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Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
solvay向Avio提供空间探索的高级材料
Solvay是一家科学公司，其技术为日常生活的许多方面带来了好处。在64个国家 /地区拥有超过23,000名员工，债务人，想法和要素可以重塑进步。该小组试图为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过其Solvay One Planet路线图围绕三个支柱制作：保护气候，保护资源并促进更好的生活。该集团的创新解决方案有助于在房屋，食品和消费品，飞机，汽车，电池，智能设备，医疗保健应用，水和空气净化系统中发现的更安全，清洁剂和更可持续的产品。成立于1863年，今天的Solvay在其绝大多数活动中排名全球前三家公司，并在2020年提供了90亿欧元的净销售额。solvay在布鲁塞尔和巴黎（Solb）上列出。在www.solvay.com上了解更多信息。
药物，药品，设备和其他消耗品的可用性
质量控制在为患者提供高质量药物方面起着重要作用。根据HBPCL与供应商之间合同的条款和条件，用于药物和消耗品的供应，在供应HCI的药物后，有关官员应从政府批准的实验室中对药物样本进行测试。在测试中，如果样本被宣布为标准质量，虚假或掺假或伪造的样本，则此类批次/批次将被视为被拒绝的商品。供应商必须在拒绝之日起两周内以自己的费用自行费用并立即替换。如果样本未能通过质量测试，购买者或收货人可以自由从任何其他来源进行替代购买，并且有权从供应商那里收回更高的成本（如果有）。
N.半球海冰范围。年平均
GFDL模拟了冰范围的数学期望，观察到了冰范围1901-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到线性趋势1953-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到冰范围1979-97，Parkinson等人。（1999）帕金森等人观察到线性趋势1979-97。（1999）哈德利中心对冰范围数学期望建模
飞行20年 - 塑造航空的未来
航空作为其固有的全球性质以及降低环境影响所涉及的复杂性，是最含碳和挑战性的部门之一。航空中可持续性的动力是由监管要求，消费者期望以及该行业做正确的事情的承诺所推动的。政府和国际机构正在实施更严格的排放标准，而旅行者越来越优先考虑可持续性驱动的选择。监管要求和消费者偏好的这种融合正在推动该行业朝着更可持续的实践迈进。成立于2004年，Vista通过开创了一种新的飞行方式，彻底改变了商业航空航天途径：在没有拥有飞机的责任的情况下，提供了通往全球飞机的船队。迄今为止，Vista
电池金属需要电动乘客运输
在脱碳的英国航空中，氢将是至关重要的工具。这在2022年7月发布的《零零策略及其相关文件》中得到了认可。这些包含许多氢承诺：第一个直接通过承诺实施电子甲苯亚货物作为可持续航空燃料（SAF）授权的一部分（1，而第二次）隐含和间接地是通过承诺通过在2030年在英国在英国拥有零排放路线的承诺。随后，政府提出，作为第二次SAF授权咨询的一部分，是特定的E-Kerosene submandate级别，但这是基于缺陷的假设。本文提出了有关这些目的的细节，以及提供有关我们为何决定这些细节的证据。该证据封装了现任政府已经做出的其他承诺。
2024年之前的可用性communication
今天在准备未来的同时采取行动是空气液体战略的核心。随着Advance是2025年的战略计划，Air Liquide的目标是全球绩效，结合了财务和金融方面的方面。位于新市场上，该集团受益于主要资产，例如其业务模型，结合了弹性和实力，创新能力以及技术专业知识。该小组开发了有助于气候和能源转变的解决方案（尤其是用氢），并采取行动以在医疗保健，数字和高技术领域的领域进步。
特拉维夫 2024 年报告
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温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
