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中小微企业可持续发展 (ZED) 认证计划顾问机构入选
印度质量委员会 (QCI) 是印度政府与印度工业界合作建立组织的一项开创性试验。QCI 的任务是领导印度全国性质量运动，让所有利益相关者参与进来，强调在所有活动领域遵守质量标准，主要是为了促进和保护国家及其公民的利益。为了实现这一目标，QCI 在教育、医疗保健、环境保护、治理、社会部门、基础设施部门和其他有组织活动领域等所有重要活动领域中宣传、采用和遵守质量标准方面发挥着关键作用，这些领域对改善印度公民的生活质量和福祉具有重要意义。二、背景
2025.01.21 国会女议员 Scholten 威廉与玛丽学院成员日证词
谢谢史密斯主席和尼尔排名成员！我很高兴今天能在这里谈论我上周提交的一项法案，即 HR 536，即《2025 年农业环境管理法案》。这项法案是解锁我们国内能源生产的常识性方法，因为它寻求延长第 48 条合格沼气资产的投资税收抵免。财政部在推出第 48 条指导方面被大大推迟，并在第 48 条 ITC 于 2024 年 12 月 31 日到期前 27 天宣布了最终规则制定。这让沼气开发商在试图对美国清洁能源未来进行重大投资时陷入了困境。我的两党法案——由瓦拉道先生共同领导——将为沼气开发商提供时间和确定性，以催化美国从垃圾填埋场、废水处理厂和农业经营中进行清洁和替代生产。然后可以将这种沼气转化为可再生天然气或 RNG，然后用作汽车燃料或发电。我们都知道选民在加油站或支付水电费时所感受到的痛苦。增加沼气产量将有助于我们的社区削减成本并节省开支。这项税收抵免还将促进美国各地社区的能源投资和就业增长，包括我在这里的同事所代表的地区。我在我的社区亲眼目睹了这些好处，因为西密歇根州拥有使用厌氧消化器的农场，以及生产沼气的水资源回收设施。谈到能源，我强烈支持上述所有方法。即使不考虑化石燃料的环境问题，它们也是一种有限的资源——一旦耗尽，就一去不复返了。作为两个孩子的母亲，我不禁思考和规划下一代的能源需求。即使我们现在希望降低能源价格，我们也需要在今天创造未来的燃料，这样我们才能做好准备。
贝德福德高中研究计划2025-26
使命宣言贝德福德高中的使命是对所有学生进行培养，民主，具有挑战性和包容性环境的教育。贝德福德高中与父母和社区合作，帮助学生获得知识，并发展技能和智力好奇心，成为独立和自给自足的成年人，他们将在全球社区中负责任地做出贡献。通过为学生提供创造意义并在各种环境中发展理解的机会，贝德福德高中使学生准备成长和采取一种良好的，创造性的，富有的，道德和富有同情心的方式。翻译支持：如果您需要研究计划的帮助或翻译服务，请与ESL计划管理员Hilary Nichols联系（781）275-7706 Ext。4862
Pittenweem Primar eem 小学幼儿园日......
儿童的学习和发展被持续记录、监控和跟踪，以确定个人进步。在个人学习历程中记录了对游戏和学习的观察；这些观察正在发展，学习语言的使用也开始深入人心。接下来的步骤是针对每个孩子量身定制的，其中一些步骤与个人学习历程相关且易于跟踪。对于一些孩子来说，接下来的步骤需要进一步发展，以便更清晰地衡量和实现。对儿童观察和学习的下一步进行有效审查，使工作人员能够反思自己的方法。
rizos，Georgios，Lawson，Jenna，Mitchell，Simon L.，Shah，Pranay，Wen，Xin，Xin，Banks-Leite，Cristina，Ewers，Ewers，Robert和Schuller，BjörnW（2024）
在传播预测的输入之后，贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程，而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里，我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性，其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性，以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集，其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上，我们提出的方法在接收器操作特征（Au-Roc）下的面积约为1.5分，F1的13点和预期校准误差（ECE）的溶质百分比提高了约1.5点，与所有目标类别相比，预期校准误差（ECE）的位置为19.5点。
可以提出的技术发展领域如下。此外，A、B阶段和未来新能源示范计划
◆ 提案分类 A. 太阳能发电促进领域 B. 风力发电促进领域 C. 中小型水力发电促进领域 D. 生物质利用促进领域 E. 可再生能源热能利用促进领域 F. 未利用能源利用促进领域 G. 氢能及燃料电池利用促进领域 H. 蓄电池利用促进领域 I. 可再生能源利用促进领域（A~H 领域除外）
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
2024秋季课程时间表
o面对面：要求讲师和学生在设定的时间和位置亲自见面的课程。o完全在线：完全在线举行的课程；无需面对面的会议。在线课程可以是同步，异步或两者的组合。o部分在线：包括面对面和在线指导组合的课程。o HYFLEX：每次会议同时在线举行每次会议的课程；学生可以灵活地选择在设定的时间和位置参加面对面或在线参加。