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2020 年城市水资源管理计划
表 ES-1. 现有和未来的供水服务区 ................................................................................ ES-3 表 ES-2. 五年干旱风险评估 ........................................................................................ ES-10 表 2-1. 机构协调和外联 ............................................................................................. 2-2 表 3-1. 当前服务区特点 ............................................................................................. 3-4 表 3-2. 平均气候特点 ............................................................................................. 3-7 表 3-3. 当前和预测人口（DWR 3-1R） ............................................................. 3-10 表 4-1. DWR 4-4R 12 个月水损审计报告 ............................................................................. 4-4 表 4-2. 实际水需求：饮用水（DWR 4-1R） ............................................................................. 4-5 表 4-3. 现有和未来的供水服务区面积 ............................................................................. 4-7 表 4-4.被动保护节约假设 ................................................................................................ 4-9 表 4-5. 预计未来饮用水需求节约，AF ........................................................................ 4-9 表 4-6. 预计水需求：饮用水（DWR 4-2R） ........................................................ 4-10 表 4-7. 预计水需求：非饮用水（DWR 4-2R） ........................................................ 4-10 表 4-8. 到 2023 年将开发的低收入住宅单元和土地面积以及估计的需水量 ............................................................................................. 4-12 表 4-9. 低收入家庭预计需水量 ............................................................................................. 4-12 表 5-1. 人均用水基线和 2020 年目标 ............................................................................................. 5-3 表 6-1. 正常年份地下水产量组成部分 ............................................................................................. 6-12 表 6-2.可用的 USBR 模拟分配 (1922–2003) .............................................................. 6-15 表 6-3. 按水年类型划分的 FID 引水 (1964 年至 2019 年) ........................................................ 6-17 表 6-4. 预计正常年份 FID Kings River 城市分配量 ........................................................ 6-17 表 6-5. 服务区内历史再生水使用量 ............................................................................. 6-22 表 6-6. 2020 年服务区内的再生水 (DWR 6-4R) ............................................................. 6-24 表 6-7. 实际供水量 (DWR 6-8R) ............................................................................. 6-28 表 6-8. 预计供水量 (DWR 6-9R) ............................................................................. 6-29 表 6-9. 2020 年水系统能源强度 ...................................................................... 6-30 表 7-1. 正常年份供需对比 (DWR 7-2R) ........................................ 7-5 表 7-2. 单一干旱年份供需对比 (DWR 7-3R) ........................................ 7-5 表 7-3. 多个干旱年份供需对比 (DWR 7-4R) ........................................ 7-6 表 7-4. 五年干旱风险评估 ..................................................................................................................................... 7-8 表 9-1. 当前水费结构 ...................................................................................... 9-3 表 9-2. 内部和外部调查 ................................................................................ 9-5 表 9-3. 返利计划结果（2015-2020 年） ................................................................ 9-5
