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根据第 19 条申请更改审查员授权
3 LufABw 民事当局在其网站上公布了所有审查员名单、审查员权利和联系方式。为此，任何联系方式的变更也需要得到相应审查员的个人同意。可以随时以书面形式撤销释放声明的方式撤销同意。如果您没有在同意书上签名，您的联系方式将不会被公布。
HVAC即时折扣计划
MidAmerican Ener MidAmerican Ener gy & Alliant Ener gy & Alliant Ener gy par gy par tner with d tner with d istributor istributor s to of to of fer instant d fer instant d iscounts to commer iscounts to commer cial and industrial cial and industrial customer customer s on qualif s on qualif ying HV ying HV AC equipment at th C equipment at th e point of e point of sale.合格销售。有资格的客户YING客户或安装Contr Contr S Actor S的必要条件，必须付出更多的追求，以备受挑战。t。d e d i d iScount is count被扣除的扣除额外的价格。追逐价格。
《地球生物组计划》的加泰罗尼亚州倡议
Tomas Marquess-Bonet 4、5、6、7，†，Michael A.罗莎·弗南德斯（Rosa Fer Nandez）4，托尼·加巴尔多（ToniGabaldón）5、14、15、16，特雷莎（Teresa） 3，23， ，威廉Roderic Guigó3，27，29， *
Erica Ern研究会议
共同建立ERN研究路线图和ERN研究合作的延续ERN研究与间隙 - 分析的现状（ERN参与JTC）。如何响应ERNS的所有研究需求。FranzSchäfer和Alberto Pereira的ERN研究会议的需求
新加坡的气候变化通信| dr-ntu
Ho，S。S.和Chuah，A。S. F.（2017）。新加坡的气候变化通信。在M. C. Nisbet，S。S. Ho，E。Markowitz，S。O'Neill，M。S.Schäfer和J. Thaker（编辑。），气候变化交流的牛津百科全书（pp。500-514）。 doi：10.1093/acrefore/9780190228620.013.473500-514）。doi：10.1093/acrefore/9780190228620.013.473
首席审计员的活动报告
主考官必须保存个人活动记录，以评估考官的能力（FCL.1020）或观察实践考试或熟练程度检查，以更新考官授权（FCL.1025 b) (3)）。必须向 LufABw 民事当局提交活动证明，以重新表达延长首席审查员授权的兴趣。
使用automl -http
建筑神经体系结构通常需要在机器学习领域的专业知识，在该领域中，需要对模型建设的过程拥有广泛的知识和复杂性。自动化机器学习（AUTOML）算法，旨在简化此过程，并根据给定数据集自动构建模型体系结构。 本论文研究了针对卷积神经网络（CNNS）Resnet 50，InceptionV 3和VGG 16的Autokeras（一种汽车算法）的性能，以实现面部情感识别的任务（FER）。 CNN由于其专门的空间学习架构而经常用于FER任务。 使用转移学习作为本文的主要方法，杠杆培训了CNN的预训练的成像网架构。 所有预训练的层都被冷冻，并且完全连接的层和分类层例外。 然后，在面部表情情绪的瓦阿赫加数据集上对他们进行培训。 Autokeras在同一数据集上进行了培训，但是它是其自己的预处理和模型构建形式。 结果表明，与三个CNN体系结构相比，汽车的性能出色，返回F 1分数为0。 82，而CNN返回得分为0。 41，0。 53和0。 62分别为50，InceptionV 3和VGG 16。 结果展示了汽车和CNN体系结构之间的大量学习差距，突显了汽车作为当今广泛使用的传统机器学习方法的潜在竞争者。自动化机器学习（AUTOML）算法，旨在简化此过程，并根据给定数据集自动构建模型体系结构。本论文研究了针对卷积神经网络（CNNS）Resnet 50，InceptionV 3和VGG 16的Autokeras（一种汽车算法）的性能，以实现面部情感识别的任务（FER）。CNN由于其专门的空间学习架构而经常用于FER任务。使用转移学习作为本文的主要方法，杠杆培训了CNN的预训练的成像网架构。所有预训练的层都被冷冻，并且完全连接的层和分类层例外。然后，在面部表情情绪的瓦阿赫加数据集上对他们进行培训。Autokeras在同一数据集上进行了培训，但是它是其自己的预处理和模型构建形式。结果表明，与三个CNN体系结构相比，汽车的性能出色，返回F 1分数为0。82，而CNN返回得分为0。41，0。53和0。62分别为50，InceptionV 3和VGG 16。结果展示了汽车和CNN体系结构之间的大量学习差距，突显了汽车作为当今广泛使用的传统机器学习方法的潜在竞争者。
投资绿色能源：意大利的聚光灯
o连接到该区域的网格可用性•授权类型的范围从简单到复杂，具体取决于所涉及的发电厂的类型和大小•将重点越来越多。激励方案和关税是投资者了解意大利矿床工厂潜力（包括海上风）的关键 - 因此，新的“ FER 2法令”也急切地期待了拟议的激励计划，并在下面进行了进一步讨论
