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可持续城市和社会
微电网成本管理是一个很大的困难，因为微电网产生的能量通常来自各种可再生和不可再生的来源。此外，为了满足解放能源市场的要求和安全的负载需求，微电网与国家电网之间的联系始终是首选。出于所有这些原因，为了最大程度地减少运营费用，必须设计一个智能能源管理单元以调节微电网内部的各种能源资源。在这项研究中，提出了用于多源微电网操作和成本管理的明智的单位想法。提议的单元利用改进的人工兔优化算法（IAROA），该算法用于根据当前的负载需求，能源价格和发电能力来优化运营成本。另外，使用Honey Badger算法（HBA）和鲸鱼优化算法（WOA）实现了获得的结果结果之间的比较。结果证明了SMG中需求管理系统提出的方法的适用性和可行性。应用HBA后的价格为6244.5783（ID）。但是，在应用鲸鱼优化算法后，发现成本为4283.9755（ID），在应用人造兔子优化算法后，发现成本1227.4482（id）。通过将所提出的方法与常规方法进行比较，鲸鱼优化算法每天节省了31.396％，而拟议的人工兔子的Optimization算法每天节省了80.3437％。从获得的结果中提出的算法得出了出色的性能。
生物安全政策
1. 背景 皇家公园管理着遍布伦敦的 5,000 英亩历史公园和绿地，每年吸引 7700 万游客。这包括受法律保护的场所，例如特别保护区、具有特殊科学价值地点和国家自然保护区，而所有皇家公园、布朗普顿公墓和朗福德河的部分地区都被指定为重要自然保护区。该区包括对英格兰生物多样性保护至关重要的栖息地，例如林地牧场和公园、低地混合落叶林、低地干酸性草原、池塘、河流和芦苇床。公园还支持许多受法律保护的物种，例如蝙蝠、大冠蝾螈和獾，以及包括云雀、家麻雀、刺猬和爬行动物在内的重要物种，以及当地著名和特色物种。所有地点都是受保护的指定景观，其中包含具有高园艺价值的区域，一些地区拥有国家收藏品以及稀有和不寻常的树木和灌木物种。这些自然资产面临的威胁从未如此之大。国际自然保护联盟 (IUCN) 将非本地入侵物种 (NNIS) 描述为“被引入其自然范围之外的地方的动物、植物或其他生物，对本地生物多样性、生态系统服务或人类福祉产生负面影响。”它们是生物多样性丧失和物种灭绝的最大原因之一，也是对全球粮食的威胁
英国绵羊福利策略
•ABP食品组•农业搜索•农业和园艺发展委员会（AHDB）•动物健康分销商协会（AHDA）•农业行业联合会（AIC）•英国Aldi UK＆Ireland•动物健康•动物健康•动物健康和福利委员会•英格兰（AHWBE）•ASSHEER•ASEEP•ASDA•ASDA•ASDA•ASDA•ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，ASDA，缅因州BLEUDU协会•蓝面莱斯特绵羊育种者协会•蓝色Texel绵羊协会•英国牛育种者俱乐部（BCBC）•英国牛兽医协会（BCVA）•英国肉类加工协会（BMPA）（BMPA）•英国零售联盟（BRC）（BRC） Castlemilk Moorit Sheep Society • CHeCS • Cheviot Sheep Society • Co-op Food • CVS Farm • Devon Closewool Sheep Breeders' Society • Dorset Downs Sheep Breeders • Dunbia • Dutch Spotted Sheep society • Easycare Sheep Society and FECPAK • Exlana Sheep Breeders • Exmoor Horn Sheep Breeders ' Society • Farmers Union of Wales (FUW) • Flock Health有限公司•食品标准局（FSA）•苏格兰食品标准（FSS）•山羊兽医学会•汉普郡降落绵羊育种者协会•希伯来绵羊协会•HYBU CIG CYMRU（HCC）•农业创新
为客观足球运动员估值开发可靠的混合机器学习模型
