This study is dedicated to: #Mal Abul-Hassan-Aliyu (Audi) #Hajiya Rabi'atu (Ya-Takko) #Alh Abbas Usman #Alh Abbas Dabo Sambo *Lawal, *Sani, Alh Yahaya, Haj Amina (Dudu), *Haj Maryam (Mairo), *Abdullahi, Alh Ibrahim (Iro), *Bello, Haj Halima, Alh Ahmed Tijjani, Haj Fatima (Lanti) Alh Shehu #Alh Zubairu Usman #Haj Salamatu (Yamini) Justice Binta Zubairu Amina, Abidah, Adilah, Anisah,*Aqibah &*Aqilah, Aslamah, Aunatullah Rukayya, Fatima #Prof Dahiru Yahya Hajiya Fatima-Uwani (Goggo) Dr Anisah Yahya Al-Amin, Abidallah, Adil, Anees, Aslam Yusuf #Alh Adamu Hamakan #Haj Khadijah (Baaba) Haj Rukayya Adamu Aisha, *Sadiq, Raheema, Halima Musa, Fadilah #Alh Ahmadu Ido #Haj Hauwa'u (Inna) Haj Zainab Ahmad Arif、Anisah、Nafisah #Alh Abubakar Tanimu Kwarbai #Alh Ibrahim Balarabe Hussaini #/* 已故 愿死者的灵魂安息在 Aljannah Firdaus。阿明,阿明。
您继续承保范围的权利:如果您想在结束后继续覆盖范围,则有一些机构可以提供帮助。这些机构的联系信息是:德克萨斯州保险局,瓜达卢佩街333号,奥斯汀,德克萨斯州78701,电话1-800-578-4677或http://www.tdi.texas.gov/index.htex.html或1-855-Scsar-55。您也可以使用其他覆盖范围选项,包括通过健康保险市场购买个人保险范围。有关市场的更多信息,请访问www.healthcare.gov或致电1-800-318-2596。您的申诉和上诉权利:如果您对拒绝索赔的计划提出投诉,则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息,请查看您将获得该医疗要求的福利的说明。您的计划文件还提供完整的信息,以提交索赔,上诉或申诉。有关您的权利,本通知或协助的更多信息,请联系:http://www.tdi.texas.gov/index.html。该计划提供最低基本覆盖范围?是。最低限度的覆盖范围通常包括计划,通过市场或其他个人市场政策获得的健康保险,Medicare,Medicaid,Chip,Tricare以及某些其他覆盖范围。如果您有资格获得某些类型的最低基本覆盖范围,则可能没有资格获得高级税收抵免。该计划是否符合最低价值标准?不适用。中文(中文):如果需要中文的帮助,请拨打这个号码,请拨打这个号码1-855-672-2789。对于您的计划,Woesn Moes不符合最低价值标准,您有资格获得高级税收抵免,可以帮助您通过市场来制定计划。语言访问服务:西班牙语(Español):对于Obtener Asstencia en Spanish,Lleme Al 1-855-672-2tagalog(Tagalog):功夫Kailangan ninyo Tagalog的帮助电话1-855-672-2navajo(dine):dinehgo shika at'ohwol ninisingo,kwiiijijigo holne'1-855-672-2
本文比较了不同的船舶性能建模方法,目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比,使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外,还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法,称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化(例如路线和速度优化)的理想构建块。与其他方法相比,船舶内核具有出色的长期准确性,使其成为性能监控用例(例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划)的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
结论:调查结果表明,动态定价提供了重要的好处,例如收入优化,增强的竞争力和改善的库存管理。必须解决与所感知的公平,道德考虑和技术要求有关的挑战。该研究揭示了动态定价对高价值客户的假定影响,强调需要透明且公平的定价策略来维持其信任和忠诚度。这项研究强调了通过道德数据使用和连续的技术适应来解决这些挑战的重要性,以有效地优化定价策略。该研究对动态定价的战略意义提供了全面的理解,为学术界和实践提供了宝贵的见解。
谐振转换器通常采用比硬开关转换器更高的开关频率,即使开关能量稍微减少,也能降低设备的工作温度并提高电源效率。此外,较小的关断过压也有助于降低开关损耗。表 1 报告了不同功率水平下关断期间的过压。ACEPACK SMIT 有助于降低约 8% 的过压。
2023年社区健康需求评估(CHNA)通过分析影响健康成果的广泛社会,经济,环境,行为,行为和临床因素来确定社区中的优先健康需求。为了更好地了解该社区的整体需求,我们回顾了来自各种已发表来源的定量数据,并在可用的情况下将其与水疗中心(服务计划区),县和州一级的基准数据进行了比较。此外,还通过访谈,书面调查,社区召集和焦点小组收集了当地利益相关者的现有资源和创新思想以满足这些优先需求的想法。根据发现,MLKCH制定了其2024 - 2026年实施策略,该战略重点介绍了社区健康需求评估中确定的最重要的健康需求。与社区合作伙伴合作,MLKCH建立了六个财政年度的优先事项(FY)2024(2023年7月1日至2024年6月30日):
● 随着极端天气事件越来越频繁,更长、容量更大的输电线路对于将电力从未受极端天气影响的地方输送到受灾严重地区的客户至关重要,从而避免代价高昂的停电和能源价格飙升。我们都在 2022 年的冬季风暴埃利奥特中吸取了这一教训,当时 MISO 的 10 家天然气厂中有 3 家在寒冷中倒塌。● Tranche 2.1 线路将通过增加长距离输送的电量并降低极端天气地区停电的可能性,在 20-40 年内为消费者节省 3.94-5.57 亿美元。
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%。
宾夕法尼亚州面临气候变化带来的严重后果,包括极端高温、极端降雨和洪水。联邦气候行动,包括来自《通货膨胀削减法案》(IRA)和《两党基础设施法》(BIL)的资金,正在帮助宾夕法尼亚州将这些影响降至最低,并为清洁能源的未来做好准备。大多数(58%)宾夕法尼亚州选民在了解了清洁能源计划的政策后都表示支持,截至 2023 年 12 月,宾夕法尼亚州已从清洁能源计划中获得超过 55 亿美元的资金。清洁能源投资已经创造了 1,157 个高薪清洁能源工作岗位,并为基斯通州的家庭节省资金提供了更多机会。目前,资金将流向全州各地的社区,以促进气候适应能力、减少污染和推进气候智能型农业。
