(4)配电许可证持有者应在相应季度结束后的三十天内向委员会提交季度报告,报告内容应包括配电许可证持有者在相关季度向州政府提出的补贴要求的详细信息,该要求基于州政府宣布的补贴类别和消费者类别的每单位补贴的能源消耗情况、根据该法第 65 条实际支付的补贴、应付和已付补贴的缺口以及委员会和/或电力部根据《2003 年电力法》的规定制定的规则可能指定的其他相关细节。如果不遵守规定,委员会可以指示许可证持有者对许可证持有者的有关官员采取适当的行动。
提供IT和工程服务,包括申请托管服务,咨询,技术和外包服务,并由小组网络安全和分组,涵盖了Capgemini的云基础设施服务(CIS),工程(ER&D),金融服务(FS),Insights和Data Instruct and Strative(I&D)(i&D)(I&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(i&D)(GBL)(GBL)(GBL)(GBL)(GBL)(GBL) Argentina, Australia, Austria, Belgium, Brazil, Canada, China, Colombia, Czech Republic, Denmark, Egypt, Finland, France, Germany, Hong Kong, Hungary, Ireland, India, Italy, Japan, Luxembourg, Malaysia, Mexico, Morocco, New Zealand, Norway, Philippines, Poland, Portugal, Romania, Singapore, Spain, Sweden,瑞士,荷兰,英国,美国和越南。这与2024年10月2日的适用性声明版本一致。
患有影响其履行职责能力的疾病或健康问题的军人通常会被转介到医疗委员会进行体检并审查其医疗等级。在个人健康状况明显低于服务就业和留用标准的情况下,委员会将建议因病退伍;如医疗政策和/或该职业组的单一服务留用标准所述。然而,在许多情况下,患者将首先被降级以进行治疗、康复和康复。对于未完全康复的人员,委员会可能会建议患者永久降级并限制职责,或者他们可能会建议因病退伍。然后,该建议被转发给人员管理部门或就业委员会,以供批准或决定和采取行动。
人工智能 (AI) 已经彻底改变了多个领域,高等教育也不例外。在大学环境中,特别是在系统工程等领域,人工智能已经开始改变教学和评估的方式,带来了前所未有的机遇和挑战。人工智能能够自动执行任务、个性化教学和提高管理效率,这对教育行业来说是一项重大进步 [1]。然而,这些机遇也伴随着必须紧急解决的道德和实际问题 [2]。ChatGPT 等生成式人工智能模型的出现引发了关于它们对学术诚信和学习过程的影响的争论。虽然一些教育工作者认为这些技术是加强教育的有力工具,但另一些人担心它们可能会破坏学生的批判性思维能力并损害他们作品的真实性 [2]。这些担忧
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力,在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明,缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要,并显著影响学生的学习和表现。然而,向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外,由于大多数课程的学生人数众多,为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战,一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化(作为反馈)。然而,虽然这种反馈可能有益,但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解,重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法,可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议,以促进学生的自我调节。与以前的研究不同,本论文将预测方法与 xAI 方法相结合,以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释,为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比,该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施,以支持大学课程中学生的自我调节,并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明,仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外,研究发现,所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响,并帮助他们进行自我调节。
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摘要:我们假设考虑合并症,P波和超声心动图测量的可解释的换档机(GBM)模型,可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件(MR)。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法,以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明,年龄,收缩压,舒张压,血浆白蛋白水平,平均p波持续时间(PWD),MR反理体积,左心室射血分数(LVEF),剩余的心房限制,预测末端 - 类固有(LADS),VELOCITY PITY ENTIMAL(VELOCITY CONTIN)和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
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(a)关于拟议的 SRTPVS 与被许可方/Transco 的配电系统的互连的缺陷详情(按照附件 VI 中所示的格式); (b)如果需要,消除此类缺陷的成本估算,包括视情况增强变压器、配电或输电系统。
