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我们非常担心与报告的初稿相比，关于智能手机的生态设计要求和法规规定的平板电脑的相互作用（EU）2023/1670与监管（EU）2023/1542对炮台的相互作用。根据先前的草案，在两种法规生效后，都认为，在Ecodesign和电池法规中提出的要求既适用，这既适用于最终用户都可以消除所有电池。在我们对第一份报告的反馈中，我们欢迎生态设计要求因此不会削弱电池可移动性的规定，因为它不符合法律的精神，并具有特定的和前法规，限制了水平措施的野心，并且我们敦促委员会和JRC的要求降级，以确保势力的要求，以使其对势力的要求保持压力。 规定。在第二次草稿中，如果在受入口保护的手机中使用耐用的电池，则限制了对用户更换电池的要求，被认为优先于电池法规的要求，报告表明，不可移动的电池可确保对环境和人类健康和人类健康的保护级别。电池法规的11.1，并认为“没有负面影响（…），因为在所有情况下，电池仍然可以更换。”我们发现这种原因严重存在缺陷。艺术。第11.1电池的调节规定，其可移动性和替代性要求“应不受任何特定规定的偏见，以确保对环境和人类健康的更高保护，与在任何工会对电气和电子设备上的最终用户的可移动性和替代性电池有关”（添加的最终用户）。人们可能会争辩说，生态设计法规对不可拆卸的电池的耐用性要求可能具有某些环境效益，但显然不是这样，没有任何类型的电池不受最终用户对最终用户的要求的要求，这提供了更高的保护性，可提供更高水平的保护性，从而与最终的电池相反，实际上是对相反的可移植电池的可靠性。因此，我们敦促JRC和委员会恢复其最初的立场，并按照法规中的意图保留野心。
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sr0798-epidiolex-tsc利益相关者 - feedback.pdf
大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。 禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。 mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。 这不应阻止患者获得大麻二酚。 有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。 我们要求删除条件6.1。 我们完全同意条件6.2。 7。 无法评论8。 无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。大麻二酚，这并不意味着患者不能使用两种药物。禁止服用MTOR抑制剂的患者会导致不合理的访问限制。mTOR抑制剂是肾脏或SEGA（大脑）中AML的人的第一道治疗方法。这不应阻止患者获得大麻二酚。有很多相互作用的药物相互作用，但通过监测血液水平，较低剂量等来管理。我们要求删除条件6.1。我们完全同意条件6.2。7。无法评论8。无法发表评论，我们希望能够达到Epidiolex建议的价格，以便患者可以使用这种有效的药物来治疗TSC引起的癫痫发作。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
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rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
最终版 - WGD FDA 沟通反馈
佛罗伦萨的站点支持联盟 (SEL) 由来自 85 个临床研究站点、制药和生物技术赞助组织、合同研究组织和其他合作组织的代表组成。这些利益相关者致力于推动全球临床运营的创新。SEL 的全球法规工作组是大型管理机构的一个小组委员会，致力于促进更强有力的合作，并推动利益相关者群体对法规的更标准化解读。