摘要 - Football既是流行的运动，又是一项大型业务。经理们担心团队经理在转移，球员估值问题，尤其是市场价值和转移费用时做出的重要决策。市场价值很重要，因为可以将其视为转移费用转移费用的估计值，这些费用或价格可以为转移市场上的玩家支付。足球专家历史上估计了市场。但是，专家意见是不准确的。因此，数据分析可能会为基于专家的市场价值估计提供可靠的替代品或补充。本文提出了一种定量，客观的方法来评估市场上足球运动员。该技术基于将机器学习算法应用于足球运动员性能数据。为了实现这一目标，采用了决策树回归（DTR）来预测足球运动员的市场价值。此外，还利用了两种新型的元启发式算法，蜂蜜badger算法（HBA）和水母搜索优化器（JSO）来增强DTR模型的性能。实验利用了从sofifa.com收集的FIFA 20游戏数据。此外，它旨在检查信息并查明影响市场价值评估的关键要素。试验结果表明，与其他算法相比，DTJ混合模型在预测参与者的市场定价方面的性能更好。与基线相比，R 2值为0.984，误差比最低，它获得了最高的精度得分。最后，人们认为这些发现对于足球队和球员在球员之间的讨论中可能至关重要。该策略可以用作加快谈判过程并提供对玩家市场价值的可量化，客观评估的跳板。
皮肤病学简讯 2022 年秋季 - 斯坦福医学
在我们的教育使命中，我们的住院医师项目欢迎 Betsy Bailey 博士担任我们的新项目主任。Bailey 博士与 Bernice Kwong 博士、David Fiorentino 博士和 Derek Chu 博士一起担任了多年的副项目主任，他们每个人都继续在这一职位上发挥宝贵作用。Bailey 博士接替了 Kristin Nord 博士，后者完成了十年的主任服务，为该项目取得了令人难以置信的进步。在 Nord 博士的卓越领导下，住院医师项目从 16 个核准职位扩大到 28 个，实现了前所未有的 75% 的增长，同时每年都不断招募代表我们专业未来的优秀年轻同事。在过去的一年里，我们培训计划中的住院医师受益于过渡期间领导层卓越的延续性。他们继续表现出极大的适应能力，适应了新的虚拟-面对面患者护理混合模式，同时我们迎来了八名优秀的新一年级住院医师，他们每个人都在这种新的护理交付和教学环境中开始接受培训。过去一年，大量斯坦福医学院学生继续选择皮肤科，这反映了该系敬业的教师导师和顾问的出色工作，其中包括 Joanna Badger 博士、Jennifer Chen 博士、Matthew Lewis 博士、Joyce Teng 博士、Silvina Pugliese 博士、Annie Marqueling 博士、Sumaira Aasi 博士和 Gina Kwon 博士。创纪录数量的博士生、博士后科学家和临床研究员继续在该系接受培训。这些大批非常敬业和才华横溢的年轻同事的成功正在帮助我们实现该系的目标，即通过培养下一代领导者对我们的领域产生长期的积极影响。
内阁报告 - 预算报告.pdf
内阁委员会名称和委员会会议日期内阁 – 2024 年 2 月 12 日报告标题 2024/25 年预算和市政税以及中期财务战略这是一项关键决定吗？是否已纳入远期计划？是战略总监批准提交报告 Judith Badger，财务和客户服务战略总监报告作者 Rob Mahon，金融服务助理总监 01709 854518 或 rob.mahon@rotherham.gov.uk 受影响的区所有报告摘要本报告根据理事会 2024/25 年临时地方政府财政结算、预算磋商和理事会预算提案的审议，提出了 2024/25 年理事会的预算和市政税。已经对中期财务战略 (MTFS) 中的财务规划假设进行了审查。拟议的预算和中期财务战略反映了理事会在 2022-2025 年理事会计划和未来一年交付计划中规定的优先事项。2024/25 年预算提案的制定和中期财务战略的进一步更新考虑了当前的经济因素和需求压力，特别是 2023/24 年期间通货膨胀率仍然很高，以及其对 CYPS 安置的市场压力、学校餐饮的食品价格和理事会各项服务的基本成本增加的影响，以及对家庭到学校交通的需求显著增加。根据理事会的技术中期财务战略更新和临时财务结算的影响，理事会已经能够提出 2024/25 年的平衡预算，并在 2025/26 年面临 660 万英镑的潜在资金缺口。鉴于这一立场，在制定预算时，理事会一直致力于尽可能减轻对居民的任何不利影响，确保保护基本服务，以支持社区度过持续的生活成本危机。此外，预算将提供一些额外的投资来帮助支持人们并支持实现议会对该行政区的期望，特别是在环境和社会关怀方面。
风能和太阳能光伏系统的联合调度策略，以掌握竞争市场的不平衡成本
