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Colorado-Oil-Al-Acsmosiss-Commission-COGCC- ...
集中的E＆P废物管理设施是指除CDPHE监管的商业处置设施外，（1）仅由一个所有者或经营者使用，或者由一个以上的运营商根据运营协议使用； （2）运行三年以上； （3）接收收集，处理，临时存储和/或处置产生的水，钻井液，完成液以及其他从两个或更多生产单位或地区或一套常用或经营的租赁产生的任何其他免税浪费。此定义包括机场自然存在的放射性材料（“ Norm”）相关的存储，去污，处理或处置。此定义不包括一个符合规则909.g的标准的多孔坑。（2） - （3）。
基于晶格的顺序假设和顺序工作的证明
这项工作完全打破了基于候选晶格的顺序工作证明（POSW）（POSW）的依次假设（以及其广泛的概括），该证明是由Lai和Malavolta在Crypto 2023上提出的。此外，它破坏了POSW的本质相同的变体，该变体与原始变体不同，仅在一个任意选择中与设计和安全性证明（在伪造的假设下）无关。这表明原始POSW可能具有的任何安全性都是脆弱的，并进一步激励基于基于晶格的假设来寻找建筑。具体而言，对于顺序性参数t和sis参数n，q，m = n log q，对顺序性假设的攻击找到了仅在仅在QuasipolyNomial Norm M log tt⌉（或norm o（√m）⌈logt⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉t⌉（差异）中，仅在GOOLANITHMIC -ogarithMic -ogarithmic〜o o n，q o n，q n，q（log）tt⌉中。这强烈伪造了这样的假设，即找到这种溶液需要在t中进行深度线性。（〜o n符号隐藏了在其下标出的变量中的多聚群因子。）另外，对于任何常数ε> 0，攻击在深度〜o o n，q（tε）中找到多项式标准m 1 /ε的解决方案。同样，对（稍微修改）POSW的攻击构建了一个有效的证据，以pologogarithmic〜o o n，q（log 2 t）深度构建，因此强烈伪造了这样做需要线性顺序工作的期望。
将AI与MBSE集成以获取医学的数据提取...
摘要。医疗部门中基于模型的系统工程（MBSE）的采用越来越多，已经促使将医疗标准数字化成数字模型的数字化。此转换促进了一致性，并允许将系统模型元素追溯到相应的规范模型元素。尽管做出了这些努力，但当前的数字化活动在很大程度上依赖手动提取和转换，尤其是从PDF文档到SYSML模型。同时，近年来人工智能（AI）应用程序的扩散为实现此类活动的机会提供了机会。本文有助于将AI与MBSE整合在一起，仅着眼于从文档中提取和转换医疗标准信息到SYSML规范模型。它探讨了使用最近的AI算法从医疗标准中提取数据并将其集成到MBSE实践中的最初结果。评估涉及两个AP-PARACHES，一个开源的多模式分类器模型和专有的大语言模型。该研究根据医学标准评估了这些方法，并概述了未来的工作，包括开源大型语言模型方法的探索。
距离供应链治理
本文探讨了行业在实施和解释人权尽职调查的国家法律规范中的作用。我们的研究重点是一个名为“负责矿产倡议”（RMI）的多工业协会，该协会在执行矿物质矿业立法并解释矿产供应链中人权尽职调查的规范方面扮演着领导作用。利用RMI员工，公司代表和RMI治理委员会的独立成员的访谈，我们消除了RMI的风险评估工具，从而有助于公司遵守全球矿产供应链法规。我们证明，这些技术官僚工具掩盖了控制人权尽职调查的基本企业利益。然后，我们认为，通过这些技术实践，全球供应链“在距离处受到管辖”，使公司剥夺了对供应商的责任。距离的供应链治理是从公司账户能力的工具到公司合法性工具的转移了人权尽职调查的规范。
基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
607-MP-2020.pdf
a。“承认目前的请愿书； b。向请愿人授予批准，以产生支出（包括CAPEX和OPEX）（根据排放参数的最终确定），如本请愿书所详细介绍的，以满足NOX的修订后的排放规范； c。批准估计的总资本成本为卢比。符合450 mg/nm3的NOX规范为119.89千万； d。批准满足300 mg/nm2的NOX规范的估计资本成本为69423千万卢比，或者授予请愿人的自由，以接触该Hon'ble委员会，以在300 mg/nm3规范的情况下以固定的费用提交单独的请愿书，由MOEF＆CC保留； e。批准收回资本成本以及即时请愿书中提供的修订的关税； f。在上述祈祷（c）和（d）的替代方案中，开处方，设计和应用适当的规范来计算关税调整以抵消2015年由于2015年通知，以将CGPL恢复到相同的经济地位，即是否没有发生过这样的变化，以免发生这种变化； g。宽恕任何无意的遗漏/错误/舍入差异/缺点，并允许请愿人添加/更改此文件，并根据将来可能需要进一步提交；”
产品创新背景下的人工智能/机器学习和模拟
类似网络 - 前馈：• 在此步骤中，NN 根据当前权重 𝒘 和输入预测 Ŷ。• 计算误差 ( 𝒥 ( 𝑤 )) = (Y- Ŷ) 范数 - 反向传播：
绿色氢能：从财产险角度思考承保
1 截至 2021 年 8 月（基于电解槽容量），全球拟议的最大绿色氢气生产项目，https://www.statista.com/statistics/1011849/largest-planned- green-hydrogen-projects-worldwide/ 2 https://www.rechargenews.com/energy-transition/world-s-largest-green-hydrogen-project-unveiled-in-texas-with-plan- to-produce-clean-rocket-fuel-for-elon-musk/2-1-1178689 3 https://www.asue.de/sites/default/files/asue/themen/bio-erdgas/2020/broschueren/ASUE_Energietraeger- Wasserstoff_2020-02_Online.pdf 4 https://www.dke.de/de/normen-standards/dokument? id=7115571&type=dke%7Cdokument 5 https://www.beuth.de/de/norm/din-en-iso-iec-80079-34/290448402 6 Leo Ronken，“大型电池存储：承保挑战和指导”，2021 年 10 月，General Reinsurance AG，https://www.genre.com/knowledge/publications/2021/october/pmint21-3-en。