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根据条款提供的信息欧盟法规 2016/679 第 13 和 14 条
根据此信息，根据 (EU) 2016/679 条例（以下简称为“GDPR”），Comunità Collinare del Friuli（CF 80010250308），注册办事处位于 Piazza Castello n。 7, 33010 Colloredo di Monte Albano (UD)，电话。 0432 889507，电子邮件：segreteria@collinare.regione.fvg.it，PEC：comunitacollinare.friuli@certgov.fvg.it，作为数据控制者，临时主席旨在向相关方提供与 Ufficio Unico SUAP Friuli Collinare 员工执行的个人数据处理操作有关的所有相关信息。请注意，本信息通知中提及的处理根据艺术规定属于共同所有权。 26 GDPR 与以下市镇合作，参与业主社区：Basiliano、Buja、Cassacco、Colloredo di Monte Albano、Coseano、Dignano、Fagagna、Flaibano、Forgaria nel Friuli、Majano、Moruzzo、Osoppo、Pagnacco、Povoletto、Ragogna、Rive d'Arcano、San Daniele del Friuli、San Vito di Fagagna、Treppo Grande。相关方若想获得关于数据控制者进行的处理的更多信息或主张其权利，可以联系秘书处或数据保护官，其联系方式如下所示。数据保护官 (DPO) 数据保护官 (DPO) 是 Dr. Gilberto Ambotta，联系电话为：电话：3291215005，普通电子邮件：info@gaservice.info，PEC：gilberto.ambotta@mailcertificata.it。处理目的 相关方的个人数据将用于以下目的：a. SUAP 程序的管理（以开展生产活动和提供服务为目的的程序，以及与本地化、建设、改造、重组或改造、扩建或转让以及停止或恢复上述活动的行动有关的程序）； b.商业、手工艺和酒店业的开业认证通知； c.颁发授权、执照、特许权或同意契约（不论名称为何）； d.公共区域贸易临时优惠；和。管理与地方、区域和国家市场展览授权发布相关的程序； f.旨在颁发属于 SUAP 管辖范围内的健康授权的调查； g.住宿设施的登记、开设、修改和终止。处理方法 数据处理由授权人员进行，以保证其安全性和保密性。它使用纸质和 IT 工具进行，采用适当的技术和组织措施来保证并能够证明处理符合 GDPR，以及适用于预防和/或降低相关风险。数据存储在数据控制者注册办事处的服务器上，也可能存储在数据控制者用来开展与上述处理相关的活动（IT 服务，例如提供 SUAP 门户网站等）的专业公司的总部。数据控制者不会将相关方的数据传输至任何第三国或任何国际组织。处理的法律依据 数据控制者在履行其机构职能时将处理个人数据，以完成现行立法关于生产活动一站式服务中心职能所赋予的任务；不时进行的处理均基于下述法律依据。对于上述 a)、b)、c)、d)、e)、f) 和 g) 中所示的目的，处理的法律依据由艺术构成。 6 杆。 1、信件e) GDPR（即执行公共利益任务或与数据控制者被赋予的公共权力的行使有关）以及在适用的情况下，艺术。 6 公司1 封信。 c) GDPR（履行数据控制者所受的法律义务）和艺术。 2-ter 立法法令编号196/2003 号（经第 101/2018 号立法法令修订）；任何特殊数据处理（始终与目的严格相关）的法律基础是艺术。 9 杆。 2 封信。 g) GDPR（即出于重大公共利益的原因而必须进行处理）。提供数据的强制性或可选性 出于第 a)、b)、c)、d)、e)、f) 和 g) 条所述目的，提供数据是强制性的。如果不这样做，数据控制者将无法履行现行立法赋予其的公共利益任务，也无法履行对其施加的义务，并且可能受到现行立法规定的因未能提供相关数据而施加的任何制裁，导致数据控制者将无法发布利益相关方要求的任何条款。