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公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
Ezhil Subbian博士
在String之前，Ezhil在硅谷生态系统的不同早期公司的生物基产品创新中发挥了关键作用。基于她在过去20年的生物基产品商业化和市场增长方面的经验，Ezhil的动力是利用西方的技术实力和东方的制造能力来开发可能产生全球影响的可持续创新。她在Able-India和CII-National Biotechnology委员会任职。Ezhil的作品最近获得了联合国和Niti Aayog的2018年妇女改造奖。
Subaru Forester
Subaru Forester的乘客舱室在额叶偏移测试中保持稳定。虚拟读数表明，为驾驶员和前排乘客提供了膝盖和股骨的良好保护。Subaru证明，将向不同大小的乘员以及位于不同位置的人提供类似的保护水平。保护对乘客的所有关键身体地区都是有益的。对测试期间冲击手推车减速的分析以及测试后对可变形屏障的分析表明，斯巴鲁·森林（Subaru Forester）将是额叶碰撞中的中等良性撞击伴侣。在全宽的刚性障碍测试中，根据压缩的虚拟读数，对后乘客的胸部的保护被评为弱，但保护对该乘员和驾驶员都有益。在侧面屏障测试和更严重的侧极撞击中，整个点都得到了所有关键身体区域的良好保护。控制偏移（从远端击中车辆的另一侧的身体的程度）是足够的。Subaru Forester有一种对策，可以减轻这种影响的对抗占领者的伤害。安全气囊在Euro NCAP的测试中表现良好，虚拟读数表明对驾驶员和乘客都有良好的保护。但是，安全气囊的性能不是对称的，当汽车在乘客方面撞到时表现较差，头部保护得分受到惩罚。后排座椅的几何分析也表明了良好的鞭打保护。在前排座椅和头部约束上进行的测试在后端碰撞时表现出良好的防止鞭打伤害。该汽车具有高级的Ecall系统，该系统在发生崩溃的情况下提醒紧急服务，并且是在汽车发生碰撞后预防次要影响的系统。Subaru证明，门和窗户将是可以打开的，以允许乘员在车辆淹没时逃脱。
FRV - 配对 H2Uruguay.docx - GUB.UY
主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱，它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年，它推出了卓越的 FRV-x 平台，专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案，以覆盖难以脱碳的行业，例如移动出行。它还成功地开发了储能系统，目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面，FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分，该实体专注于提供可持续的移动出行服务，其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系，允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说，质量是一种差异化价值，在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
tci-对接H2URUGUAY -GUB.UY
●Arichile：巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作（Innowwide Program）●HOASIS：应用于氢行工业（水能食品Nexus）的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧（氨，采矿迁移率，混合，出口）。●HVALLESUR：开发绿色氢走廊，用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究：
EEG和MEG正向建模∗
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。因此，局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度，而无需牺牲较严格性和准确性，以下减法方法已知。
公共通知2025 /7 26年2月26日1946年主题< / div> < / div>
主题：普通大学入学考试[CUET（PG）-2025]的时间表 /日期表。CUET（PG）的注册过程2025-26从1月02日至2025年2月8日开放，随后是2025年2月10日至12日的更正窗口，以进行必要的修改。考试将于2025年3月13日至4月1日在基于计算机的测试（CBT）模式下进行，每个90分钟的偏移。该考试将针对4,12,024名独特的注册候选人进行157名受试者进行，他们被允许选择多达四个测试论文/受试者，以符合前几年。CUET（PG）的详细时间表/日期表 - 附件1中提供了2025年的考试。候选人和有关利益相关者被建议注意时间表，并相应地做好准备。Cuet（PG）的问题文件的介质 - 2025年将是英语和印地语（双语），但以下内容：
商业，经济和政策在Covid-19 Inta-GB.2324.30 / Mult-ub.24.001春季2021 | thu 6.00-9.00 pm
课程概述全球大流行对个人，企业，消费者，市场和政府有不利影响，创造了我们这个时代最不利的衰退和失业水平，并响应了广泛的财政和货币政策。在本课程中，我们将探讨大流行的起源和传播及其影响经济和市场的方式。虽然大流行本身是独一无二的，但我们将研究可以从大流行病的历史以及其他类型的总体冲击引起的金融危机中学到的经验教训。与发达国家相比，发展中国家面临的政策挑战（无论是人道主义还是金融）是很大的。 我们还将寻求理解这些差异。 同等兴趣的是全球经济和医疗保健能力的最初条件是什么是大流行时的最初条件，以及将来如何改善这些条件以提高弹性。 了解这些复杂的问题将使我们能够在不久的将来就几个关键问题进行明智的讨论：与发达国家相比，发展中国家面临的政策挑战（无论是人道主义还是金融）是很大的。我们还将寻求理解这些差异。是全球经济和医疗保健能力的最初条件是什么是大流行时的最初条件，以及将来如何改善这些条件以提高弹性。了解这些复杂的问题将使我们能够在不久的将来就几个关键问题进行明智的讨论：
________________________________________________ Martin L. Adams总经理兼首席工程师日期：2023年10月18日主题：能源成本调整 简报 LADWP权力战略长期资源计划（SLTRP） 2022权力战略长期资源计划（SLTRP）
________________________________________ MARTIN L. ADAMS General Manager and Chief Engineer DATE: October 18, 2023 SUBJECT: Energy Cost Adjustment Expenditures for the 12-Month Period Commencing January 1, 2024 SUMMARY The attached Resolution approves expenditures for inclusion in the Energy Cost Adjustment (ECA) for the 12-month period commencing January 1, 2024.ECA是收回向客户提供电动服务成本的费率组件之一。这些成本包括燃料，不可再生购买的电力，能源效率以及从可再生资源中产生和获取电力。不需要市议会批准。建议，建议水和电力专员委员会（董事会）通过授权燃料，购买的电力，需求侧管理（DSM）和可再生投资组合标准（RPS）支出的附件决议，用于2024年1月1日开始的12个月期间。
将约束转换为二次背包问题的Qubos
摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题，例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是，这种翻译可以通过几种方式进行，这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方，并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。