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pl.lb.006供应商行为守则（SCOC）
监视供应商应确保其可以任命的Landbell集团或第三方审计师，审查分包商的所有层次的权利，并应真诚地与Landbell Group合作就审查过程进行合作。此类评论可能包括审核，访问供应商和分包商的设施以及与员工的机密访谈以及相关文件的审查。
可持续稻米平台产销监管链 (CoC) 政策...
1.1.1 可持续稻米平台 (SRP) 是一个全球多利益相关方联盟，由来自公共、私营、研究、民间社会和金融部门的 100 多家机构成员组成。SRP 由国际稻米研究所 (IRRI)、联合国环境规划署 (UNEP) 和私营部门合作伙伴于 2011 年共同召集，是一个独立的非营利性会员协会。SRP 与其成员和合作伙伴合作，通过改善小农生计、减少稻米生产的社会、环境和气候足迹，以及为全球稻米市场提供可持续生产的稻米的保证供应，来改变全球稻米行业。
椰子：结构代码理解不会从树中掉出来
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已显示出涉及结构化和非结构化文本数据的各种任务中的不断表现。最近，LLMS表现出了非凡的能力，可以在不同的编程语言上生成代码。针对代码生成，维修或完成的各种基准测试的最新结果表明，某些模型具有与人类相当甚至超过人类的编程能力。在这项工作中，我们证明了这种基准上的高性能与人类的先天能力理解代码的结构控制流。为此，我们从Hu-Maneval基准测试中提取代码解决方案，相关模型在其上执行非常强烈的执行，并使用从相应的测试集采样的函数调用来追踪其执行路径。使用此数据集，我们研究了7个最先进的LLM与执行跟踪匹配的能力，并发现尽管该模型能够生成语义上相同的代码，但它们仅具有跟踪执行路径的能力有限，尤其是对于更长的轨迹和特定的控制结构。我们发现，即使是表现最佳的模型，Gemini 1.5 Pro只能完全正确地生成47％的人道任务的轨迹。此外，我们引入了一个不在人道主义的三个关键结构的子集，或者仅在有限的范围内包含：递归，并行处理和面向对象的编程原理，包括诸如继承和多态性之类的概念。是oop，我们表明，没有研究的模型在相关痕迹上的平均准确度超过5％。通过无处不在的人道任务进行这些专门的部分，我们介绍了基准椰子：用于导航理解和测试的代码控制流程，该椰子可以衡量模型在相关呼叫（包括高级结构组件）中跟踪代码执行的模型。我们得出的结论是，当前一代LLM仍需要显着改进以增强其代码推理能力。我们希望我们的数据集可以帮助研究人员在不久的将来弥合这一差距。索引术语 - 代码理解，大语言模型，代码执行，基准
通过原位膨胀法对 CoCrMo 粉末进行烧结分析
通过膨胀法研究了 CoCrMo 粉末的烧结动力学。预合金球形粉末轴向压实并在 1300°C 至 1375°C 之间烧结。结合 EDS 分析的 SEM 图像用于评估烧结样品的微观结构。还评估了烧结样品的显微硬度。致密化在固态和半固态下进行。最终致密化以液体的出现为主，液体填充了剩余的孔隙。在烧结的中间阶段和最后阶段，主要的扩散机制是体积扩散和粘性熔剂扩散。硬度也随着温度的升高而增加。确定在钼中达到了由于液体反应而形成的金属间化合物。硬度的增加归因于致密化和共晶液体凝固产生的应力。结论：CoCrMo粉末的烧结应在1350至1375°C之间进行以获得更好的力学性能。
供应商行为准则 (SCoC)
可持续发展和道德行为是 Spitz 集团的核心关注点。我们致力于将这些原则贯穿于我们的整个供应链，并期望我们的供应商遵守国际公认的标准，例如《联合国工商企业与人权指导原则》和《国际劳工组织公约》。确保在我们的供应链中遵守这些原则对 Spitz 和所有集团公司来说都至关重要。作为我们中央采购政策的一部分，我们的目标是通过密切合作，不断发展我们供应商在其供应链和我们的供应链中的可持续发展绩效。我们希望我们的供应商遵守所有适用法律，并符合国际公认的人权、环境、社会和公司治理标准（“ESG 标准”）。我们还希望供应商要求自己的供应商和分包商遵守这些标准。
![[待审查草案] 奥兰治县 CoC 战略计划](/simg/b/b9a0ec4370a987278fc02a162deb04800901d959.webp)
[待审查草案] 奥兰治县 CoC 战略计划
• 到 2026 年 12 月 31 日，奥兰治县 CoC 将对无家可归者应对系统进行全面分析，确定边缘化和代表性不足群体在住房和服务方面的系统性不平等和不公正。这将包括分析某些群体是否更有可能或更不可能加入庇护所/TH、RRH 和 PSH 计划类型（如果适用），以及为什么会如此。 • 根据这些发现，到 [计划结束日期]，CoC 将与有生活经验的人和机构工作人员合作，设计和实施至少三项解决这些不平等问题的新政策、程序或做法，目标是为至少 80% 与该系统互动的来自历史边缘化社区的个人改善公平结果。CoC 还将确保至少 95% 为 CoC 资助机构工作的员工和合作伙伴接受有关系统性不公正的历史及其对无家可归者的影响的培训。
ircoco：立即奖励指导代码完成的深入强化学习
代码完成旨在通过基于当前的编程环境预测潜在代码来提高编程生产率。最近，预先训练的语言模型（LMS）在这一领域变得突出。已经提出了各种方法使用监督的调整（SFT）技术来完成代码完成。但是，这些模型的固有暴露偏见可能会导致序列完成的早期累积错误，从而导致随后完成的更多错误。为了解决这个问题，深度加强学习（DRL）是用于完成代码完成LMS的替代技术，可以提高概括能力和整体性能。然而，将基于DRL的策略整合到代码完成中面临两个主要挑战：1）代码上下文的动态性质要求完成模型快速适应变化，这为传统的DRL策略构成了困难，该策略的重点是延迟奖励最终代码状态。2）很难评估部分代码的正确性，因此，基于奖励再分配的策略不能适应代码完成。为了应对这些挑战，我们提出了Ircoco，这是一个基于DRL的代码完成框架。此框架旨在提供即时的奖励，作为检测代码完成期间连续编辑引起的动态上下文更改的反馈。借助即时反馈，精细调整的LM可以更加精确地了解当前上下文，从而有效地调整LM并以更重新确定的方式优化代码完成。实验结果表明，使用IRCOCO进行的精细培训的LMS导致代码完成任务的显着改进，表现优于基于SFT和其他基于DRL的基础线。