1. 在州和整个城市层面对能源和能源行业进行格局分析,了解治理结构、监管框架和正在进行的能源效率和可再生能源项目,同时考虑包容性和公平性;建立城市组合、利益相关者映射、协商和数据收集 2. 构建能源和能源行业脱碳行动和战略组合 3. 通过设定能源转型目标、考虑州和国家承诺、优先考虑符合马哈拉施特拉邦 43 个城市能源转型的行动和战略,制定城市路线图,借鉴《孟买气候行动计划》中已经概述的能源转型目标; 4. 加强城市和州相关利益相关者的能力
03.07.2024 57491FL053 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL063 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL152 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491FL162 KEY KIT 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG230 KEY KIT EU 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG280 KEY KIT E2 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SG330 KEY KIT EK 05.04.2024 - D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491SJ051密钥套件05.04.2024 -D240003 Panasonic Energy Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.07.2024 CR1620 03.07.2024 57491VA122密钥套件EU 05.04.2024 -D240003 Panasonic Energy Panasonic Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57491VA192 57491VA220密钥套件05.04.2024 -D240003 Panasonic Panasonic Tokai Rika CR1620 03.07.2024 57497AJ142密钥板钥匙板钥匙板2024/5/27(P)2024/6/6/25(M) -
随着人工智能产品的普及,人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功,人类需要了解人工智能的能力,以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中,以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要,以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能,但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此,这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时,行业研究人员已经制定了指导方针,以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而,这些指导方针通常过于宽泛,无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距:一个实证实验,研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助;以及一个教育资源,帮助行业设计师了解用户可能有什么问题,以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明,解释并不总是有助于信任校准,实际上可能会损害信任校准,尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明,人们渴望一种全面但易于访问的教育资源,以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
在这项工作中,我们提出了梦想,这是一种fMRI到图像的方法,用于重建从大脑活动中查看的图像,基于人类Vi-Sual System的基本知识。我们制作的反向途径模仿了人类如何看待视觉世界的高度和平行性质。这些量身定制的途径专门用于fMRI数据的解密语义,颜色和深度线索,反映了从视觉刺激到fMRI录音的前进途径。这样做,两个组件模仿了人类视觉系统中的反向过程:反向Vi-Sual Toalsosis Cortex(R-VAC)逆转了该大脑区域的途径,从fMRI数据中提取语义;反向平行的PKM(R-PKM)组件同时预测fMRI信号的颜色和深度。实验表明,从外观,结构和语义的一致性方面,我们的方法优于最新模型。代码将在https://github.com/weihaox/dream上提供。
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习(RL):基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器(DVS)。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题,我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示(DMR)框架。它将输入分为三个不同的组成部分:与任务相关的效果(共同功能),RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息;这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束,与共同创作形成对比,以最大程度地差异。广泛的经验表明,通过明确分开不同信息的类型,我们的方法可实现与最先进的方法相比,实质性改善的政策绩效。