摘要：可再生能源与活性热电厂的整合有助于全球绿色环境。要实现可再生 - 热杂交系统的最大可靠性和可持续性，需要考虑大量约束，以最大程度地减少情况，这是由于可再生能源的不可预测性而产生的。在风集成放松管制的系统中，风电场需要在运行日期之前向独立系统操作员（ISO）提交发电场景。基于他们提交的出价，ISO安排了来自不同生成站的发电，包括热和可再生。由于风流的不确定性质，总是有可能不填充风电场的日程安排量。市场中这种违规行为可能会对发电公司施加经济负担（即失衡成本）。太阳能光伏电池可用于减少放松管制系统中不可预测的风饱和度的不利经济影响。本文为太阳能光伏和风电场的混合操作提供了一致，胜任和有效的操作方案，以最大程度地降低不平衡成本，这是由于实际风速和预测风速之间的不匹配而导致的不平衡成本。修改的IEEE 14-BUS和修改IEEE 30总线测试系统已用于检查所提出的方法的有用性。在这项工作中使用了三种优化技术（即，序列二次编程（SQP），智能花优化算法（SFOA），蜂蜜ba算算法（HBA））进行了比较研究。在这里提出了总线加载因子（BLF），以识别系统中最敏感的总线，用于放置风电场。SFOA和HBA优化技术已在这种类型的经济评估问题中第一次使用，这是本文的新颖性。在此处引入了总线加载因子（BLF），以识别系统中最敏感的总线。实施工作后，已经可以看到，太阳能光伏系统的运行减少了不平衡成本对可再生综合失调电源系统的不利影响。
欧洲陆军条例 350-1，2017 年 11 月 16 日
● 制定提交例外参加美国驻欧洲陆军预备指挥课程申请的政策（第 4-8b 段）。 ● 制定体能准备训练政策（第 4-9a 和 b 段）。 ● 取消要求士兵在每年 4 月 1 日至 10 月 15 日之间完成医疗评估和个人能力证明 (MEDIC) 表的要求（第 4-12a(2)(b) 段）。 ● 添加提供有关简易爆炸装置当前威胁信息的网站链接（第 4-16 段）。 ● 规定威胁缓解小组协助进行反简易爆炸装置 (C-IED) 培训（第 4-22 段）。 ● 更新美国驻欧洲陆军综合认证要求列表（表 B-2）。 ● 取消 Badger 小组作为 C-IED 培训的协调员（整个应用程序 H）。 ● 规定陆军训练网络在操作员级别提供 DTMS 协助和熟悉培训（第 I-5 段）。 ● 增加了要求部队指挥官协调部队语言学家和指挥语言项目经理对联合兵种语言训练中心的使用（第 K-17 段）。 ● 更新 CATC 教学课程列表（表 R-2）。 ● 通篇删除对第五信号司令部的引用。 ● 建立“受美国驻欧陆军作战控制的司令部”一词。 适用性。本规定适用于欧洲战区的美国陆军士兵、陆军部文职雇员和承包商人员。 记录管理。根据本规定规定的流程创建的记录必须根据 AR 25-400-2 进行识别、维护和处置。记录标题和说明位于陆军记录信息管理系统网站 https://www.arims.army.mil/ 上。 补充。未经训练司、G3/7 训练和演习司、副参谋长办公室、G3/5/7、HQ USAREUR（G3/7 TREX TNG）批准，组织不得补充本规定。表格。本条例规定了 AE 表格 350-1A、AE 表格 350-1B、AE 表格 350-1C、AE 表格 350-1D、AE 表格 350-1E 和 AE 表格 350-1F。AE 和更高级别的表格可通过欧洲陆军图书馆和出版系统 (AEPUBS) 获取，网址为 http://www.eur.army.mil/aepubs/。建议的改进。本条例的支持者是 G3/7 TREX TNG (mil 537-3267)。用户可以通过电子邮件将对本条例的改进建议发送至位于 USARMY Wiesbaden USAREUR 邮箱 G37 TNG 政策的 G3/7 TREX TNG。分发。本条例仅以电子形式提供，并发布在 AEPUBS 上，网址为 http://www.eur.army.mil/aepubs/。
+ 无线世界
美国人谈论的是向电子产品的“文化转变”，因为如今美国大学生向父母要的不是第一辆汽车，而是第一台电脑。而且，显然他们希望电脑就像他们过去希望第一辆汽车一样，在原始功率方面成为“最热门”的。在英国，如果说有任何“文化转变”正在发生，那无疑是由上个月的恶作剧所推动的，当时微软免费赠送《泰晤士报》，并向滚石乐队支付了 800 万英镑，为微软新电脑操作系统的发布提供背景音乐。甚至芯片也因无处不在的奔腾广告而获得了很高的知名度，严肃报纸的读者了解到西门子和富士通分别在英国投资了 10 亿美元建立芯片厂，艾伦·克拉克（因《日记》和《色狼》而出名）最近告诉《星期日邮报》专栏的读者，日本的工业实力来自其在“超高速集成电路”方面的实力，他说，这是每种制造设备的基础。这些事件让很多人意识到高科技是一个庞大而富有的行业，它催生了 39 岁的“地球上最富有的人”——比尔·盖茨——而且它正在迅速发展。所有这些公众意识只有一个问题——参与其中的公司，英特尔、微软、西门子、富士通等都是外国公司。没有机会——自从克莱夫·辛克莱爵士后悔以来
