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成绩单：杜克（Duke
我们说，我们计划在现场计划投资，太阳能和存储。目的是构建它，并将其用于2026年客户的利益。看到一个退休的燃煤电厂的地点恢复活力，不仅继续可靠地服务于该地区，而且碳密度较小，这是如何整洁的？我对这些项目感到非常兴奋，我认为社区也是如此。现在有一个奖金，我们有机会使用联邦政府最近通过的投资税收抵免规则在该站点购买了清洁能源投资的成本，如果您在退休的煤炭设施的位置引用清洁能源技术项目，您将获得ITC奖金adder。您使用该联邦ITC税收激励措施为客户购买该项目的基本上增加了10％。
海军海上后勤中心 Laurel Imes 女士
• 财产责任支持 ‐ 物资财务改进审计准备 (FIAR) ‐ NAVSEA 监察长合规性 ‐ 数据完整性和转换 ‐ 库存和验证 ‐ 唯一物料主数据 (UMM) • 仓库运营 ‐ 中央接收 ‐ 库存管理 ‐ 收货和装载 ‐ 物资发放 ‐ 一般存储和仓储 ‐ 保存和包装 ‐ 装运和运输 ‐ 交通管理支持
劳雷尔公园可行性报告
当前所有权历史 总部位于加拿大安大略省奥罗拉的 Stronach 集团于 2002 年首次收购了马里兰赛马俱乐部的多数股权，并于 2007 年扩大了其权益。除了 Laurel 和 Pimlico，该集团还拥有多个纯种赛马场，包括圣塔安尼塔 (CA)、金门赛马场 (CA) 和 Gulfstream Park (FL)。Stronach 集团还经营这些赛道的同步转播场地以及 OTB（场外投注）设施。其他企业包括 Xpressbet，这是一家预付押金投注公司，允许客户通过互联网或电话对 100 多个赛马场下注。 2020 年，该集团将其赛马设施更名为 1/ST Racing。1/ST Racing 的首席执行官是 Craig Fravel，他曾担任 Breeders' Cup Limited 的总裁兼首席执行官，并曾担任 Del Mar 的总裁兼总经理。根据目前的公司结构，Laurel Racing Association Limited Partnership 拥有 Laurel Park 的不动产和其他资产。该协会由普通合伙人 Laurel Racing Association, Inc. 和有限合伙人 Maryland Racing, Inc. (MRI) 组成。MRI 通过其全资子公司 MJC Racing (2007) LLC 拥有该协会和 Pimlico Racing Association, Inc.（“Pimlico”）的 100% 投票权和股权。Stronach Group 通过其子公司 TSG Developments Investments, Inc.（母公司）最终拥有 MRI 的 100% 股权。该协会和 Pimlico 统称为马里兰赛马俱乐部。斯特罗纳克集团一直积极参与大会 2020 年通过的 SB 987 重建工作。
2021 年 9 月 8 日西北能源桂冠...
i. 冷启动：13,140 次 ii. 暖启动/热启动：19,710 次 iii. 停机：32,850 次 6. NWE 应在第 II.A.5 节中确定的过渡期内采用良好的燃烧实践，以减少过渡期内的排放（ARM 17.8.752）。 7. NWE 不得导致或授权任何在 1968 年 11 月 23 日之后安装的排放源向室外大气排放排放物，这些排放源连续 6 分钟内的平均不透明度为 20% 或更高（ARM 17.8.304）。 8. NWE 不得导致或授权任何街道、道路或停车场的使用，而未采取合理的预防措施来控制空气中的颗粒物排放（ARM 17.8.308）。 9. NWE 应根据需要用水和/或化学抑尘剂处理运输道路、通道、停车场或一般厂区的所有未铺砌部分，以保持符合第 II.A.8 节（ARM 17.8.749）中合理的预防措施限制。
TARA：AI 公平性和领域泛化的训练和表示调整 William Paul 1、Armin Hadzic 1、Neil Joshi 1、Fady Alajaji 2、Philippe Burlina 1、3 1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室 11100 Johns Hopkins Rd, Laurel, MD 20723, USA firstname.lastname@jhuapl.edu 2 数学与统计系 加拿大安大略省皇后大学 K7L 3N6 fa@queensu.ca 3 约翰霍普金斯大学计算机科学系 3400 N. Charles Street Baltimore, MD 21218
我们提出了一种针对受保护或敏感因素实施 AI 公平性的新方法。该方法使用双重策略执行训练和表示改变 (TARA) 来缓解 AI 偏见的主要原因，包括：a) 通过对抗独立性使用表示学习改变来抑制数据表示对受保护因素的偏见依赖性；以及 b) 通过智能增强改变训练集以解决引起偏见的数据不平衡，通过使用生成模型，允许通过领域适应和潜在空间操纵对与代表性不足的人群相关的敏感因素进行精细控制。在图像分析上测试我们的方法时，实验表明 TARA 显著或完全消除了基线模型的偏差，同时优于具有相同信息量的其他竞争性消除偏差方法，例如，对于 Eye-PACS，(% 总体准确度，% 准确度差距) = (78.8, 0.5) vs. 基线方法的得分 (71.8, 10.5)，对于 CelebA，(73.7, 11.8) vs. (69.1, 21.7)。此外，认识到当前用于评估消除偏差性能的指标的某些局限性，我们提出了新颖的联合消除偏差指标。我们的实验还证明了这些新指标在评估所提出方法的帕累托效率方面的能力。