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TAC 建议反对 NOGRR 编号
Delilah 非常担心 TAC 在 2024 年 6 月 7 日批准了 ERCOT 在 2024 年 6 月 5 日的评论，该评论提议将新标准过于广泛地追溯应用于所有现有的 IBR/WGR，这些 IBR/WGR 目前正在向 ERCOT 输电网供电，并且多年来一直可靠地供电。根据起草的规定，除非授予特定单位的豁免，否则新的性能标准（以及因此可能产生的新的合规调查、执法行动和处罚）将适用于所有现有的 IBR/WGR——即使 ERCOT 知道其中一些 IBR/WGR 没有（并且预计永远不会有）技术上可行的修改，使它们能够符合 NOGRR 245 中提出的穿越标准。2 TAC 在 2024 年 6 月 7 日批准了 ERCOT 在 2024 年 6 月 5 日的评论，确实允许对现有 IBR/WGR 进行豁免程序；然而，这些豁免须遵守 ERCOT 承认的一个标准，该标准目前尚未定义且无法预测。
个性化医学建议的调查| dr-ntu
抽象的采矿潜力和从大量医学数据中获得支持临床决策的宝贵医学知识已成为一个重要的研究领域。个性化医学建议是该领域的重要研究方向，旨在根据患者的健康状况为每个患者推荐最合适的药物。个性化医学建议可以帮助临床医生做出临床决策并避免医疗异常的发生，因此许多研究人员广泛关注它。基于此，本文对个性化医学建议进行了全面审查。具体来说，我们首先明确了个性化医学建议问题的定义；然后，从关键理论和技术开始，近年来提出的个性化医学建议算法是系统地分类的（医学建议基于多种疾病的医学建议，具有组合模式的医学建议，具有其他知识的医学建议以及基于反馈的医学建议）和深入分析；本文还介绍了如何评估个性化医学建议算法和一些常见的评估指标；最后，提出了个性化医学推荐问题的挑战，未来的研究方向和发展趋势也得到了解决。
客户自我的个性化推荐系统
对无缝和个性化客户体验的需求不断增长，改变了企业如何使用自助服务和促销策略。本研究探讨了实施定制的建议系统，以增强各个行业的客户参与，满意度和忠诚度。通过利用高级算法和客户数据，这些系统使企业能够提供量身定制的解决方案，以满足个人偏好，简化自助服务互动并提高促销效果。通过调查，实验和案例研究，该研究突出了个性化建议对客户行为的积极影响，包括提高参与率，提高保留率和更高的转化率。调查结果强调了此类系统通过与消费者建立更深入的联系来增强毫无轻松的客户体验并推动业务增长的潜力。本文为旨在采用或优化推荐系统以保持越来越以客户为中心的市场保持竞争力的企业提供了可行的见解。
Duluth Energy Plan Plan Commission建议
•煤（无烟煤）228.6•煤（沥青）205.7•煤（木质石）215.4•煤（亚bibitumigus）214.3•柴油燃料和加热油161.3•汽油（无乙醇）157.2•丙烷157.2•丙烷139.0
生成推荐的大型语言模型
抽象的大语言模型（LLM）不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域，而且有可能重塑许多其他领域，例如推荐系统（RS）。但是，大多数相关工作将LLM视为常规推荐管道的组成部分（例如，作为特征提取器），这可能无法完全利用LLM的生成能力。可以将建议过程分为多个阶段，例如分数计算和重新排序，而可以使用LLM简化为一个阶段：直接从完整项目池中生成建议。这项调查回顾了基于LLM的生成建议的进度，方法和未来方向：1）哪些生成建议是什么，2）为什么RS应提高生成性建议，以及3）如何针对各种RS任务实施基于LLM的生成性建议。我们希望这项调查可以提供探索这个有趣而新兴主题所需的上下文和指导。
学习路径推荐基于强化...
摘要 - 近年来，在线教育平台已经迅速增长，吸引了越来越多的学生进入数字学习环境。在在线教育中，学习者可以选择学习内容并更加自由地计划自己的学习路径。尽管在线教育平台为学习者提供了高度的自由度，但它减少了学习者的学习指南，这导致了诸如“信息超负荷”和“知识损失”之类的问题。主要的表现是学习者不知道如何计划学习路径，从而导致学习效率降低和学习效果不佳。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于强化学习RLLP的学习路径建议算法。RLLP模型考虑了学习者的学习目标，知识水平以及知识点之间的关系。同时，它还考虑了学习路径和学习者的参与度的平稳性，旨在向学习者推荐高效且明智的学习路径。广泛的实验结果证明了RLLP模型的有效性。
对话式推荐：一项重大的 AI 挑战
我们越来越习惯用自然语言与机器交互。我们让 Siri 帮我们找一家附近的意大利餐厅，我们让 Alexa 播放一些音乐，我们甚至与我们的汽车对话，指示它们将我们引导到目的地。我们中的许多人还与聊天机器人进行过互动，公司将聊天机器人用作客户服务的第一个接触点。能够与能够像人类一样交谈的机器互动长期以来一直是科幻电影中对未来的标志性愿景。随着自然语言处理 (NLP) 的最新进展、GPT-3 等大型预训练语言模型的出现以及机器学习的普遍进步，人们可能会认为我们已经接近实现这一愿景。仔细观察上述互动，我们发现与我们对话的设备通常善于对单个命令做出反应。然而，这些系统有时会在以下情况下达到极限：
改善供应链的政策建议...
新冠肺炎疫情前，新兴亚洲地区，RCEP（区域全面经济伙伴关系协定）与CPTPP（全面与进步跨太平洋伙伴关系协定）的加入，成为全球经贸发展重心东移的焦点，而东盟经济体则是未来亚洲区域一体化的新起点。2016年，东盟经济共同体（AEC）整合了该地区十个经济体，这些经济体的多元化产业与经济增长，有效吸引了全球的极大关注，并致力于推动数字化转型与工业4.0政策，以改善产业商流与信息流交换效率，并增强制造业的灵活性，便于实施。如今，亚洲供应链已成为各经济体的专业分工，环环相扣，一是与越南、印度、孟加拉国签订简单制造业的贸易协定，二是吸收泰国、马来西亚的技术，三是利用自主技术和管理技术提供创意，制造中国台北、韩国、中国的优质产品。最后，它完善并创新了来自美国、日本和欧盟的产品设计能力（TIER，2021）。具体来说，东南亚已经成为全球FDI（外国直接投资）的新领域。
IT5 T 建议书 G.343 - ITU
注意 - 这些值基于这样的假设：衰减/频率特性在 280 公里长的均匀部分末端不显示任何超过 ± 1 dNp（约 ± 1 dB）的波纹。在 60 kHz 时应用了宽松条件，因为在低频下可能难以获得相对于电缆阻抗足够小的中继器输入和输出阻抗的反射系数。
