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选择请求（RFS）文档
委托但在此招标下也可能会考虑以短期商人的方式出售权力，但条件下，这些项目尚未根据任何州或中央计划被接受，并且也没有义务将权力出售给任何受益人，并且它们符合本RFS文件的规定。在这种情况下，他们将获得更长的PPA期限，以符合电力供应开始的实际日期与供应日期开始（SCSD）之间的持续时间。尚未签署PPA的重新 / ESS项目的部分能力也可以由竞标者提供满足50 MW提供的最低提供的能力要求。可以澄清的是，已经通过MNRE和/或与任何国有分销公司（Discom）确定的竞标者与BID提交截止日期，
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
NTP示范工具和任务概念...
本文提出了一种方法，没有对传感器选择和通信网络拓扑计算的反馈，用于使用最大值结果，使用基于地面的分布式感应，计算和通信网络基础架构，并使用最低结果和最低成本。选择标准包括最大的空域与最少的资源，最少的通信时间和功耗，同时保证系统可观察性并及时为固定用户和移动用户提供高质量的高质量信息。开发的算法使用多目标优化策略，考虑到相互构想的目标之间的交易，并使用o {架子计算工具实施。在桌面仿真环境中使用合成传感器数据在选定的区域空域和概念无线通信网络的参数中生成的合成传感器数据进行了验证。
机器学习驱动的太阳能电池板站点选择和屋顶电位
摘要：利用太阳能是可持续发展和减轻贫困的改变游戏规则。太阳能不仅打击气候变化，而且还为经济机会打开了大门，并改善了服务不足地区的生活质量。太阳能电池板的安装对于应对诸如减少贫困和促进可持续发展目标等全球挑战至关重要。这项工作使用卫星和政府数据来绘制用于太阳能电池板的现场适用性，考虑到高程，风速，表面温度，土地使用土地覆盖，归一化的差分植被指数，一氧化碳一氧化碳水平，太阳能辐照，人口，与居民区，水域，水体，电力，电网和道路的距离。这项研究提供了一个全面的框架，用于评估太阳能电池板站点的适用性，整合环境和基础设施因素以优化放置。对印度拉贾斯坦邦地区的各种机器学习模型，例如XGBOOST，随机森林分类器和随机森林回归。XGBOOST的最佳模型的精度为0.982，精度为0.983，召回0.979，F1得分为0.981。同样，对于准确性，精度，召回和F1分别，测试值分别为0.934、0.882、0.985和0.931。选择XGBoost模型以创建太阳能电池板的适用性图。使用预先训练的Yolov8模型和Google Earth Pro图像混凝土屋顶。然后对屋顶图像进行剪辑和处理以确定边界。边缘检测和轮廓用于计算屋顶区域，根据可用屋顶空间估算太阳能电池板的数量及其潜在发电。本研究提供了一种干净可靠的能源解决方案，可以降低成本并改善欠发达和农村地区的生活质量。通过放置太阳能电池板，对化石燃料的依赖减少，这有助于减少温室气体排放并促进环境可持续性
LAPM第10章顾问选择
*Negotiate contract costs with the most qualified Consultant *Prepare and retain record of cost negotiations *Initiate CT IOAI Financial Review Section ( Section 10.1.3: A&E Consultant Audit and Review Process ) and send documents (Financial Document Review Request), if applicable, to Caltrans IOAI *Receive and analyze findings of the Financial Review Letter from CT IOAI, if any *Address and resolve all findings by IOAI and incorporate into final contract和成本提案 *如果与第一排名的公司进行谈判失败，则正式终止与顾问的成本谈判，并开始步骤9，从下一个排名cmsr *的CMSR顾问，请提交展览10-U：管理顾问在管理领域支持DLA-HQ的利益冲突和机密性声明。LPA将通过电子邮件获得FHWA批准的展览10-U。FHWA批准在授予顾问合同之前。*填写并提交A＆E顾问合同表格在奖励或授予后的A＆E顾问合同数据库中，但不迟于第一张发票 *保留A＆E顾问合同表格
JCNDE 测试构造器团队选择标准
