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美国环保署 2022-2032 愿景的 TMDL 优先战略
2025 年 1 月 24 日 简介 《联邦清洁水法》第 303(d)(1)(A) 条规定，各州必须为需要开发总最大日负荷 (TMDL) 的水道制定优先级排序。该优先级排序必须包括损害的原因，并考虑污染的严重程度和水体的用途。本文件包含宾夕法尼亚州对美国环境保护署 (USEPA) TMDL 计划 2022-2032 愿景的优先级排序理由。根据 40 CFR 130.7(b)(4)，这一原理将有助于指导在宾夕法尼亚州选择特定水体进行 TMDL 开发，以两年为周期，从 2024 年 10 月 1 日开始，用于美国环保署 2022-2032 愿景的剩余部分。除了 TMDL，此优先级排序还设想在适当的情况下使用其他类型的修复计划，包括下文所述的提前修复计划 (ARP) 和保护计划。虽然这种优先级策略有助于以有组织和周到的方式规划未来工作，但它并不意味着严格限制此时间范围内的项目，因为可能会出现不可预见的需求和机会。高效 TMDL 开发的一个关键实际考虑是开发特定污染物/用途组合的方法所需的大量资源投入。例如，用于开发因淤积而导致的水生生物使用障碍的 TMDL 的方法可能与用于解决因病原体导致的娱乐使用障碍的数据和方法大不相同。为了最大限度地提高项目资源的有效利用，明智的做法是一次关注一种特定的污染物/用途组合，并在将重点转向其他污染物/用途组合之前制定许多类似的 TMDL。因此，宾夕法尼亚州环境保护局 (DEP) 正在根据本美国环境保护署愿景周期的目标污染物/用途组合简短列表组织此拟议优先级排名。指定用途和令人关注的污染物对宾夕法尼亚州 2022 年综合水质报告最终版和 2024 年综合水质报告草案的审查显示，水生生物用途的损害最为常见，其次是娱乐用途的损害。相比之下，鱼类消费和供水用途的损害则不那么常见。在水生生物用途类别中，淤积损害最为常见，其次是金属、pH 值和营养物损害。病原体/大肠杆菌 (E. coli) 是娱乐用途类别中唯一列出的污染物原因。下面进一步讨论在未来几年内对 TMDL/ARP 开发中每种污染物进行优先排序的理由。
sta提交 - 国家科学与研究优先事项
澳大利亚必须培养其高技能的STEM劳动力。在研究职业中，挑战尤其严重，在STEM研究职业的最早阶段，不安全的工作系统破裂，推动了出色的人才。这造成了巨大的人为损失，目前成千上万的科学研究人员与争夺有限的竞争赠款资金库的系统也一样，有效地在短时间内不断地重新申请自己的工作。当前的系统是一个壮观的“自身目标”，破坏了澳大利亚迫切需要维护我们现有的出色科学人才并提高民族生产力。我们需要以有吸引力的职业安全来召集更多我们出色的澳大利亚科学人才之家。我们应该设定一个雄心勃勃的新目标，以拥有更多的
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
提升个性化护理事先授权清单CY2024生效日期：3/01/2024确定覆盖范围时，特定的福利计划会
Prior Authorization not required for Mastectomy/Breast Reconstruction for the following Diagnosis codes: C50.011,C50.012,C50.019,C50.021, C50.022,C50.029,C50.111,C50.112,C50.119,C50.121, C50.122, C50.129,C50.211,C50.212,C50.219,C50.221, C50.222, C50.229,C50.311,C50.312,C50.319,C50.321, C50.322,C50.329,C50.411 ,C50.412,C50.419,C50.421, C50.422，C50.429，C50.511，C50.512，C50.519，C50。521，C50.522，C50.529，C50.611，C50.612，C50.619，C50。621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。 821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。12，Z90.13
USSPACECOM S&T 优先级列表 (STPL)。...
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
优先气候行动计划 | 伊利诺伊州环保局
● 由于需要升级健康和安全措施（例如维修屋顶、消除霉菌和石棉或升级电气系统），大量低收入独户和多户家庭选择放弃太阳能；● 低收入家庭缺乏低成本、易于获得的融资，以及他们希望通过太阳能创造长期财富积累机会；● 极端天气/停电期间，最脆弱人群面临的可靠性和弹性风险；● 对达到项目容量的低收入社区太阳能项目的需求很高；● 社区驱动的社区太阳能项目面临与国家开发商竞争的挑战；● 开发商难以编织和协调不同的资金流；● 小型 DBE 难以获得资本并扩展到现金业务之外；● 零售电力供应市场十多年来一直存在不良行为，导致市场缺乏信任。
孟加拉国农业研究重点
国父孟加拉国国父谢赫·穆吉布·拉赫曼强烈意识到没有农业发展就没有孟加拉国的发展，因此，在1971年独立后，他采取了许多多维度的举措和有效措施来发展农业和改善农民的生计。显然，孟加拉国国父发起了一项名为“绿色革命”的伟大计划，农民通过利用高产作物、灌溉、化肥和杀虫剂在作物生产力和生产方面获得了收益。根据国家当前和未来的需求，基因革命和第四次工业革命在尊敬的总理谢赫·哈西娜的积极领导下正在顺利推进，秉承国父期待已久的梦想。政府坚定的政治意愿和承诺、技术创新和国家政策改革在农业和粮食安全方面取得了前所未有的成功。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
为未来提供燃料：优先考虑天然气转型以实现净零排放
为未来提供燃料：推进天然气向净零排放转型 天然气在发电中的作用 这是英国能源公司和碳捕获与储存协会 (CCSA) 发布的系列简报中的第二篇，探讨了天然气在向净零经济转型中的作用。本次简报特别关注天然气在发电中的作用。该系列的第一篇简报探讨了天然气在整个经济中的广泛作用。请访问为未来提供燃料网页阅读更多简报。 显然，我们需要对电力供应进行脱碳，为此，我们需要在未来几十年用低碳替代品取代未减排的天然气（未捕获和储存排放物的天然气）。这将主要通过增加可再生能源，尤其是风能和太阳能来实现。天然气目前在发电中发挥着重要作用，是最大的单一发电来源。天然气目前用于发电具有灵活性和弹性，因此必须谨慎管理发电用天然气的不可避免的减少。为了满足英国的能源需求，英国政府提出，由于低碳基础设施（如碳捕获、利用和储存 (CCUS)）的开发延迟，英国在 2030 年代甚至更久以后将需要有限数量的未减排天然气。因此，我们需要考虑更广泛的技术来替代未减排天然气，以复制其作用，其中包括利用灵活需求、电力储存和与欧洲的互连。对于英国来说，确保尽快、有效地部署这些技术至关重要。由于拥有使用燃料的低碳和可调度电力来源的重要性，碳捕获和储存 (CCS) 天然气以及氢能发电 (H2P) 也可能发挥独特的作用。CCS 和 H2P 提供了一种方式，可以实现天然气目前为电力系统带来的好处，但排放量减少（称为“减排”天然气）。这是电池等储存技术的补充。政府需要明确电力系统脱碳的目标，并进一步加快开拓新市场，继续开发替代天然气的商业模式。天然气对电力为何如此重要？尽管可再生能源正日益成为我们电力结构的重要组成部分，但天然气通常只占英国总发电量的三分之一左右，比任何其他单一能源都要多。从广义上讲，天然气扮演着两种不同的角色：