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风猎人项目展示了绿色氢...
mol集团通过实现团体愿景来确定“可持续性问题”（重要性）是我们通过实现社会可持续增长的关键问题。我们预计这项倡议将尤其有助于实现“海洋和全球环境的环境保护”和“海洋技术发展创新 - 开发的创新”。
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
主席在2024年3月6日星期四下午3:00在Demant A/S年度股东大会上的报告热情欢迎您的股东
主席在2024年3月6日星期四下午3:00在Demant A/S年度股东大会上的报告总是很高兴欢迎您股东参加Demant季后赛的股东大会。我很荣幸能成为这家公司的一员，该公司已经有一个共同且有意义的目的工作了：改善听力损失的人的生活 - 或者我们用英语说，创造了改变生活的听力健康。每天有22,000多名小组的员工工作，以实现我们提高尽可能多的用户生活的野心。因此，当我们在2024年将120棵树作为全球倡议中庆祝Demant成立120周年时，看到这一承诺也是一种极大的乐趣。无论国籍或背景如何，在我们公司中为我们公司提供有益计划的愿望是强大的。，我们经历了对人们的关怀，这是我们所做的事情的核心，与照顾环境息息相关。2024是我们120年庆祝活动的一年，但这也是一年并非完全按照我们在年初制定的计划进行。基于2023年的强劲一年，我们从2024年的雄心勃勃的计划开始。令人遗憾的是，一年中的一半，我们必须修改财务前景并实施降低成本措施。我们这样做是为了使业务适应当前的发展，从而维持盈利能力。我们一直专注于向股东提供有吸引力的财务回报。实现此目的的方法之一是进行听力测试。以及与我们修订的财务前景一致，该小组在2024年提供了2％的有机增长和营业利润。除了财务结果外，我还想考虑我们在2024年对许多人的差异。我们改善了从使用Demant的助听器中受益的1100万人的生活。我们致力于向客户和用户提供高质量的解决方案，从而提高人们对听力损失的认识并确保更多人获得治疗。在2024年，在我们全球的一家诊所中，对150万人进行了测试。一家更为专注的公司
新英格兰的负载增长和需求驱动因素
来源：ISO新英格兰净能量和峰值负载； 2024年的数据是初步的，并且要经过重新安置； 2040年的数据基于ISO新英格兰2021年经济研究的方案3：未来网格可靠性研究阶段1。可再生能源包括垃圾填埋气，生物量，其他生物量气体，风，网格尺度太阳能，落后太阳能，市政固体废物和其他燃料。
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
众议院民主党政策委员会听证会
尊敬的西法斯主席、比扎罗主席、众议院民主党政策委员会成员、费城和东南代表团成员、费城市议会成员以及其他嘉宾，大家早上好。我叫埃里克·约翰逊，是宾夕法尼亚州东南部交通管理局（SEPTA）预算和转型高级主管。感谢你们将这场关于“保持宾夕法尼亚州经济发展”的重要听证会带到费城。作为民选领导人，感谢你们为SEPTA以及宾夕法尼亚州各地的公共交通机构提供所需的州政府资金。许多合作伙伴和倡导者都致力于增进对公共交通的理解和支持，其中包括州长夏皮罗、帕克市长、州议会成员、市议会成员以及我们东南郡的领导。帕克市长、市议会以及SEPTA服务区内的各郡承诺并增加了拨款，以维持SEPTA的项目和服务。尽管去年众议院已就长期公共交通资金解决方案取得进展，但这些措施并未提交州长审议。夏皮罗州长和州议会确实提供了必要的援助，以帮助SEPTA维持服务和票价，并弥补本财政年度的资金缺口。展望未来，我们仍然对本预算季就新资金方案采取最终立法行动充满希望。我们期待与您以及我们的其他支持者和利益相关者携手合作，为达成有意义的解决方案争取必要的支持。SEPTA 和宾夕法尼亚州东南部是推动宾夕法尼亚州经济发展的重要驱动力。这个五县地区仅占该州 5% 的土地，却拥有该州 32% 的人口，创造了该州 41% 的经济活动。东南地区为州普通基金创造了 133 亿美元的税收收入，占总税收的 38%。SEPTA 拥有 9,300 名员工，在过去五年中与宾夕法尼亚州的公司签订了价值 14 亿美元的商品和服务合同。只有强大的公共交通才能在如此狭小的地理区域内创造如此高的经济生产力。而且 SEPTA 创造的不仅仅是生产力。一位旁观者在《费城问询报》上写道，这是“她所见过的最大的集体欢乐场景”。2月14日，老鹰队超级碗游行预计有100万人参加，而SEPTA却成功吸引了40万人。SEPTA的服务获得了极其积极的反馈。SEPTA一次又一次地帮助费城成就了一番大事。
气体需求和费率预测
WHEREAS , the California Energy Commission (Energy Commission) is directed to "conduct assessments and forecasts of all aspects of energy industry supply, production, transportation, delivery and distribution, demand, and prices” and to “use these assessments and forecasts to develop and evaluate energy policies and programs that conserve resources, protect the environment, ensure energy reliability, enhance the state's economy, and protect public health and safety" (Public Resources Code § 25301(a));和
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
民主法中的数字诚信部分按 - ...
包括为选择提名公约的代表举行的主要选举，或者举行表示对总统提名的偏爱。2第3节 - 错误选举管理信息删除过程。大型社交媒体平台在其平台上提供了错误的选举管理信息的报告，删除或完全忽略了。这项规定鼓励社交媒体平台（该法案定义为在美国拥有25,000,000多种独特的月用户）来回应可验证的投诉。如果平台从已确定的来源收到书面通知，将其引导到虚假选举管理信息的位置，或者平台通过其他方式意识到其平台上的错误选举管理信息，则此规定为平台提供了删除错误内容的机会。一旦意识到虚假内容，平台在选举日以外，并且在选举日的24小时内有48小时，以删除虚假内容，然后才能承受潜在的民事责任。选举日是早期投票开始的那一天的任何一天，分发缺席选票，或者举行选举的那一天（无论如何），并结束了举行选举的那一天。社交媒体平台可能会因未能在收到通知或意识到虚假内容的情况下在分配的窗口内删除虚假选举管理信息的每个实例的禁令和民事罚款赔偿高达50,000美元。第4节 - 生效日期本法在颁布时有效。国务卿联邦或州检察长可以在美国地方法院提起诉讼，或者在通知参与州首席选举官员后，诉讼。
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。