人工智能治理框架
1 Marwala, T.，2022 年。缩小差距：非洲的第四次工业革命。Pan Macmillan 南非。2 Marwala, T.，2023 年。人工智能、博弈论和政治机制设计（第 41-58 页）。新加坡：Springer Nature 新加坡。3 Roberts, H.、Hine, E.、Taddeo, M. 和 Floridi, L.，2024 年。全球人工智能治理：障碍和前进的道路。国际事务，第 iiae073 页。4 Ali, AE、Venkatraj, KP、Morosoli, S.、Naudts, L.、Helberger, N. 和 Cesar, P.，2024 年。透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何。arXiv preprint arXiv:2403.06823。 5 Hurwitz, E. 和 Marwala, T.，2007 年 10 月。学会虚张声势。2007 年 IEEE 系统、人与控制论国际会议（第 1188-1193 页）。 6 Markowitz, DM 和 Hancock, JT，2024 年。生成式人工智能比人类更偏向真相：核心真值默认理论原则的复制和扩展。语言与社会心理学杂志，43(2)，第 261-267 页。 7 Falco, G.、Shneiderman, B.、Badger, J.、Carrier, R.、Dahbura, A.、Danks, D.、Eling, M.、Goodloe, A.、Gupta, J.、Hart, C. 和 Jirotka, M.，2021 年。通过独立审计管理人工智能安全。自然机器智能，3（7），第 566-571 页。 8 Coeckelbergh, M.，2020 年。人工智能伦理。麻省理工学院出版社。 9 Elliott, D. 和 Soifer, E.，2022 年。人工智能技术、隐私和安全。人工智能前沿，5，第 826737 页。 10 Marwala, T.，2024 年。机制设计、行为科学和人工智能在国际关系中的应用。摩根考夫曼。 11 Verbruggen, A. 和 Laes, E.，2015 年。核电可持续性评估：国际原子能机构和政府间气候变化专门委员会框架的话语分析。环境科学与政策，51，第 170-180 页。 12 Marwala, T. 和 Mpedi, LG，2024 年。人工智能与法律。 Palgrave Mcmillan。13 Marwala, T.、Fournier-Tombs, E. 和 Stinckwich, S.，2023 年。使用合成数据训练人工智能模型：可持续发展的机遇和风险。arXiv 预印本 arXiv:2309.00652。14 Sidogi, T.、Mongwe, WT、Mbuvha, R. 和 Marwala, T.，2022 年 12 月。使用具有静态套利损失条件的生成对抗网络创建合成波动率曲面。2022 年 IEEE 计算智能研讨会系列 (SSCI)（第 1423-1429 页）。 15 Tshilidzi Marwala、Eleonore Fournier-Tombs、Serge Stinckwich，“监管跨境数据流：利用安全数据共享实现全球包容性人工智能”，联合国大学技术简报 3（东京：联合国大学，2023 年）。 16 Ebers, M. 和 Gamito, MC，2021 年。算法治理和算法治理。Springer。 17 Marwala, T.，2014 年。用于理性决策的人工智能技术。Springer。 18 Marwala, T. 和 Hurwitz, E.，2017 年。人工智能与经济理论：市场中的天网（第 1 卷）。Cham：Springer International Publishing。 19 Sasikala, P.，2012 年。云计算与电子政务：进步、机遇和挑战。国际云计算应用与计算杂志 (IJCAC), 2 (4), 第 32-52 页。20 Marwala, T., 2023. 政治中的情报、博弈论与机制设计 (第 135-155 页)。新加坡：Springer Nature 新加坡。