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________________________________________________ Martin L. Adams总经理兼首席工程师日期：2023年10月18日主题：能源成本调整 简报 LADWP权力战略长期资源计划（SLTRP） 2022权力战略长期资源计划（SLTRP）
________________________________________ MARTIN L. ADAMS General Manager and Chief Engineer DATE: October 18, 2023 SUBJECT: Energy Cost Adjustment Expenditures for the 12-Month Period Commencing January 1, 2024 SUMMARY The attached Resolution approves expenditures for inclusion in the Energy Cost Adjustment (ECA) for the 12-month period commencing January 1, 2024.ECA是收回向客户提供电动服务成本的费率组件之一。这些成本包括燃料，不可再生购买的电力，能源效率以及从可再生资源中产生和获取电力。不需要市议会批准。建议，建议水和电力专员委员会（董事会）通过授权燃料，购买的电力，需求侧管理（DSM）和可再生投资组合标准（RPS）支出的附件决议，用于2024年1月1日开始的12个月期间。
Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
草案SB 63证词 - 康涅狄格州大会
在过去的几年中，康涅狄格州进行了大量的财务和基础设施投资，以支持海上风能开发。最值得注意的是，该州已分配了数亿美元，以现代化和重新开发新伦敦的州码头，将其转变为离岸风项目的尖端编组港口。这项投资不仅增强了康涅狄格州在海上风开发中的领导地位，而且还通过吸引开发商及其相关行业进入该地区创造了新的经济机会。目前正在进行一些主要的海上风力项目，这些项目将为康涅狄格州，马萨诸塞州和罗德岛提供清洁，无碳电力，从而加强了我们对区域合作的承诺，以过渡到可再生能源。
一般产品碳足迹（PCF）培训 - 第1部分
“可持续性对于我们未来的竞争力以及我们公司的成功至关重要。我们不再将可持续性视为“软技能”，而是核心能力。这就是为什么在2020年，我们明显将气候中立作为我们的公司管理和战略中的关键绩效指标。这样，我们清楚地强调了实现这些雄心勃勃的目标并随时跟进进步的承诺。”萨宾·贾斯库拉（Sabine Jaskula），管理委员会成员，负责可持续性。ZF整个供应链的脱碳至关重要。培训目标
视力的测试时间零射线概括...
大型视觉模型的发展，无明显的剪辑，已经催化了对有效适应技术的研究，特别着眼于软及时调整。联合使用，使用单个图像的多个增强视图来增强零击的概括，它正在成为互动的重要领域。这主要指导研究工作，以进行测试时间及时调整。相比之下，我们为t estime a u Megentation（MTA）引入了强大的m eanshift，该方法超过了基于及时的方法而无需进行此类训练程序。这将MTA定位为独立和基于API的应用程序的理想解决方案。此外，我们的方法不依赖于某些先前测试时间augting技术中使用的临时规则（例如，置信度阈值）来过滤增强视图。相反，MTA将每种视图的质量评估变量直接纳入其优化过程，称为inllielness评分。该分数通过寻求过程进行了共同优化，从而导致有效的训练和无参数方法。我们在15个数据集上广泛地标记了我们的方法，并演示了MTA的优势和计算效率。在零摄像机模型和最先进的几种方法的顶部轻松部署为插件模块，MTA显示了系统的和一致的改进。
课程规格一般信息
第1周：介绍和安全规则1-第2周：准备涂片和染色2-周第3周：差分染色程序3-周第4周4：隔离技术4-周NO 5：选择性和差异媒体5：选择性和差分媒体5-周NO 6：环境微生物学6-周6-周第7周4：微生物数量（Microscial Count（Micrososcic）7-周4：Microbial no 8：Microbial Countrorce no 8：Spection countorment（Microbsial no 8：Specetrial Countornect no 8：Specetrial countrorce）和微生物的化学剂9-周编号10：抗生素敏感性测试10-周11号：微生物的生化测试11-
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文职人员类别 IA (MAJCOM/FLDCOM): Teresah M. Sawicki 女士 (AFMAO) 文职人员类别 IB (MAJCOM/FLDCOM): Estevan Trujillo 先生 (AFIA) 文职人员类别 IIA (MAJCOM/FLDCOM): Steve Satchwell 先生 (AFDW) 文职人员类别 IIB (MAJCOM/FLDCOM): James M. Gray 先生 (USAFA) 士兵类别 I (联队/三角洲部队): MSgt Joseph W. Roides (AETC) 士兵类别 II (联队/三角洲部队): TSgt Briana J. Aston (USAFE) 军官类别 I (MAJCOM): Maj David D. Nguyen (USAFE) 军官类别 II (联队/三角洲部队) Maj Jason M. Ylagen (SPoC)