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World File Search System8B
议程项目8b
23/02176/FUL（以前是PP-11786391）申请类型的申请类型完整的计划申请建议拆除建筑物的建筑物，最多14层的建筑物的建筑物以及现有建筑物的建筑物以及现有建筑物的转换，以形成362居住住宅的混合用途开发，以及商业空间，公共空间，汽车/循环范围（AM Intervient and toperation and forection and fore fore）（AM Cyled toperation）（AM AM CALIDER ETARCE）（AM AM CALIDED）（AM AM COLDERIFF）（AM AM CHAILED） Spartan Works Works 534 Attercliffe Road Sheffield S9 3QP日期收到06/07/2023团队市中心和主要项目申请人/Agent Citu建议赠款，有条件地限制了法律协议的时间限制，以限制开发的开始。该开发的开始时间不得晚于本决定之日起三年的到期。原因：为了遵守《城镇和国家规划法》的要求。批准/拒绝计划2。允许允许的开发应根据以下计划进行全面执行，除非在此许可附带的条件下可以指定，在所有情况下，该计划应优先考虑。Plans received and published on 16 May 2024: - Volume 6 Elevations - AW-CITU-06-ZZ-DR-A-05-001, Revision G - Volume 7 Elevations - AW-CITU-07-ZZ-DR-A-05-001, Revision G - Proposed Existing Buildings Lower Ground Floor Plan - AW-CITU-EX-SW-DR-A-04- 001, Revision D - Proposed Existing Buildings Upper Ground Floor Plan - AW-CITU-EX-SW-SW-DR-A-04- 002，修订版F-拟议的现有建筑物平面图-AW-Citu-ex-SW-SW-DR-A-04-003，修订版E
8B订单CSI价格上限 - 新泽西州
订单解决价格上限确定案例号。QO21101186记录党：新泽西州董事会律师律师部主任Brian O. Lipman：由2022年12月7日的命令，新泽西州公共公用事业委员会（董事会”或“ BPU”）确立了竞争性的Solar Intar Intar Intar Intar Intar Intar Intar Intar Intar Incortive（“ CSI”）。1 CSI程序开放，旨在使网格电源太阳能安装和非住宅净计量太阳能安装量大于五（5）兆瓦（“ MW”），以及合格的网格供应太阳能安装装置与能源存储结合使用。CSI计划的第二次招标将于2023年11月27日开放，以进行资格审核，并于2024年2月29日下午11:59:59在EST关闭出价。通过此命令，董事会为所有批次建立了机密价格上限，其中项目将在第二次CSI计划招标和详细信息机制中竞争，以促进价格上限围绕价格上限的国家财政责任。通过该命令，董事会还免除了向第二招人提交的开发人员的招标费，与他们在第一个招标中提交的项目相同的项目基本上相似。有资格豁免的竞标费金额将按照第一次招标的项目支付的金额上限。待决规则，董事会进一步放弃，对于第二次CSI计划征集奖励的参与者，电气和建筑许可或文件的注册要求已向相关城市提交了电气和建筑许可的申请。背景在2021年6月9日，墨菲州长签署了2021年的太阳能法案（以下称“太阳能法”
项目-8b气候变化策略。 ...
预测将于2028/29或更早。但是，CNL董事会已委托计算CNL的碳基准，并正在招募净零景观官员。政府还正在就其对景观的反应（Glover）审查进行咨询，其中包括对受保护景观在实现零净和自然恢复目标的作用以及AONB指定目的的审查。一旦建立了CNL碳基线，考虑的缓解和适应性的不同组合以及政府对景观审查的反应，可能需要早在2023/24的早期对气候变化策略进行早期审查。
DD 表格 877，“医疗/牙科记录或信息请求”
请求活动 - 填写第 1 至 10 项（第 8b 项除外）；还需填写第 19 项。收件人 - 填写第 8b 项、第 11 至 14 项或第 15 至 18 项（视情况而定），最终推荐人应将报告返回给请求人。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
空间合格的欧洲以太网PHY 100MB/1GB
•加密和解密模块在PCS Sublayer处执行保存8b/10b符号的加密/解密的格式。•p/s和s/p模块平行于串行和串行到并行模块，这些模块是从光学链路传输和接收的。
开放式：培训具有大规模合成角色的可自定义角色扮演的LLM
在大型语言模型（LLMS）中（也称为charcter概括）中可自定义的角色扮演，人们对其在开发和部署角色扮演的对话代理方面的多功能性和成本效率引起了人们的关注。本研究探讨了一种大规模数据合成方法，以配备LLM具有特征生成能力。我们首先使用角色中心的角色综合大规模角色概况，然后探索两种策略：响应重写和响应生成，以创建与角色一致的教学响应。为了验证我们的合成教学调谐数据的有效性以进行角色泛化，我们使用Llama-3 8B模型执行监督的微调（SFT）。我们表现最好的模型增强了原始的Llama-3 8b指导模型，并实现了与角色扮演对话的GPT-4O模型相当的性能。我们发布了1个合成字符和指导对话，以支持公共研究。