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启动 GX(绿色转型!!)！在山梨县启动氢能源社会
山梨县 氢气利用示范合作公司 三浦株式会社 松下 氢气用户 日立功率半导体装置株式会社 超市 山梨县荻野大学 山梨县氢能与燃料电池网络协会
学习多维人类对文本对...
文本对图像模型的当前指标通常依赖于不足以代表人类真正偏好的统计指标。尽管最近的工作试图通过人类注释的图像来学习这些偏好，但它们将人类偏好的丰富挂毯降低到单个总分。然而，当人类评估不同方面的图像时，偏好会有所不同。因此，为了学习多维人类偏好，我们提出了多维偏好评分（MPS），这是评估文本对图像模型的第一个多维偏好评分模型。MPS引入剪辑模型上的偏好条件模块，以学习这些不同的偏好。它是根据我们的多维人类偏好（MHP）数据集进行了训练的，该数据集包括607,541图像的四个维度（即美学，语义一致性，详细信息，详细质量和整体评估）的918,315个人类偏好选择（即，美学，语义一致性，细节质量和整体评估）。这些信息是由各种最新的文本对图像模型生成的。MPS在4个维度上的3个数据集上优于现有的评分方法，从而使其成为评估和改进文本对象的有希望的指标。该模型和数据集将被公开使用，以促进未来的研究。项目页面：https：//wangbohan97.github.io/mps/。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
2025年参议院预制索引。pdf
与公共教育有关；制定《国家部落教育紧凑型学校法》；向公共教育部门提供授权，以进入国家部落教育契约；提供成为一所国家部落教育紧凑型学校的申请过程；提供规则授权；提供国家部落教育紧凑型学校运作的要求；豁免国家部落教育紧凑型学校不受某些州法规和规则；提供报告要求；允许州 - 部落教育紧凑型学校获得州和联邦的资金；允许就业偏好和入学优先级；在《公立学校资本支出法》中包括国家部落教育紧凑型学校。Shendo https://bit.ly/4a9ad1a 228623.2 1月3日与牲畜有关；增加与牲畜有关的服务费用。Woods/Muñozhttps://bit.ly/405vxgz
知识，疫苗的偏好和对马来西亚人的Covid-19的恐惧，在Covid-19的阶段增强阶段，大流行Anis aqilah aqilah binti romzi 1，megat
目的：这项研究的目的是调查马来西亚人中对Covid-19的知识，疫苗偏好和恐惧。材料和方法：这项在线问卷调查是从2021年9月6日至2021年11月12日通过成人马来西亚人的Google表格进行的。为了收集数据，将经过试验的经过验证的问卷调查给387个样本。由参与者的社会人口统计学特征，有关信息来源的COVID-19疫苗的知识，参与者的特定疫苗偏好，具有理由，疫苗接种状态和COVID-19的恐惧的调查表。结果和讨论：参与者对Covid-19疫苗有良好的了解。总共275（71％）参与者表现出对特定疫苗的偏爱；辉瑞-biontech是最优选的（61.5％）疫苗。偏爱的主要原因是有效性（56.4％）。疫苗优先组的参与者获得的知识评分（7.38/8）比非偏爱（7.28/8）的知识评分更高。总共376名（97％）的受访者接种疫苗，其中250名（66.5％）接受了首选疫苗，而22（5.85％）未获得挑选，而休息却没有偏爱。在11名未接种疫苗的参与者中，有3名拒绝接种疫苗，以提供非脱颖而出的疫苗。与非接种疫苗的组相比，疫苗接种组中对共vid-19分数的恐惧更高（21.34/35）（19.09/35），尽管没有观察到显着差异。结论：大多数马来西亚人都对COVID-19疫苗接种知识渊博，接受了疫苗优先和疫苗接种。疫苗偏爱的参与者比没有明显差异的非偏爱更具知识渊博。在非接种疫苗的参与者中，有27％（3/11）拒绝提供的疫苗接种，如提供的非偏爱疫苗。疫苗接种组对19009的恐惧比非接种疫苗的恐惧更多，而差异无关。提高意识是人们不愿意或犹豫接种疫苗所必需的。
Kagoshima县的Shochu蒸馏的工艺
在温暖的气候中，这就是为什么位于日本群岛西南部的九州地区是许多Shochu生产地区的所在地。Kagoshima县的西半部位于Kyushu的最南端，曾经被称为“ Satsuma Province”，也因其甘薯的生产而闻名。（“ Satsuma”一词历史上与该地区及其农业遗产相关，尤其是Shochu生产中使用的地瓜或Satsumaimo。）用这些地瓜制成的she族称为“ satsuma shochu”。我们与Kagoshima县Makurazaki City的著名酿酒厂Satsuma Shuzo Company进行营销的Honbo Kazuhisa进行了交谈。“ satsuma shochu是指使用当地采购的地瓜和水的kagoshima县制造的shochu，米饭或米瓜小马铃薯。在2005年，它被世界贸易组织（WTO）视为地理指示（GI）3，并在国际上受到了区域品牌的保护。”在Satsuma shochu的生产中，地瓜的新鲜人在确定味道方面起着关键作用，这就是为什么Satsuma Shuzo的酿酒厂位于被红薯田所包围的区域中，从而使它们使用新鲜收获的红薯>Satsuma Shochu的传统生产过程如下：首先，蒸大米与Koji Mold的孢子混合，以创建Koji（称为“ Seigiku”的过程），大约需要两天。第一步的Koji然后组合了