向第三方传达数据 相关方的个人数据将由数据控制者、其指定的数据处理者以及有权处理这些数据的人员处理。数据可能会传达给现行立法确定的主体。除非现行法律要求（例如，根据第 33/2013 号立法法令规定的行政透明度原因或为了遵守数据控制者的在线公告板上的发布义务），否则不会披露个人数据。数据控制者的名单可在数据控制者的总部查阅。保留时间所有者的档案从一开始就是文化资产（文化和景观遗产法第 10 条第 II 款 b 项）。因此，在为数据控制者开展机构活动而进行数据处理时，已处理的数据将按照现行立法（《文化遗产和景观法典》和第 445/2000 号总统令《行政文件合并文本》）以及文化遗产部档案总局制定的档案保护和处置指南和计划所规定的期限保留。所有者处理包含电子文档的纸质档案或数据库的程序是丢弃档案文件的程序，这须经档案管理部门的授权（《文化遗产和景观法》第 21 条第 I 款 d 项）。存在自动化决策过程 没有自动化决策过程。相关方的权利 用户可以行使以下权利：访问数据（GDPR 第 15 条）；纠正（GDPR 第 16 条）、删除（GDPR 第 17 条）、限制数据处理（GDPR 第 18 条）；数据可移植性（GDPR 第 20 条）；反对处理（GDPR 第 21 条）；随时撤销您已给予的任何同意（GDPR 第 13 条第 II 款 c 项）。相关方可以随时通过上述联系方式联系数据控制者或 DPO 行使其权利，也可以通过填写数据控制者网站上的相应表格来行使其权利。向监管机构提出投诉的权利如果利害关系人认为其权利或现行的隐私保护法规受到侵犯，他/她可以向个人数据保护担保人提出投诉。相关方的权利 用户可以行使以下权利：访问数据（GDPR 第 15 条）；纠正（GDPR 第 16 条）、删除（GDPR 第 17 条）、限制数据处理（GDPR 第 18 条）；数据可移植性（GDPR 第 20 条）；反对处理（GDPR 第 21 条）；随时撤销您已给予的任何同意（GDPR 第 13 条第 II 款 c 项）。相关方可以随时通过上述联系方式联系数据控制者或 DPO 行使其权利，也可以通过填写数据控制者网站上的相应表格来行使其权利。向监管机构提出投诉的权利如果利害关系人认为其权利或现行的隐私保护法规受到侵犯，他/她可以向个人数据保护担保人提出投诉。相关方的权利 用户可以行使以下权利：访问数据（GDPR 第 15 条）；纠正（GDPR 第 16 条）、删除（GDPR 第 17 条）、限制数据处理（GDPR 第 18 条）；数据可移植性（GDPR 第 20 条）；反对处理（GDPR 第 21 条）；随时撤销您已给予的任何同意（GDPR 第 13 条第 II 款 c 项）。相关方可以随时通过上述联系方式联系数据控制者或 DPO 行使其权利，也可以通过填写数据控制者网站上的相应表格来行使其权利。向监管机构提出投诉的权利如果利害关系人认为其权利或现行的隐私保护法规受到侵犯，他/她可以向个人数据保护担保人提出投诉。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。
通过直接偏好优化将蛋白质生成模型与实验适应性对齐
在未标记的蛋白质数据集上训练的生成模型表明，没有任何特定于任务的训练数据，可以预测某些生物学功能。但是，此功能并未扩展到所有相关功能，在许多情况下，无监督的模型仍然不足以特定于任务，监督的基线。我们假设这是由于基本的“一致性差距”所致，在该差距中，在无监督培训期间所学的规则不能保证与感兴趣的功能有关。在这里，我们演示了如何为蛋白质生成模型提供有用的特定任务信息，而不会失去训练期间学到的丰富的一般知识。使用称为直接偏好优化（DPO）的优化任务，我们通过鼓励模型希望稳定而不是稳定的变体，从而使结构调节的语言模型对齐，以生成稳定的蛋白质序列。我们所产生的模型ProteIndpo是第一个结构条件的语言模型偏好于实验数据。ProteIndpo实现了竞争性稳定性预测，并始终优于该模型的无监督和填充版本。值得注意的是，对齐模型在其训练数据之外的领域也表现良好，以实现大蛋白的绝对稳定性预测和多链复合物的结合亲和力预测，同时还可以实现多种骨干的单步稳定。这些结果表明，ProteIndpo从其生物物理对齐数据中学习了可推广的信息。
补充至2018年螺旋 - note-lic-dsf。 ...
