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NORG诉西雅图市 - 华盛顿州法院 最高法院命令25700-B-669 州最高法院超越授权疫苗 华盛顿州最高法院审查
2在其简短的支持审查中，法庭辩称，上诉法院“将公共职责学说描述为肯定的辩护是错误的”，并要求该法院“澄清被告没有负担来证明公共职责教义违反了索赔。” mem。Amicus CuriaeWash。Mun的州屁股。Att'ys，11（引用Norg诉Seattle City of Seattle，18 Wn。应用。2d 399，401，491 P.3d 237（2021）），13。我们没有就该问题进行审查，我们拒绝实现这一问题，因为这是该市对Norgs投诉的回答，将公共职责学说定为肯定的辩护；上诉法院仅提供了对该程序历史的准确描述。
PSC 宣布利用新清洁能源技术
该命令启动了一项流程，以确定能够缩小现有可再生能源技术能力与未来系统可靠性需求之间预期差距的技术。在命令中，委员会向利益相关者提出了一系列重要问题，包括如何为 2040 年实现零排放目标定义“零排放”，以及该定义是否应包括先进核能、长时储能、绿色氢能和需求响应等尖端技术。该命令进一步征求了利益相关者的反馈，关于如何最好地设计 2040 年零排放计划，以符合《气候法案》为弱势群体提供实质性利益的要求和纽约州的电网可靠性规则，
国际能源仲裁未来调查报告
本调查考虑了从化石燃料转向清洁能源对该行业的主要参与者意味着什么，该行业当前和未来争端的起因是什么，以及如何部署国际仲裁（在商业和投资者国家层面）来解决这些问题。它研究了该行业对石油、煤炭和天然气价格波动影响的脆弱性，以及这对我们预期将提交仲裁的争端类型意味着什么。本调查还考虑了仲裁是否是解决气候变化对项目和交易的经济影响争端的可能论坛。最后，调查询问仲裁如何应对国际能源争端的动态和快速演变所带来的挑战。
使用诸如chatgpt
摘要：生成在线课程始终是可能性，技术限制和质量之间的权衡。最新的生成模型可以帮助教师参与创建过程。但是，生成学习材料非常复杂。因此，教师主要是手动创建它们。在本文中，为混凝土微学习模板学习的内容而生成，重点是语言教学领域。它打算通过逻辑思维来找到正确的回答。教师提供了一个主题作为输入。然后，该方法使用带有教学提示的GPT3.5要求提供所需的信息，并结合了响应以形成语言学习单元。评估并讨论了所得学习内容的质量，重点关注正确性和适当性，以检查工具的实用性，并提供了替代方案。
三角洲地区的社会科学战略：观察与建议
三角洲社会科学任务组的任务是制定一项战略，关于如何“将社会科学融入三角洲科学事业”。因此，该战略倾向于抽象地提及社会科学，同时还指出社会科学非常多样化，不同机构承担的不同任务需要不同类型的社会科学家。该报告不遗余力地阐明社会科学的多个维度（尽管它疏忽了传统生态知识的潜在贡献——即来自民族生态学的见解；参见 Zedler 和 Stevens 2018）。显然，应该鼓励管理者和决策者将具体问题和需求与最合适的专业知识结合起来，无论是社会科学、自然科学还是两者兼而有之。
2025-2027 年牧区战略规划资源
正是在这种背景下，我今天向你们介绍了 2025-2027 年“建设希望”牧区战略规划资源。经过三年的祈祷、反思和试探性行动，这一规划资源将我们带入了“建设希望”的重要新阶段。它要求我们“开放心扉”，向基督和他的精神开放，因为我们共同寻求建立教区伙伴关系——以开放的心建设希望。这些材料是教区和教区伙伴关系进行广泛协商和对话、祈祷、反思、行动和进一步反思的结果。我请大家和我一起利用这里开发的资源，探索在我们教区中振兴教会的创造性和勇敢方式。
国际能源仲裁调查报告的未来
该调查考虑了从化石燃料到清洁能源的枢轴对该行业的主要参与者的意义，该行业当前和未来的争端的祖先将是什么以及如何在商业和投资者国家 /地区部署国际仲裁来解决这些问题。它研究了该行业对石油，煤炭和天然气价格波动影响的影响的脆弱性，以及这对我们可以期望看到被称为仲裁的争议类型意味着什么。该调查还考虑了仲裁是否可能是解决有关因气候变化而引起的有关经济影响和交易的纠纷的可能性论坛。最后，调查询问如何定位仲裁以应对国际能源纠纷的动态和快速发展所带来的挑战。
fin 449，豁免证书 - 天然气
a的灌肠是肌腱或韧带遇到骨骼的地方。b患者全球评估（PGA）要求患者对他们的整体感觉进行评分。医师全球评估（MDGA）是评估医师完成的类似项目。c c反应蛋白（CRP）是由肝脏生产的蛋白质。当体内炎症时，CRP的水平会增加。d红细胞沉积率（ESR）测量红细胞沉降到试管底部的速度。该测试测量体内炎症。除非另有说明，否则所有价格 e所有价格。 任何基于体重的给药都假设患者的平均体重为70 kg，并且在小瓶中浪费了多余的药物。e所有价格。任何基于体重的给药都假设患者的平均体重为70 kg，并且在小瓶中浪费了多余的药物。
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。