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2030 定位与战略 - 登录 - 保时捷俱乐部
1 温室气体核算体系定义的范围 1、2 和 3 排放。价值链净碳中和描述了保时捷避免和减少碳排放以实现中和的雄心，尤其是在生产（范围 1 和 2 排放）、供应链和交付汽车的使用阶段（范围 3 的上游和下游排放），但也包括其他范围 3 排放类别，例如员工旅行。抵消（包括碳减排和碳去除）包含在保时捷的脱碳战略中。在实现碳净中和之前几年交付的汽车的排放量将不包括在碳中和评估中。保时捷的雄心取决于各个杠杆（例如技术进步）的进展，依赖于假设和要素，在某些情况下，保时捷无法影响这些假设和要素，因此可能无法实现。保时捷使用其脱碳指数（“DCI”）（包括通过碳减排和碳去除实现的抵消）来指导其脱碳战略，请参阅可持续发展附录。| 2 前瞻性愿景依赖于假设（例如尚未完全开发的技术进步），并且在某些方面可能无法实现（例如消除所有浪费） | 3 保时捷旨在通过采购绿色能源证书来实现未来车型的 BEV 使用阶段脱碳
Huw iranca-Davies MP/MS副总理兼内阁气候变化和农村事务副副部长副部长和内阁SE
威尔士政府对草案裁决的回应，威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力，以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程，因此，对特定方面的详细评论是不合适的，我们提供了主题反馈。投资我们认识到，需要水公司的投资大幅提高，以改善和维持水质，供应的弹性，绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护，我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间，不可避免地会有艰难的权衡。因此，OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要，但我们也希望Ofwat会挑战水公司，但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格
模拟代理中的可供性和主动运动控制推理
灵活、目标导向的行为是人类生活的一个基本方面。基于自由能最小化原理，主动推理理论从计算神经科学的角度形式化了这种行为的产生。基于该理论，我们引入了一种输出概率、时间预测、模块化的人工神经网络架构，该架构处理感觉运动信息，推断其世界中与行为相关的方面，并调用高度灵活、目标导向的行为。我们表明，我们的架构经过端到端训练以最小化自由能的近似值，开发出可以解释为可供性图的潜在状态。也就是说，新出现的潜在状态根据本地环境发出信号，表明哪些动作会导致哪些效果。结合主动推理，我们表明可以调用灵活的、目标导向的行为，并结合新出现的可供性图。因此，我们的模拟代理可以灵活地穿越连续空间，避免与障碍物发生碰撞，并首选能够以高确定性到达目标的路径。此外，我们还表明，学习后的代理非常适合跨环境进行零样本泛化：在少数固定环境中训练代理后，这些环境中的障碍物和其他地形会影响其行为，它在程序生成的环境中的表现同样出色，这些环境包含不同数量的障碍物和不同位置的各种大小的地形。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
2015 年 JAM 计划
伴侣动物。周日，我们将与 Interbull 联合举办两场育种和遗传学研讨会：“牛奶光谱数据——改善奶牛育种中昂贵且有限的性状的经济有效信息”（上午）和“利用基因组学改善动物育种中有限和新颖的表型”（下午）。欢迎所有 JAM 与会者免费参加这些研讨会。周一的生物伦理学研讨会将讨论科学、政府和公众对指导动物农业未来的影响。ADSA 基金会研讨会讨论了现在和未来对拥有博士学位的员工的需求，教学/本科和研究生教育研讨会的主题是“教研究生教学并取得成功”。牧草和牧场研讨会致力于应对气候变化，EAAP 遗传学研讨会专注于环境可持续性育种，而 ADSA 南部研讨会则探讨如何最大程度提高美国东南部的牧草质量。细胞生物学研讨会将涵盖通过氨基酸感应调节生长。多个研讨会将讨论反刍动物和非反刍动物的基础和应用营养学主题。两个伴侣动物研讨会将讨论宠物食品的生物能量学和比较营养学。肉牛营养研讨会将重点关注荷斯坦公牛的饲养，而牛肉物种研讨会则讨论消费者对牛肉的需求。ADSA 多学科和国际领导力主题演讲 (MILK) 研讨会的主题是“全球乳制品视角——生产、加工、人员、政治和优先事项”，其他各种乳制品研讨会则讨论乳制品成分创新。组织者将于周三和周四再次举办混合模型研讨会。
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
将马（评估者和标准）放在购物车之前（...
