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27/12/2024 16:38:29 BSE确认免责声明
DAS先生强调，在过去的8.5年中，印度安装的非化石燃料容量增长了396％，在过去的9年中，安装的太阳能容量增加了24.4英里。他补充说，按照一个阳光，印度总理的凝聚力和Holisɵcearts在一个阳光下的一个网格中，在Enɵre的价值链中，在所有级别上都需要，以确保Opɵmalexecuɵon和uɵlisaɵ的碳捕获储存和占领的储藏和占整体水平。
经济发展元素
1引入Kitsap County与Vision Zero和Target Zero保持一致，目的是到2030年达到零严重伤害或致命碰撞。过去，该县与华盛顿州战略性公路安全计划的目标零保持一致，该计划着重于严重伤害和致命的碰撞。目标零列出了基于碰撞类型和贡献情况的Miɵgaɵ的安全性。这是一种系统性的方法，可以在发生碰撞之前先进行高风险的道路特征和miɵgate。虽然县征服了目标零，但它也在扩大了官方安全计划，以包括零视觉的安全系统方法。安全的系统方法是一种霍利斯c和全面的方法，它通过建造protecɵon的mulɵple层来防止碰撞并最大程度地减少对所有道路使用者更安全的碰撞影响，侧重于运输系统内部的安全冗余。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车总数较少，并且可能会因失踪法院而受到更多惩罚的人。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，首先引起了利益相关者在可能的决策和由此产生的结果的方面的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从数据中从数据中有效地学习这些最佳策略的算法，以提供大量表达效用功能。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索poli cies的空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更霍利斯的方法。