新闻邀请函巴黎，2024 年 10 月 29 日......
随着 11 月 11 日（第一次世界大战停战纪念日）和 11 月 13 日（巴黎恐怖袭击纪念日）的临近，职业足球大联盟正在重申并扩大其对法国蓝球奖的纪念和声援行动的承诺。近一个世纪以来，法国蓝白战争始终忠于其“帮助那些留下来的人”的使命，为战争伤员、国家监护人、恐怖袭击受害者和失去亲人的家庭提供支持。他积极参与对年轻一代的纪念义务，永远铭记那些昨天和今天为了我们的自由而战斗的人们。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
特种部队（CMF 18）职业发展计划
CMF 18 是陆军特种作战部队 (ARSOF) 的特种部队 (SF) 特遣队，在和平时期、冲突和战争期间使用 SOF 为联合部队提供支持。特种部队通过执行九项核心活动开展特种作战：非常规战争 (UW)、外国内部防御 (FID)、安全部队援助 (SFA)、反叛乱 (COIN)、直接行动 (DA)、特别侦察 (SR)、反恐 (CT)、打击大规模杀伤性武器 (CWMD) 和环境作战准备 (OPE)。此外，特种部队士兵还开展与任务相关的附带活动，包括支持联军行动、支持战斗搜救的人员恢复、非战斗人员撤离行动、禁毒行动、反地雷行动、安全援助和外国人道主义援助。特种部队行动本质上是联合的，有时是跨国的，需要跨机构和国际协调。特种部队投射战斗力，通常作为小型作战机动部队部署在远离后勤支援基地的宽松、不确定和敌对的作战环境中，以支持往往具有地缘政治影响的战区行动。在他们作为非常规战士的教义角色中，SF 行动是与抵抗伙伴一起并通过抵抗伙伴进行的。有关 SF 教义的更多信息，请参阅 FM 3-18。
将药物对ACE2的影响映射为Covid-19治疗的新型目标部位
1美国辛辛那提大学医学院内科系，美国俄亥俄州辛辛那提市2运河大学，伊斯玛利亚，埃及5细菌流行病学和抗菌抵抗研究部门，美国国家家禽研究中心，USDA -ARS，USDA -ARS，乔治亚州雅典，乔治亚州6卫生和世界卫生部，兽医学院，曼苏拉大学，曼苏拉大学，曼苏拉大学，曼苏拉大学及管理，苏伊士运河大学兽医学院，埃及，埃及，埃及9号鱼类感染疾病研究部（FID RU），兽医微生物学系，朱拉隆科学学院，chulalongkorn University，Chulalongkorn University，Thailand，Thailand，Thailand（S.E），医学教育部，医学院10部美国11 SOHAG大学医学管理局，SOHAG，埃及12号12号药理学和治疗系，兽医学院，Damanhour大学兽医学院，埃及，埃及13，埃及13基金会大学医学院，基金会伊斯兰堡大学，伊斯兰堡大学，巴基斯坦，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰堡，14号，化学学院，14
乌干达经济更新第十五版.pdf
3G 第三代 4G 第四代 ADI 非洲发展指标 AI 人工智能 B2G 企业对政府 Bbl 桶 BOU 乌干达银行 BRAC 跨社区资源建设 CHW 社区卫生工作者 COVID-19 2019 年新冠病毒 DFS 数字金融服务 DRC 刚果民主共和国 DSA 债务可持续性分析 DSL 数字用户线 EFU 能源、燃料和公用事业 EU 欧洲联盟 FDI 外国直接投资 FID 金融投资决策 FY 财政年度 G2P 政府对个人 GDP 国内生产总值 GoU 乌干达政府 GSMA 移动通信协会专业集团 ICT 信息通信和技术 ID 身份证件 ILO 国际劳工组织 IMF 国际货币基金组织 ITU 国际电信联盟 KLIP 肯尼亚牲畜保险计划 MDA 各部委、部门和机构 MNO 移动网络运营商 MoFPED 财政、计划和经济发展部 MPCI 多险种作物保险 MSME 中小微型企业 NIR 国家身份证登记册 NIRA 国家身份证和注册机构 NITA-U 乌干达国家信息技术协会 NPL 不良贷款 NUSAF 乌干达北部社会行动基金
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
评估模拟物理条件的图像到图像翻译技术
摘要 - 交通迹象对于向驾驶员提供重要信息，确保其安全并帮助他们遵守道路规则至关重要。对象检测算法（例如您只看一次（YOLO））在自动驾驶汽车中使用来监视交通标志信息。但是，大多数对象检测研究都集中在识别交通标志而不是其身体状况上。现有数据集的一个主要问题是缺乏有关培训损坏的流量标志的数据，这可能会对对象检测算法的性能产生不利影响。为了解决这个问题，我们的论文全面审查了图像到图像（I2i）算法，以修改现有的流量标志图像以展示不同的身份状态（正常和损坏）。我们使用最先进的图像式图像翻译技术，UNET视觉变压器周期符合生成对抗网络（UVCGAN）V2和能量引导的随机微分方程（EGSDE）进行实验进行实验。使用Fréchet成立距离（FID）和并排图像比较评估我们的实验结果。我们分析并讨论可能的和未来的改进。关键字 - 流量标志检测，图像生成，图像 - to-Image（I2i），生成对抗网络（GAN），循环生成对抗网络（Cyclegan），扩散模型
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
在英国建立氢协会
Acronym Definition MW Megawatt GW Gigawatt TWh Terawatt hour Mt Megaton Gt Gigaton RTFO Renewable Transport Fuel Obligation GSMR Gas Safety Management Regulations BSOG Bus Service Operators Grant REDII Renewable Energy Directive recast CC(U)S Carbon Capture (Utilisation) and Storage FID Final Investment Decision CfD Contracts for Difference R&D Research and Development CCGT Combined Cycle Gas Turbine OCGT Open Cycle Gas Turbine HGV Heavy Goods Vehicle CCC Climate Change Committee CAPEX Capital Expenditure BEV Battery Electric Vehicle FC Fuel Cell OEM Original Equipment Manufacturer LDV Light Duty Vehicle HRS Hydrogen Refuelling Station RAB Regulated Asset Base FEED Front End Engineering Decision EBITDA Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization GVA Gross Value Added STEM Science, Technology, Engineering and Maths BEIS Department for Business, Energy and Industrial策略PEM聚合物电解质膜（电解）PPA电力购买协议