- 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。
背景布卢姆菲尔德大坝位于爱德华王子县布卢姆菲尔德村内,布卢姆菲尔德溪沿岸。布卢姆菲尔德溪的流域总面积约为 54 平方公里,其中约 13.5 平方公里是布卢姆菲尔德大坝的支流。大坝的主要作用是建造一个水库;称为 Mill Pond,可用于娱乐目的(即钓鱼、划独木舟等)并提供消防水源。大坝建于 1975 年。大坝由一个紧急溢洪道、一个土石坝、一个牵牛花取水口、一条穿过大坝的嵌入式混凝土进水管、一个 18 英寸低流量阀、一个出水口和一个下游出水通道组成。阀门未使用。2013 年的 OMS 指出,落差进水结构有挡水板;挡水板现已不再安装。哈奇 (Hatch) 完成的 2009 年 DSR 发现,根据 ODSG 草案 (MNR, 1999),该大坝因可能造成人员伤亡而被评定为“重大”IHP 等级。
摘要:人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为,人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟,人工智能是由人类编程的,因此,谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目,该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术(包括面部识别和欺骗检测)来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、(不)安全与人工智能等领域的文献,探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响,概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为,iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险,不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者,还会强化现有的非入境做法和政策。
1用于评估内部控制结构的传奇:1。通常有效:过程的水平和质量令人满意。某些领域仍需要改进。2。不足:流程的级别和质量不足以检查所检查的过程或功能,需要在几个领域进行改进。3。重大弱点:所述过程和功能的内部控制水平和质量非常低。需要进行重大的内部控制改进。
图 A4.2 – 地表水洪水风险 – 弗拉姆灵厄姆南部(来源 Gov.uk) 高 1:30 年重现期 中 1:100 年重现期 低 1:1,000 年重现期 该洪水数据是在全国范围内生成的,并附有以下警告(环境署,《地表水洪水风险地图是什么?》报告 2.0 版,2019 年 4 月): “该数据集不适合用于确定单个房产是否会被洪水淹没”, “不得在房产层面使用”, “由于它们的生成方式及其指示性,在没有进一步支持研究或证据的情况下,这些地图不适合作为任何特定规划或监管决策或任何规模的洪水风险评估的唯一证据”和
背景第二仓库湖大坝位于其命名的湖泊出口处,位于 Frontenac 县 Central Frontenac 镇 Hinchinbrooke 镇第 8 特许地块第 4 号,距离维罗纳西北约 11 公里。大坝于 1958 年由纳帕尼地区保护局在第二仓库湖出口处修建,将湖水位提高了 6 米,并可储存多余的水。大坝由 Quinte Conservation (QC) 拥有和运营,是一个分区堤坝,具有透水外壳和不透水中心芯。大坝包含 2 个挡水板舱、一个阀门和一个毗邻右桥台的混凝土溢洪道。堤坝高约 9.5 米。顶部宽度从混凝土结构附近的 4 米到左桥台附近的 5 米不等。堤坝坡度为上游 2.5H:1V,下游 1.9H:1V。最初在 2004 年 DSR 中,二库湖大坝被归类为高危结构。对大坝在晴天和洪水条件下的假设溃坝进行了溃坝分析,以评估大坝下游洪水淹没的程度。溃坝分析的结果表明,如果大坝溃坝,将有 50 栋房屋被淹没,因此,大坝被确认为高危 IHP 结构。2008 年 DSR 发现,自 2004 年 DSR 以来,二库湖大坝区域的下游或上游两侧没有发生重大变化。因此,大坝被确认为高危类别结构。
摘要:花生(Arachis hypogaea L.)是一种全球重要的油籽和豆科粮食作物。然而,最常见的西班牙束状花生品种缺乏鲜种子休眠(FSD),这对花生的产量和质量造成了重大障碍。鉴于其经济意义,目前正在研究模型系统中导致 FSD 的机制和因素,这对花生栽培具有重要意义。最近的评论强调了在揭示遗传控制、分子机制以及影响不同植物物种发芽和休眠的生理和环境因素方面取得的显著进展。在此背景下,我们研究了有关花生 FSD 的最新研究成果,重点关注与 FSD 相关的遗传因素。此外,我们还探讨了旨在培育优良基因型以加强花生改良的尝试。
政策制定者目前面临的挑战是支持合适的技术组合以实现电力系统脱碳。由于技术和部门多种且相互依赖,以及降低成本和减少排放等目标相互对立,能源系统模型被用于制定实现脱碳电力系统的最佳过渡路径。近年来,该领域的研究有所增加,多项研究使用能源系统建模 (ESM) 来阐明国家电力系统的可能过渡路径。然而,在许多情况下,大量基于模型的研究使政策制定者难以驾驭研究结果并将不同的路径浓缩为一个连贯的图景。我们对瑞士、德国、法国和意大利的 ESM 出版物进行了深入审查,并分析了有关发电组合的主要趋势、关键供应和存储技术趋势以及需求发展的作用。我们的研究结果表明,关于 2030 年和 2050 年的技术组合提出了不同的解决方案,并非所有解决方案都符合当前的气候目标。此外,我们的分析表明,天然气、太阳能和风能将继续成为电力系统转型的关键参与者,而储能的作用仍不明确,需要更明确的政策支持。我们得出的结论是,由于每个国家的目标和当前的能源格局不同,不同的选择似乎成为突出的转型途径,这意味着每种情况都需要制定单独的政策。尽管如此,国际合作对于确保到 2050 年电力系统迅速转型至关重要。
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力,需要在每个阶段进行一致的考虑,包括电池材料,电池组设计和电池管理系统(BMS)。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全,高压安全性和热安全性。在其中,充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层,过电流和其他潜在风险,以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池,模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布,从而防止热失控。
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用,因为它提供了一种能够理解,解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法,这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此,概率生成模型具有解决各种问题的潜力,包括生成新的数据示例,进行观察给出的推理,估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是,从数据中学习分布是一个挑战问题,通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理,通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman,2009]。因此,他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后,提出的可进行的概率模型(TPM)的领域随后发生了,并提出了端流的参数化和学习范式,从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计,这些模型可以有效地推断和精确的概率推理,使其适合于要求快速准确计算的任务。但是,