BoP Balance of Payments CI Composite Indicator CAT DDO Catastrophic Deferred Drawdown Options CCDR WB Country Climate and Development Report CC-MFMod WB Climate Change Macro-Fiscal Model CPD IMF Climate Policy Diagnostics CRDC Climate-Resilient Debt Clauses DCC Debt Carrying Capacity DPO WB Development Policy Operation DSA Debt Sustainability Analysis DSF Debt Sustainability Framework ECF IMF Extended Credit设施EFF IMF扩展基金设施FX外汇GN指南注意GRA IMF的一般资源帐户GSDR全球主权债务圆桌会议IDA国际发展协会IMF国际货币基金LIC低收入国家LIC国家LIC-DSF债务可持续性债务可持续性的低收入国家MAC市场MAC市场的Mac-Access Mac-Access Mac-Access Mac-Access MAC-Actiment Isportim new Isportim new Isportim new Memibrium MOMIBIUM MOMIBRIUM MOMIBIM MOUN MOMIBIM MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN MOUN委员会OSI官方部门参与PRGT IMF贫困和增长信任PV现代价值现值RSF IMF IMF的弹性和可持续性设施SCDI国家持有债务工具工具SPR SPR策略，政策和IMF SRDSF SRDSF SRDSF SOVEREIGN的风险和审查部
Visakhapatnam - 530 005（印度政府...
si帖子名称（等级）邮政编码号帖子保留F1项目主管（技术）01/2024/AGM01 02 02-ur F2 dy。项目官（海军陆战队）01/2024/AMC01 01 01-ur F3 Dy。项目官员（IT/ERP/网络安全）01/2024/AMC02 03 01-ur; 01-ews; 01-OBC F4 DY。项目官员（工厂维护）01/2024/AMC03 01 01-ST F5 DY。项目官员（技术）01/2024/AMC04 04 02-ur; 01-ews; 01-ST F6 DY。项目官（HR/Admin）01/2024/AMC05 03 01-EWS; 01-OBC; 01-ST F7 DY。项目官（技术）-Chennai 01/2024/AMC06 02 01 -ur; 01-ews f8 dy。项目官员（安全与消防服务）01/2024/AMC07 01 01-ur F9 dy。项目官（潜艇）01/2024/AMC08 05 01-ur; 01-ews; 02-OBC; 01-ST F10 DY。项目官（德里办公室）01/2024/AMC09 01 01- UR F11医疗官（DPO等效）01/2024/AMC10 06 06 02-ur; 01-ews，02-obc; 01-SC F12助理。项目官（设计）01/2024/jmc01 02 01-ur; 01-st
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
人工智能政策
目前没有直接涉及人工智能使用的立法。但是，如果人工智能系统正在使用或收集个人数据，它将属于 UKGDPR 和 2018 年数据保护法案 (DPA) 的范围。这可能包括使用个人数据来训练或测试人工智能，和/或部署技术，并指理事会持有的任何个人数据，无论是与同事的个人数据还是客户信息有关。UKGDPR 和 DPA 赋予个人某些权利，在使用或创建他们的个人数据时，特别是用于自动决策。因此，使用人工智能具有固有风险，必须在开发和使用所有相关人工智能技术时考虑这些风险。在开展任何涉及人工智能的活动时，同事们需要进行全面的风险评估和审查，并考虑所有潜在影响，包括 UKGDPR 和 DPA 的影响、法律合规性、偏见和歧视、安全和数据主权。如果实施新系统或升级现有系统，可能涉及使用个人数据，同事们还需要完成数据保护影响评估 (DPIA)。如果在项目开始时完成，它可以帮助理解和减轻任何风险。让理事会的 DPO 参与进来以寻求建议和指导是一种很好的做法。在所有情况下，同事都应与理事会的数据保护官保持联系。信息专员办公室已经制定了关于将 UKGDPR 应用于人工智能系统中的信息使用的指南，政府也制定了可以类似使用的数据伦理框架。