在与工作绩效评级的性质有关的重点文章中，Foster等人。（2024）将评级方差分解为速率主要影响，评估者主要效应和评估者 - 速率相互作用效应。在这样做时，作者强调了这一速率主要影响（理想地反映实际速率绩效）往往占工作绩效等级总差异的20％ - 30％。在此假设下，他们声称预测速率主要效应方差而不是总方差将提供对预测变量效用的更精确（且更高）的反射。尽管我们理解了中心论点，但它引导我们探讨了一个更广泛的问题，该论点在此方面依赖于：常规绩效评级中的重大缺陷需求需求继续进行严格的研究和实践努力，以改善它们。继续专注于定义和衡量性能的改进（即“标准问题”； Austin＆Villanova，1992）是绩效评级的方差成分的必要先决条件。绩效标准的性质，工作类型，评估者和评估者培训的类型，评估者的数量以及与选择相关的预测指标的选择只是与焦点文章中提出的担忧有关的关键关注点。从统计上估算基于绩效指标和评估者的选择措施的有效性，这些绩效指标和评估者当然可以机械地进行高度缺陷，但显然会减少启发性。在本评论中，我们提供了一些有关绩效评级的大量评论，这有助于解释从中得出的任何统计数据。
自我研究报告
？有效的导师 - 沃德系统具有良好的学生教师比率。？出色的学术和研究基础设施，ICT启用了智能课堂和实验室。？行业合作的计划和培训。？通过精心设计的课程来吸收跨学科和多学科知识，以支持企业家精神，职业发展和就业能力。？充满活力的研究文化，具有优质的出版物和活跃的知识产权。？出色的运动和课外基础设施。？具有丰富学习资源的自动库。？差异的零公差。校园和教育资源对Divyangjan学生有利。？培训和赋予农村人民权力的外展和推广活动。？通过电子政务实现了学术和行政过程中的透明度和效率。？位于民族文化多样性和丰富的生物多样性地区。？遵守学术日历和及时的结果声明。？在工程类别中排名NIRF的前100名大学。？领导力和管理：斯里克里希纳信托基金会主席和董事会受托人是该机构背后的动力。首席执行官协助主席和董事会受托人。法定机构确保了机构对其目标和愿景的发展。？校长通过领导院长，考试控制者和各个部门负责人的团队来指导该机构在所有努力中前进。校园安置：有92％的对安置的学生用于领先的核心，产品和服务部门。值得注意的是，在2022 - 2023年的学年中，最高的位置套餐是加拿大Wallet Connect的65 LPA，目前，在2023 - 2024年持续的学年中，Microsoft的LPA为51 LPA。
使用边缘无形体亚显性 IV 型分泌系统重组蛋白的疫苗无法抵御强毒攻击
边缘无形体是全球分布的最普遍的蜱传牲畜病原体。牛无形体病对养牛业构成了重大威胁。通过接种脾切除小牛产生的活中心无形体疫苗，可以预防流行地区的无形体病爆发。由于中心无形体活疫苗可携带其他病原体并导致成年牛患病，因此研究工作致力于开发安全的重组亚单位疫苗。先前的研究发现，边缘无形体 IV 型分泌系统 (T4SS) 的亚优势蛋白和亚优势延伸因子-Tu (Ef-Tu) 参与了用边缘无形体外膜 (OM) 免疫的牛对实验性攻击的保护性免疫。本研究评估了在大肠杆菌中克隆和表达的重组 VirB9.1、VirB9.2、VirB10、VirB11 和 Ef-Tu 蛋白赋予的免疫原性和保护性。将 20 头公牛随机分成 4 组 (G)，每组 5 头。G1 和 G2 组的牛分别用 50 μ g 重组蛋白与 Quil A ® 或 Montanide ™ 佐剂的混合物进行免疫。G3 和 G4 (对照) 组的牛分别用 Quil A 和 Montanide 佐剂进行免疫。牛每隔三周进行四次免疫，并在第四次免疫后 42 天用 10 7 A . marginale 寄生红细胞进行攻击。攻击后，所有牛均出现临床症状，红细胞压积显著下降，寄生红细胞显著增加 (p < 0.05)，需要用土霉素治疗以防止死亡。免疫组诱导的 IgG2 水平与观察到的缺乏保护无关。需要额外的策略来评估这些蛋白质的作用及其在开发有效疫苗中的潜在效用。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。