JCNDE 测试构建者人才库和测试构建者安置联合委员会选择志愿者主题专家在其测试构建者人才库中任职。个人必须具备适当资格并提交完整的申请才能获得考虑。已在国家牙科卫生考试委员会 (NBDHE) 测试构建者人才库中服务三年的个人可以重新申请，并根据 NBDHE 的需求考虑重新批准。已在综合国家牙科考试 (INBDE)、牙科执照客观结构化临床考试 (DLOSCE) 和/或牙科卫生客观结构化临床考试 (DHLOSCE) 测试构建者人才库中服务五年的个人可以重新申请，并根据指定的国家牙科考试联合委员会 (JCNDE) 计划的需求考虑重新批准。测试服务部 (DTS) 工作人员根据个人的专业知识以及 TCT 和考试计划的需求，将 JCNDE 批准的测试构建者安排到特定的测试构建团队 (TCT) 中。每次特定会议都会组建一个团队，并在会议结束时解散。这些团队非常灵活，每年可能由相同的测试构建者组成，也可能不由相同的测试构建者组成。个人受邀参加特定会议。如果他们接受，他们将被视为该日历年团队的一部分。如果特定志愿者无法出席，团队可能会根据需要重新安排。如果志愿者受到邀请但无法出席，可以确定并邀请替代志愿者。此外，如果志愿者受到邀请参加会议但未及时回复，可以确定并邀请替代志愿者参加会议。此过程有助于确保团队始终拥有足够数量的具有所需专业知识的志愿者，以便高效、有效地完成会议目标。一般定义以下定义适用于 JCNDE 的所有考试计划。普通牙医
RSNA 2025 空间选择任命（按公司名称）
促销公司名称 空间选择日期 空间选择时间 16 Bit 2024 年 12 月 4 日星期三 上午 11:25 CST 3d surgical 2024 年 12 月 4 日星期三 上午 11:45 CST 3D Systems 2024 年 12 月 2 日星期一 上午 9:05 CST 4DMedical 2024 年 12 月 3 日星期二 上午 9:20 CST 5C Network 2024 年 12 月 4 日星期三 下午 2:30 CST AbbaDox IDS 2024 年 12 月 2 日星期一 上午 11:05 CST Accessium Group 2024 年 12 月 4 日星期三 下午 2:15 CST ACE Marketing Inc 2024 年 12 月 4 日星期三 下午 2:10 CST Adaptix Ltd 2024 年 12 月 3 日星期二 上午 11:15 CST AdvaHealth Solutions 2024 年 12 月 3 日星期二 下午 4:35 CST AdvaMed 2024 年 12 月 4 日，星期三，下午 2:05 CST AFC Industries Inc 2024 年 12 月 1 日，星期日，下午 3:45 CST Agamon Health 2024 年 12 月 3 日，星期二，下午 4:05 CST AGFA HealthCare 2024 年 11 月 18 日，星期一，下午 3:30 CST AI Medical 2024 年 12 月 4 日，星期三，下午 1:40 CST AI Metrics 2024 年 12 月 3 日，星期二，下午 1:00 CST AI4CMR 2024 年 12 月 4 日，星期三，上午 9:25 CST Aidoc 2024 年 12 月 2 日，星期一，下午 1:45 CST AiimSense Inc. 2024 年 12 月 4 日，星期三，下午 2:30 CST Aikenist Technologies 2024 年 12 月 4 日，星期三，下午 1:40 CST AIRS Medical 2024 年 12 月 1 日，星期日， 2024 年 2:35 PM CST Akumin 2024 年 12 月 2 日星期一下午 3:50 CST Alara 2024 年 12 月 4 日星期三上午 10:10 CST Albatross Projects Americas GPS 2024 年 12 月 4 日星期三下午 2:25 CST Alpha Nodus 2024 年 12 月 4 日星期三上午 8:45 CST Alpha RT 2024 年 12 月 4 日星期三上午 9:50 CST Altamont Software 2024 年 12 月 3 日星期二上午 9:40 CST Altis Labs 2024 年 12 月 4 日星期三上午 9:40 CST AmCad BioMed 2024 年 12 月 3 日星期二下午 4:50 CST 美国放射学会 2024 年 12 月 1 日星期日下午 2:20 CST 美国放射技师协会 2024 年 12 月 1 日星期日下午 4:15 CST