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提交的DRP计划 - 圣塔莫尼卡山计划区
RPPL2024003978 WILLIAM CHEN 3 07/31/2024一般维修为现有的6个单元住宅建筑。卸下，修理和更换现有的金属栏杆，露台隐私屏幕，屋顶覆盖物，甲板防水，特雷利斯，木制筋膜，外部拱腹，部分更换现有壁板。没有更改单元内饰，没有新的或拆除的地板区域。
科学讨论计划工具 | 路易斯安那州科学部......
● 您将如何开始讨论？教师指南中有哪些提示，您需要提出哪些其他问题？ ● 有哪些问题或方法可以鼓励学生建立或挑战他人的想法？ ● 如果学生似乎认为他们已经解释了这一现象，但您知道他们需要更深入地研究，您可以提出哪些问题来帮助学生认识到扩展或修改解释的必要性？ ● 您将如何总结学生的想法并根据共识结束讨论？您将如何提示学生确定学习的下一步？
计划审查电池存储系统和电动汽车充电
- 与项目工作组和其他利益相关者的初次会议。- 对相关规划立法的审查。- 对其他司法管辖区中政策的调查，以确定是否有一些计划对该法案有用。- 准备工作示例，以说明当前系统如何应用于各种建议并确定改进的机会。- 根据报告中的信息准备结论和建议。- 项目工作组成员审查报告草案。
运输计划与设计手册卷11
运输计划和设计手册（TPDM）由11卷组成，主要作为运输部门工作人员的工作文件出版。它还向参与香港运输基础设施计划和设计的其他人提供信息和指导。旨在定期修订此处包含的信息，以考虑最新的知识和经验。不可避免的时间延迟，这意味着某些部分可能不可避免地不是最新的。出于这个和其他原因，本手册中包含的标准不应严格遵循，而应将其视为一个框架，在该框架中，应执行专业判断以达成最佳解决方案。一般而言，TPDM中包含的标准通常适用于新的交通和运输设施，不应被视为详尽。可能会出现TPDM不完全涵盖的考虑因素和要求。在处理受现场限制的现有设施并努力考虑利益相关者的观点时，特别需要行使专业判断。还建议从业者参考与其设计有关的其他出版物，例如最新立法，实践守则，准则，数据集等。应用TPDM之前。
PDF(3.3 MB) - 独立计划委员会
参考文献：**AEMO 2024 ISP 中缺少全系统成本模型：-“建议 1. 必须由独立机构进行彻底调查并立即实施有效的问责机制，以应对基于公共机构误导性信息而制定的关于可靠性和能源成本的公共能源政策的彻底失败。 2. AEMO ISP 和 CSIRO GenCost 文件必须符合更高的真实标准，以确保真实性、完整性和专业工程流程，而不是盲目遵循现有有缺陷的政策。 3. 必须停止将风能和太阳能目标纳入国家电力规则，以终止政客和政府官僚在没有适当工程资质的情况下选择技术设计解决方案来取代电力系统工程师。 4. 必须在多个层面和时间点的新问责流程中聘请独立的专业知识进行频繁的技术和财务审查，并有权审查和公开审查各种技术方法。 5. 必须放弃 AEMO 2024 ISP，并立即启动考虑所有电力系统技术的新能源 NEM 计划。”（附件 PDF）
莫罗湾市社区发展计划部当前和高级项目跟踪表
沿海开发和有条件使用许可证，适用于16个住宅单元。其中包括五（5）个“全市”工作室住宅，四（4）个“全市”一居室住宅，三个（3）'Full-Market'两居室住宅，两个（2）个“全市”三居室住宅，一（1）个“低收入”一居室的一居室公寓，一居室的一居室和1个非常低廉的录音室。该项目还包括一栋带有租赁办公室的公共区域建筑物和一个独立的建筑物中的健身室，上层有经理住宅单位。11屋顶甲板是通过螺旋楼梯进入的。该项目位于Atascadero Road/Highway 41的北侧0.57英亩的包裹上。该物业是划分的住宅高密度（RH），不在沿海上诉管辖权之外。
KCC 在输电规划、监督、选址、成本分配和成本回收方面的作用概述
虽然 KCC 并不直接规划输电，但我们广泛参与 SPP 活动。这包括在区域州委员会 (委员 Andrew French) 和成本分配工作组 (前委员 Shari Feist Albrecht) 中保留堪萨斯州代表。 我们还监督和参与以下 SPP 利益相关者小组：市场工作组、区域关税工作组、供应充足性工作组、改进资源可用性工作组、运营可靠性工作组、区域分配审查工作组、综合规划流程工作组等。 KCC 确实根据 KSA 66-131 监管在堪萨斯州拥有和运营输电的证书的授予，并根据 KSA 66-1,177-KSA 66-1,180 监管输电线路的选址。
持续改进状态的战略计划...
绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。