医疗补助批准的首选药物清单
每个班级的传奇人物，用品牌名称或通用名称在字母内列出药物。品牌名称药物：大胆类型中的大写通用药物：纯种类型AL：年龄限制限制确实：剂量优化计划GR：性别限制OTC：OTC：在处方可用的柜台药物上。（处方者请在处方中注明OTC）PA：需要事先授权。事先授权是在填补某些处方之前获得福利批准的过程。QL：数量限制；某些处方药具有每个处方或每月的特定数量限制。sp：专业药房ST：需要阶跃治疗。您可能需要使用一种药物来授权使用另一种药物。
2025年2月28日 - 索罗卡巴市政厅
2025年2月18日的第05号条例规定，为公共招聘的标准化和标准化而建立工作组。Carlos Alberto de Lima RoccoJúnior，市政当局的总控制者，在2021年12月23日的第12,473条第52条第52条中，根据内部控制系统的协调赋予他的法律归因于他的法律归因。考虑到《艺术》第VIII项条款。51号第12,473号法律，Zembro，2021年的23号，市政当局的审计长，是内部控制系统的管理器官，它构成了政府和整个身体进行的过程，在所有领域内整合到所有领域，在所有领域中都集成了各个领域，以面对风险并为安全机构提供了既定的机构的构造，从而确定了练习的机构，该机构是一种练习的方法。考虑到，根据第25.980/2020号市政法令，由市政当局的一般审计来促进标准化工作常规和实施注册机制的过程，并促进市政管理的持续改进。考虑需要规范和标准化公共招聘索罗卡巴市政厅的例行程序和程序；决心：艺术。第1个公共合同标准化和标准化工作组（GT-CPSS），以促进研究并开发与卫生秘书处雇用服务和投入有关的标准化规范和程序。 艺术。 §1ºGT-CPSE的协调将由Mud Nicipio（SGC）一般审计的代表负责。第1个公共合同标准化和标准化工作组（GT-CPSS），以促进研究并开发与卫生秘书处雇用服务和投入有关的标准化规范和程序。艺术。§1ºGT-CPSE的协调将由Mud Nicipio（SGC）一般审计的代表负责。第二GT -CPSS将由以下成员组成：I -Juliana Karoline Honorato（SES）； II-帕特里克·桑托斯·马菲（SES）； III -Fernanda Aparecida Pereira da Silva（SES）； IV -Silvia Rodrigues Mendes（SES）； V -Eliane Pereira do Nascimento（SES）； VI -ANA CAROLINA DA SILVA AMARAL（SES）； vii -tatiane de Jesus Mome填充（SES）； VIII -DécioJoséMatsunaga（SES）； ix -Helenir Rosa Lima（Sead）； X -Luanda Gomes Zara（Sead）； XI -Luciana Medeiros（Sead）； xii -Cristiane de Oliveira Lima（Sead）； xiii -ana leticia prohaska de Moraes（奥迪）； XIV -Leonardo Domingues Nascimento（奥迪）； XVI -Fernanda Siqueira de Carvalho（Segov）； xvii -Kely de almeida alves（Segov）。第2º参与GT-CPESS将被视为相关的公共服务，而不是提供额外的报酬。 艺术。 第三名是GT -CPSES的责任：I-促进有关招聘服务和健康投入最佳实践的研究和分析； ii-提议派遣旨在标准化糖果和健康投入过程的规范行为； III-如果必要时，为参与雇用服务和健康投入的市政仆人促进和培训； V-准备有关开发活动及其结果的定期报告。 艺术。 第四。 本条例在其发布之日有效。 Carlos Alberto de Lima RoccoJúnior控制者市政府第2º参与GT-CPESS将被视为相关的公共服务，而不是提供额外的报酬。艺术。第三名是GT -CPSES的责任：I-促进有关招聘服务和健康投入最佳实践的研究和分析； ii-提议派遣旨在标准化糖果和健康投入过程的规范行为； III-如果必要时，为参与雇用服务和健康投入的市政仆人促进和培训； V-准备有关开发活动及其结果的定期报告。 艺术。 第四。 本条例在其发布之日有效。 Carlos Alberto de Lima RoccoJúnior控制者市政府第三名是GT -CPSES的责任：I-促进有关招聘服务和健康投入最佳实践的研究和分析； ii-提议派遣旨在标准化糖果和健康投入过程的规范行为； III-如果必要时，为参与雇用服务和健康投入的市政仆人促进和培训； V-准备有关开发活动及其结果的定期报告。艺术。第四。本条例在其发布之日有效。Carlos Alberto de Lima RoccoJúnior控制者市政府
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。