乌拉尔电力合作社是其社区中的基本机构,不仅是能源提供者,而且是经济发展和社区福祉的基石。美国的832个分销合作社和63个发电和传输合作社为超过2000万个农场,学校,市政厅,企业和房屋提供电力。1他们的电线为美国的56%以上的土地供电,为农村社区的家庭提供关键的现代服务,并增加了郊区。合作社在解决能源负担和为资源最少的人提供服务方面发挥着特别关键的作用; 92%的持续贫困县从合作社那里获得电力。2美国的合作社在1940年代使美国农村地区的电气化而发展。这些基于社区和社区主导的机构的成立是为了向投资者拥有的公用事业公司在电气化革命中留下的那些机构带来电力。
1。民事骚乱期间军队的任务。在民事骚乱期间,军事力量的使命,无论是在康努斯和奥科努斯州,不能过分强调的,都是帮助地方和州当局恢复和维护法律和秩序。可以通过分解未经授权的聚会和巡逻干扰区以防止委员会委员会来完成此任务。在恢复秩序的行动过程中,军队可能会展示武力,建立障碍,分解人群,雇用人群控制代理,巡逻,充当安全部队或储备金,并根据需要执行其他行动。成功完成任务将在很大程度上取决于足够的计划,培训,警察信息以及个人和单位的协调行动。
130254 AMMONS,CHRISTOPHER J 西卡罗来纳大学设施 3476 OLD CULLOWHEE RD CULLOWHEE,NC 28723
govinfo.gov › content › pkg › pdf PDF 2004年4月12日 — 2004年4月12日 121.344a 适用于10–. 19座飞机的数字飞行数据记录器。 ... 第121部分附录B—飞机飞行... (1) 风和天气的可靠性。
幻觉是对多模态大语言模型(MLLM)的普遍挑战的幻觉,极大地阻碍了他们需要精确判断的真实用法。现有方法可以通过特定设计的数据进行培训,或通过其他来源的特定知识来缓解此问题,从而产生了不可避免的额外费用。在本文中,我们提出了一种新型的MLLM解码方法,该方法基于o-vertust pe nalty和r eTroptoction-llocation策略,它是一种几乎免费的午餐,可以减轻幻觉问题,并没有其他数据,知识,知识或培训。我们的方法始于一个有趣的观察结果,即,大多数幻觉与自我注意力矩阵所表现出的知识聚集作用紧密相关,即MLLM倾向于通过关注一些摘要的代价来产生新的代币,但并非所有以前的代币。这种部分过度信任的倾向会导致忽略图像令牌,并用幻觉描述图像内容。基于观察结果,Opera在梁搜索解码过程中引入了对模型逻辑的惩罚术语,以使Miti-Gate the Trust问题以及回滚策略回顾了在预先生成的令牌中存在摘要令牌的存在,并在必要必要时重新分配给标记。通过广泛的实验,Opera在不同的MLLM和指标上表现出明显的幻觉降低性能,证明其有效性和性质。我们的代码为:https://github.com/shikiw/opera。
g表格G邀请表达未来供应链解决方案的兴趣限制在印度的物流业务中运营[根据《破产与破产委员会的第36A条》(根据公司人员的破产解决过程),2016年]