•低端国内类别消费者和中小型企业的负担能力问题,以及需要公平地分配来自水力,风和太阳能等土著资源产生的电力。•国内TOU率不合理,应降低•应进行成本审计和派遣审计,以确保成本合理且高效。•通过无所作为的成本是不公平的;在网格中增加了低成本的土著电力,对消费者的错误政策决定差。•“ Grama Sewaka”办公室发现,由于这些办公室提供的公共服务,应为政府适应津贴支付账单,因此应提供救济•在比较国际指数时,CPC和Lanka Coal Ltd假定或提供的燃料价格过高。因此,应建立燃料供应协议•现有的宗教关税是无法承担的。要求明确指令对哪种关税适用于宗教批量供应联系。政府应向宗教机构提供太阳能系统。应为非营利性公共机构提供救济•诸如塑料/聚乙烯制造的行业具有较高的能量强度,受关税息肉影响,因此关税应减少。他们的竞争力受到关税增加的严重影响。降低峰值行业的利率太高,不会鼓励载荷转移•工业关税还应获得降低成本的好处,以使斯里兰卡服装行业在全球竞争激烈•高固定费用不合理,不鼓励节能。因此,可以减少固定费用并将其添加到能源费中•应付出更多的努力来提高能源效率和节能•应允许使用电力驱动器来增加电力行业的私营部门投资,并允许私营公司绕过CEB效率低下。应引入多买家模型•法定断开连接后的重新连接费用不公平•安全存款的利息应按照《电力法》的要求支付
该计划得到了美国能源部的国家和社区能源计划(SCEP)的支持,该计划在美国的非营利计划和2022年的2022年资助机会公告(FOA)方面提供了非营利双党双方基础设施法(BIL)奖励编号DE-SE-SE-SE-0001003的能源改进。
1. 本申请表及随附文件所含信息完整准确。 2. 市政当局尚未就该申请作出决定。 3. 本人知悉,根据第 86(1)(d) 条,在申请中提供明知为虚假、不正确或误导或不相信其正确而提供的细节、信息或答案均属违法。 4. 本人已获得适当授权代表业主提出此申请,且(如适用)随附相关授权书/同意书的完整副本。 5. 本人已被任命代表业主提交此申请,并接受市政当局根据附例发出的信函和通知将仅发送给我作为授权代理人,且业主将就此定期与代理人协商(如适用)。 6. 此申请包括实现此处提议的开发所需的所有必要土地使用规划申请。 7. 我确认已阅读相关地契,且不存在任何影响本申请的限制性地契限制,或者,移除/修改/暂停申请构成本申请的一部分。 8. 我了解该区域现有批量服务和基础设施的状况,并同意承担拟议开发可能产生的任何开发费用。 9. 我承认,根据《个人信息保护法》(POPIA),所有通信将直接传达给我本人(申请人)。不会向任何第三方和/或土地所有者提供任何信息(如果土地所有者不是申请人)。我在此负责将所有通信转达给相关方。
S.N. Bose国家基础科学中心(SNBNCBS)研究了Ni80 Fe20纳米交叉阵列中的磁蛋白马格诺耦合,重点是控制抗跨现象。 发现基于镁的技术和系统的开放途径,实现了自旋波传播特性和耦合的有效控制,这对效果量子信息处理架构的影响也有影响。 SNBNCBS还报告说,与Cu掺杂的Co-Ni-Al亚磁性形状合金(FSMA)相关的奇怪照片诱导的微型致动(PIMA)特性显示出机械性能的增强。 这种增强和优化的PIMA属性开放了各种激光控制的实际工程应用程序的范围。S.N.Bose国家基础科学中心(SNBNCBS)研究了Ni80 Fe20纳米交叉阵列中的磁蛋白马格诺耦合,重点是控制抗跨现象。发现基于镁的技术和系统的开放途径,实现了自旋波传播特性和耦合的有效控制,这对效果量子信息处理架构的影响也有影响。SNBNCBS还报告说,与Cu掺杂的Co-Ni-Al亚磁性形状合金(FSMA)相关的奇怪照片诱导的微型致动(PIMA)特性显示出机械性能的增强。这种增强和优化的PIMA属性开放了各种激光控制的实际工程应用程序的范围。
在实验的第一个版本中,参与者默默地阅读屏幕上的单词(一次),然后是视觉固定 - 交叉提示,以重复他们的脑海中。在某些试验中,接下来是提示他们想象的是五个(生成性内部语音任务)不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒,然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG(Elekta Neuromag 306-渠道)和EEG(EasterCap 64通道)数据,每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数,325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验,几乎平均分配在5个单词之间(单词选择是随机的)。在实验的第二版中,显示了四个连续的十字架,而是以1秒的间隔显示了连续的十字架,以便参与者重复4次单词。,我们从男性参与者那里收集了1次,从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据,其中1个MEG和1个单独的EEG会话,以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读,692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。