AMN Healthcare 星期一，2024 年 12 月 2 日 下午 1:45 CST Amrad Medical/Summit Industries，LLC 星期日，2024 年 12 月 1 日 下午 2:05 CST AMST，Marmon |伯克希尔·哈撒韦公司 2024 年 12 月 2 日星期一 上午 11:10 CST Analogic Corporation 2024 年 12 月 2 日星期一 上午 11:30 CST annalise.ai 2024 年 12 月 3 日星期二 下午 2:05 CST Antmed Corporation 2024 年 12 月 3 日星期二 上午 11:20 CST ANVILOY by Astaras 2024 年 12 月 4 日星期三 下午 2:15 CST AOXIN MEDICAL 2024 年 12 月 4 日星期三 下午 1:00 CST Apollo Enterprise Imaging Corp 2024 年 12 月 3 日星期二 上午 8:50 CST APOLLO RT CORPORATION LIMITED 2024 年 12 月 4 日星期三 上午 9:25 CST Applied Radiology 2024 年 12 月 1 日星期日 下午 4:35 CST ARAMIS Imaging 2024 年 12 月 3 日星期二下午 4:40 CST Arineta 2024 年 12 月 3 日星期二下午 3:50 CST ARRT，美国放射技术人员注册中心 2024 年 12 月 1 日星期日下午 4:35 CST Artera 2024 年 12 月 4 日星期三下午 2:30 CST ASG Superconductors 2024 年 12 月 2 日星期一下午 1:25 CST Aspen Imaging Healthcare 2024 年 12 月 4 日星期三上午 9:45 CST Athelas - RCM 2024 年 12 月 4 日星期三下午 2:35 CST Atirix Medical Systems 2024 年 12 月 3 日星期二下午 1:50 CST AuntMinnie.com | IMV 2024 年 12 月 2 日星期一上午 9:40 CST AVATAR MEDICAL 2024 年 12 月 4 日星期三 9:00 AM CST AWS 2024 年 12 月 2 日星期一下午 4:25 CST Axial3D 2024 年 12 月 3 日星期二下午 1:40 CST Aya Locums 2024 年 12 月 4 日星期三上午 9:50 CST AZmed 2024 年 12 月 3 日星期二下午 2:40 CST
选择培训公司来支持女性培训...
Lot1: Buganda North (12 districts including; MGLSD- GROW/CONS/24-25/00048/1) – Ref.No.: MGLSD- GROW/CONS/24-25/00048/1 , MGLSD-GROW/CONS/24-25/00048/2 Lot3: MGLSD-GROW/CONS/24-25/00048/3 Lot4: Northern Uganda (41 districts including; Kare). Oyam, Apac, Kole, Lira, Lira City, Kwania, Amolatar Dokolo, Alebtong, Otuke, Amuru, Nwoya, Omoro, Kitgum, Gulu, Gulu City, Lamwo, Agago, Pader, Adjumani, Moyo, Arua, Arua City, Obongi, Yu 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000,
基于量子退火的 Transformer 微调实例选择方法
摘要 目前，深度学习（DL）被广泛用于解决非常复杂的任务。然而，DL模型的训练需要庞大的数据集和漫长的训练时间。我们引入了一种新颖的量子实例选择（IS）方法，该方法将训练数据集的大小减少了多达 28%，同时保持了有效性，提高了训练效率和可扩展性。我们的方法利用量子退火（QA），一种特定的量子计算范式，可以解决优化问题。这是首次尝试使用 QA 解决 IS 问题，我们为其提出了一种新的二次无约束二元优化（QUBO）公式。对多个自动文本分类（ATC）数据集进行的大量实验表明，我们的解决方案是可行的，并且与当前最先进的 IS 解决方案具有竞争力。