D. DEAA:由委员会批准的递延能源会计调整组成的费率。E.能源资源:根据能源供应协议条款为客户提供能源的能源,包括代表合格客户进行的市场购买,以及从公用事业公司的其他一代和购买的能源中购买的能源,这些电源未代表合格的客户购买,但可用于市场中。F.能源供应协议:是由客户和公用事业执行的委员会批准的合同,根据附表号lcmpe。G. Net-bter:由该公用事业公司所签订的货币外长期可再生能源合同的成本降低的利率。H.公共计划成本:所有实用性在实施立法计划的计划时所产生的所有费用。I. PUCN:是内华达州公用事业委员会。J.可再生能源:如NRS 704.7811所定义的,可再生能量是指生物量,地热,太阳能,水力和风能。K。RPS:按照NRS 704.7805中的定义,投资组合标准是指委员会根据NRS 704.7821建立的合格能源回收过程的可再生能源和能源的投资组合标准。投资组合标准提供了增加最低可再生能源数量的,每年将添加到满足其负载要求所需的资源的混合中。L. UEC:由委员会批准的通用能源费用的利率。
DARPA 在 IC 技术进步方面最早的投资之一是一项雄心勃勃的计划,称为超大规模集成电路 (VLSI) 计划。在 20 世纪 70 年代和 80 年代,VLSI 开发汇集了多学科研究团体,共同努力在微电子制造、计算机架构和系统设计方面取得重大进展。这些研发承诺帮助克服了戈登·摩尔在 1965 年的一篇开创性论文中描述的晶体管缩放趋势的早期障碍。在这篇论文中,他阐述了后来被称为摩尔定律的理论 — — 随着计算相对成本的下降,计算机能力将以指数级的速度大幅提升。DARPA 的 VLSI 计划推动了计算领域的发展,进一步增强了美国的军事能力并增强了国家安全,同时也帮助开创了商业微电子应用的新时代。
*纯费用账户总收益是时间加权收益率,不反映任何交易成本、费用、佣金或开支的扣除额。费用账户净收益是总收益减去测量期间的有效管理费。大型成长型管理账户综合收益以总收益为基础计算,并假设股息、资本收益和其他收益再投资。账户的有效费用是通过应用基于综合当前标准费用表的最高适用费用得出的。费用金额除以资产,得出年度有效费用。每月有效费用基于年度有效费用的 1/12。总综合费用净额结果的计算方法是取发起人按年收取的管理账户最高适用费用,并从每月总收益中扣除该年度费用的十二分之一。按年计算,综合费用表为 3.00%,其中包括交易成本、投资组合管理、托管、咨询和其他行政费用。对于 2020 年 11 月 1 日之后的期间,100% 的账户都是管理/捆绑费用账户,不反映任何交易成本、费用、佣金或开支的扣除额。2020 年 11 月 1 日之前,0.00% 的账户是管理/捆绑费用账户,反映了交易成本的扣除额,因为业绩来自大型股成长型机构综合指数。**综合指数成立日期为 2006 年 7 月 1 日。大型股成长型管理账户综合指数的投资组合经理于 2010 年 5 月 19 日加入 Loomis Sayles,该日期之前的业绩是在他之前的公司取得的。基准:罗素 1000® 成长指数。无法保证投资目标会实现,也无法保证该策略会产生正收益或超额收益。实际账户既有可能亏损,也有可能盈利。
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D. DEAA:由委员会批准的递延能源会计调整组成的费率。E. 能源资源:根据能源供应协议条款向客户提供能源所用的能源,包括代表合格客户进行的市场采购,以及公用事业公司其他发电厂生产的能源和未代表合格客户采购但可向市场销售的购买电力。F. 能源供应协议:由委员会批准的合同,由客户和公用事业公司根据附表编号 LCMPE 的条款执行。G. 净 BTER:由 BTER 减去公用事业公司签订的价外长期可再生能源合同的成本而得出的费率。H. 公共项目成本:公用事业公司在实施立法规定的项目时产生的所有成本。I. PUCN:内华达州公共事业委员会。 J. 可再生能源:根据 NRS 704.7811 的定义,可再生能源是指生物质能、地热能、太阳能、水能和风能。K. RPS:根据 NRS 704.7805 的定义,组合标准是指委员会根据 NRS 704.7821 制定的可再生能源和合格能源回收过程产生的能源的组合标准。组合标准规定每年增加公用事业公司资源组合中可再生能源的最低数量,以满足其负荷要求。L. UEC:由委员会批准的通用能源费用组成的费率。
3. 大型奖项职责天文学大型奖项小组将根据双钥匙安排,评估天文学和空间科学领域所有响应性研究资助申请,并向英国航天局 (UKSA) 的 STFC 执行委员会和发现科学咨询委员会 (DACS) 提供建议,这些申请涵盖基础研究、开发、理论和建模,以及与该计划相关的基础(“蓝天”)技术(TRL 1-4 内)的开发。天文学大型奖项小组将由专家组成,涵盖受邀在大型奖项完整申请截止日期前提交申请的科学领域。小组将由现有的天文学资助小组 (AGP) 成员组成,并根据需要增加成员。天文学资助小组成员的详细信息可在此处找到:天文学资助小组
医疗保健正经历着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的变革阶段。物理治疗师 (PT) 正处于教育、实践和研究范式转变的边缘。与其将 AI 视为威胁,不如将其视为革命的机会。本文探讨了由深度 ML 驱动的大型语言模型 (LLM)(例如 ChatGPT 和 BioMedLM)如何提供类似人类的性能,但由于 PT 和康复实践中的大量数据而面临准确性挑战。PT 可以通过开发和训练 LLM 来受益,专门用于简化管理任务、全球连接和使用 LLM 定制治疗。然而,人情味和创造力仍然是无价的。本文敦促 PT 参与学习和塑造 AI 模型,强调需要合乎道德的使用和人工监督来解决潜在的偏见。通过集成 AI、促进协作,将 AI 视为贡献者而不仅仅是用户,对于未来 AI 丰富 PT 领域至关重要,只要数据准确,并且与输入 AI 模型相关的挑战得到敏感解决。
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