改革，以解决根深蒂固的精英利益和历史遗留问题。通过将索马里的税收挑战置于政治解决框架中，该研究有助于就国家建设、税收动员和脆弱国家的治理展开更广泛的辩论。
研究文章质量检查 Logit 人为可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，特别是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时 (工作标准) 后的 PSF。因此，这三种方法的优点之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全性和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在意外情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 个工作小时）。结果强调，在事故场景的压力阶段，LHR 方法提供的输出数据比传统方法更符合数据库。
3D Kronecker 卷积特征金字塔用于 MRI 成像中的脑肿瘤语义分割
脑肿瘤严重影响生活质量，并改变患者及其亲人的一切。脑肿瘤的诊断通常从磁共振成像 (MRI) 开始。从 MRO 图像手动诊断脑肿瘤通常需要专家放射科医生。然而，这个过程既耗时又昂贵。因此，需要一种计算机化技术来检测 MRI 图像中的脑肿瘤。使用 MRI，使用三维 (3D) 克罗内克卷积特征金字塔 (KCFP) 的新机制来分割脑肿瘤，解决像素丢失和多尺度病变处理薄弱的问题。用 3D 克罗内克卷积代替单一扩张率，同时使用 3D 特征选择 (3DFSC) 进行局部特征学习。在 3DFSC 末尾添加 3D KCFP 以解决多尺度病变处理薄弱的问题，从而有效分割不同大小的脑肿瘤。使用具有全局阈值的 3D 连通分量分析作为后处理技术。标准多模态脑肿瘤分割 2020 数据集用于模型验证。与其他基准方案相比，我们的 3D KCFP 模型表现优异，整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心的骰子相似系数分别为 0.90、0.80 和 0.84。总体而言，所提出的模型在脑肿瘤分割方面是有效的，这可能有助于医生对未来的治疗计划做出适当的诊断。