DP 船舶设计理念指南
ABS 美国航运局 AC 交流电 AFC 施工批准 AGP 高级发电机保护 AI 资产完整性 AODC 海上潜水承包商协会 API 美国石油学会 ASOG 活动特定操作指南 AVR 自动电压调节器 BOP 井喷防止器 BV 必维国际检验集团 CFD 计算流体动力学 CMF 共模故障 CP 可控螺距 CPP 可控螺距螺旋桨 DGNSS 差分全球导航卫星系统 DGPS 差分全球定位系统 DNV DET 挪威船级社 DP动态定位 DPCS 动态定位和控制系统 DPO 动态定位操作员 DPS 动态定位系统 DPVOA 动态定位船东协会 DSV 潜水支持船 接地 ECR 发动机控制室 ER 增强可靠性 ESD 紧急关闭系统 F & G 火灾和气体 FAT 工厂验收测试 FMEA 故障模式和影响分析 FMECA 故障模式影响和临界性分析 FOG 光纤陀螺仪 FPP 定距螺旋桨 FPSO 浮动生产储存排水 FSVAD 船旗国验证和验收文件 FW淡水 GA 通用警报 GNSS 全球导航卫星系统 GPS 全球定位系统 地面地球 HAT 港口验收试验 HAZOP 危险与可操作性 HDOP 水平位置稀释 HIL 硬件在环 HMI 人机界面
Scaling Solar 2 独立电力生产商 (IPP) 项目
ADB 亚洲开发银行 ADSCR 平均债务偿还率 AIIB 亚洲基础设施投资银行 ASA 咨询服务和分析 BESS 电池储能系统 资本支出 CCGT 联合循环燃气轮机 CCS 碳捕获与储存 CESMP 承包商 ESMP CHSMP 社区健康与安全管理计划 CLO 社区联络官 COD 商业运营日期 COVID-19 2019 年冠状病毒病 DFI 发展金融机构 DPO 发展政策运营 DSCR 债务偿还率 EBIT 息税前利润 EBITDA 息税折旧摊销前利润 EBRD 欧洲复兴开发银行 ECCH 阿联酋波斑羚保护中心 EHS 环境、健康与安全 EIA 环境影响评估 EIB 欧洲投资银行 EIRR 经济内部收益率 ENPV 经济净现值 EPC 工程、采购和施工 EPRP 应急准备与响应 ERR 经济回报率 ESAP 环境与社会行动计划 ESHS环境、社会、健康和安全 ESIA 环境和社会影响评估 ESMAP 能源部门管理援助计划 ESMP 环境和社会管理计划 ESMS 环境和社会管理体系 FM 财务管理 GBV 性别暴力 GDP 国内生产总值 GHG 温室气体 GoU 乌兹别克斯坦政府 GSA 政府支持协议 IFC 国际金融公司 IFI 国际金融机构 IFRS 国际财务报告准则 IMF 国际货币基金组织
RLRF4REC：从recsys反馈中学习增强建议
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）在不同领域表现出了出色的性能，促使研究人员探索其在推荐系统中使用的潜力。最初的尝试利用了LLM的特殊功能，例如通过文本学习丰富的知识和强大的实现，这涉及将建议任务作为提示。尽管如此，由于LLMS的培训任务与建议任务的培训任务之间存在很大的差异，并且在预训练期间的建议数据不足，因此LLM在推荐任务中的性能仍然是最佳的。本文Intro-duces rlrf4rec是一个新颖的框架，该框架整合了从recsys反馈中学习的增强框架，以增强推荐的重新推荐（RLRF4REC）与LLMS解决这些挑战。具体来说，我们首先具有基于用户交互历史记录的LLM生成推断的用户偏好，然后将其用于增强传统的基于ID的序列推荐模型。随后，我们基于知识增强建议模型培训了奖励模型，以评估LLM的推理知识质量。然后，我们从N样品中选择最佳和最差的响应来构建用于LLM调整的数据集。最后，我们设计了一种具有直接偏好优化（DPO）的结构对齐策略。我们通过广泛的实验验证了RLRF4REC的有效性，与基准相比，建议指标的建议量度有显着改善。这表明我们的方法显着提高了LLM响应推荐系统中指令的能力。