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CDLP2040-CC05 能源纸
肯特郡议会委托 Anthesis 进行研究和建模，作为 BEIS 项目的一部分，旨在为实现净零排放的减排途径提供区域和地方预测。Anthesis 为肯特郡议会所做的工作提供了一份报告《肯特和梅德韦排放分析和净零排放途径》（2020 年 12 月），其中列出了减少化石燃料能源需求和随之而来的碳排放的途径。Anthesis SCATTER 模型使用的行动层次基于既定的供需平衡方法，符合实现净零排放的国家战略：减少对化石燃料能源的需求；转向电力作为主要能源传输；对电力生产进行脱碳，最后抵消任何剩余的碳排放。
DLA 信息操作 (J6) - 国防后勤局
信息运营 (J6) 充当 DLA 知识经纪人，为国防部/DLA 物流业务社区提供全面、最佳实践的技术支持，从而实现专家质量的信息系统、高效且经济的计算、数据管理、电子商务和电信服务。
可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
ddl615lipkb/00飞利浦窄体杠杆式智能锁
电池电压低于4.8V以下时电池警报低，前组件上的“ 0”键亮红色，提醒您更换电池。Philips DDL615-5HB具有type-C（USB-C）接口，使您可以连接5V电源库以获得紧急电源。使用此简单的解决方案，您可以将电池较低的问题放在身后，并确保您的智能锁正常运行，使您每天放心。
美国环保署 2022-2032 愿景的 TMDL 优先战略
2025 年 1 月 24 日 简介 《联邦清洁水法》第 303(d)(1)(A) 条规定，各州必须为需要开发总最大日负荷 (TMDL) 的水道制定优先级排序。该优先级排序必须包括损害的原因，并考虑污染的严重程度和水体的用途。本文件包含宾夕法尼亚州对美国环境保护署 (USEPA) TMDL 计划 2022-2032 愿景的优先级排序理由。根据 40 CFR 130.7(b)(4)，这一原理将有助于指导在宾夕法尼亚州选择特定水体进行 TMDL 开发，以两年为周期，从 2024 年 10 月 1 日开始，用于美国环保署 2022-2032 愿景的剩余部分。除了 TMDL，此优先级排序还设想在适当的情况下使用其他类型的修复计划，包括下文所述的提前修复计划 (ARP) 和保护计划。虽然这种优先级策略有助于以有组织和周到的方式规划未来工作，但它并不意味着严格限制此时间范围内的项目，因为可能会出现不可预见的需求和机会。高效 TMDL 开发的一个关键实际考虑是开发特定污染物/用途组合的方法所需的大量资源投入。例如，用于开发因淤积而导致的水生生物使用障碍的 TMDL 的方法可能与用于解决因病原体导致的娱乐使用障碍的数据和方法大不相同。为了最大限度地提高项目资源的有效利用，明智的做法是一次关注一种特定的污染物/用途组合，并在将重点转向其他污染物/用途组合之前制定许多类似的 TMDL。因此，宾夕法尼亚州环境保护局 (DEP) 正在根据本美国环境保护署愿景周期的目标污染物/用途组合简短列表组织此拟议优先级排名。指定用途和令人关注的污染物对宾夕法尼亚州 2022 年综合水质报告最终版和 2024 年综合水质报告草案的审查显示，水生生物用途的损害最为常见，其次是娱乐用途的损害。相比之下，鱼类消费和供水用途的损害则不那么常见。在水生生物用途类别中，淤积损害最为常见，其次是金属、pH 值和营养物损害。病原体/大肠杆菌 (E. coli) 是娱乐用途类别中唯一列出的污染物原因。下面进一步讨论在未来几年内对 TMDL/ARP 开发中每种污染物进行优先排序的理由。
CDS MIDLANT - MyNavyHR
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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。