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图形卷积加固学习用于负载平衡和智能排队
摘要 - 在本文中，我们为在协作环境中为智能负载平衡和排队代理提供了图形卷积深的加固学习框架。我们旨在平衡不同路径上的流量负载，然后控制网络节点上属于不同流量类别的数据包。我们的目标是双重的：首先是在吞吐量和端到端延迟方面提高一般网络性能，其次，以确保满足一组分类网络流的严格服务水平协议。我们的建议使用注意机制从当地观察和邻里政策中提取相关特征，以限制机构间通信的开销。我们在台球测试台中评估了我们的算法，并表明它们在吞吐量和端到端延迟方面都优于加载平衡和智能排队的经典方法。索引术语 - 智能排队，负载平衡，深入执行学习，多代理系统。
AI和可持续会计：平衡创新和责任ahmad yousef areiqat 1*，Hanan Abdelsalam Nimer Jaber 2
摘要。使用人工智能（AI）来增强对环境，社会和治理（ESG）报告的可持续核算方法的前景。但是，这种采用也带来了以下政府需要解决的道德考虑：算法偏见，缺乏透明度和数据隐私。目的：该研究旨在回顾AI在增强ESG披露的质量和/或信誉方面的作用，同时还探讨有关使用AI的新兴道德问题，并在可持续会计中负责任地采用AI的方式，以提高利益相关者的信任。方法论：该研究通过分析了20个组织在ESG报告中应用AI的20个组织完成的调查问卷，并通过对30名从业者的访谈中的定性数据进行了调查问卷。参数，例如准确性，报告生成时间和利益相关者满意度。结果：评估结果表明，导航密钥的有效性的总体增强：ESG报告的具体准确性增加到17.67％，而产生报告的时间降至58.33％。对定性文献的分析强调需要应对实施AI时可能会经历的道德问题。结论：AI通过提高ESG报告标准，对更可持续的会计变化有望。然而，必须基于强大的道德和管理标准来纳入其进一步的应用，以克服缺乏理性和信任的方向。
平衡创新，法规，风险和合规性
“我的公司可能有1亿条法规，我们可能没有五个法规。如果我们不同意其中一些法规，那是因为我们认为要做好事的法规实际上并不能做得好。但不是为了它而违反法规。，如果我们不遵守这一庞大的法规，我们将不允许将汽车放在道路上。您可以用必须遵守的规定来填写舞台。如果我们不遵守火箭或星条链接的所有规定，他们将我们关闭。因此，实际上，我非常符合法规。偶尔会有一些我不同意的原因是，我认为在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下的法规并不支持公共利益。因此，我认为我有义务反对旨在为公共利益服务但不能服务的法规。那是我唯一的反对，不是因为我寻求反对。实际上，我非常遵守规则。”
T. Rowe Price 个人策略平衡基金
Morningstar Rating™ 基金的 Morningstar Rating™ 或“星级”是针对至少有三年历史的管理产品（包括共同基金、可变年金和可变寿险子账户、交易所交易基金、封闭式基金和独立账户）计算的。交易所交易基金和开放式共同基金被视为一个群体，以便进行比较。它基于 Morningstar RiskAdjusted Return 指标计算，该指标考虑了管理产品每月超额表现的变化，更注重向下变化并奖励持续表现。每个产品类别中排名前 10% 的产品获得 5 星，接下来的 22.5% 获得 4 星，接下来的 35% 获得 3 星，接下来的 22.5% 获得 2 星，排名后 10% 获得 1 星。管理产品的整体 Morningstar 评级来自与其三年、五年和十年（如果适用）Morningstar 评级指标相关的绩效数据的加权平均值。权重为：总回报为 36-59 个月时，三年评级为 100%；总回报为 60-119 个月时，五年评级为 60%/三年评级为 40%；总回报为 120 个月或以上时，十年评级为 50%/五年评级为 30%/三年评级为 20%。虽然十年整体星级评定公式似乎给予十年期最大的权重，但最近三年期实际上影响最大，因为它包含在所有三个评级期中。
由于完成连续的认知任务或观看纪录片而导致的精神疲劳会损害平衡控制
摘要 本研究旨在评估由 90 分钟持续性认知任务引起的心理疲劳 (MF) 对平衡控制的影响。招募了 20 名健康的年轻参与者。他们必须在观看纪录片之前和之后站在力台上执行三项姿势任务（睁眼站在稳定支撑物上、闭眼站在摇板上），或在 MF 条件下执行长时间持续性认知任务 (AX-持续性表现测试 - AX-CPT)。结果表明，执行 AX-CPT 会产生 MF，因为参与者在 AX-CPT 后从 NASA 任务负荷指数中感受到的主观工作量比观看纪录片后更高。AX-CPT 和观看纪录片都会损害平衡控制，主要是通过影响姿势调节机制来损害平衡控制，这种机制随着认知资源的参与度增加而向不太自动和不太复杂的调节模式发展。 AX-CPT 产生的 MF 通过损害注意力处理来影响平衡控制，而观看纪录片对姿势控制的有害影响可能源于长时间坐着对随后站立时平衡控制的不利影响。
房屋气候和能源财务委员会房屋文件9
毕竟，提供警务，教育，健康，道路，公园和其他服务要求政府与私营部门竞争人才和材料。随着私营部门收入的增加，公共部门的收入最终必须遵循给定的服务水平和效率。通过减少对收入变化和州长的提议做出反应的需求，结构平衡扩大了立法者寻求效率和考虑计划在平静的情况下的相对价值观的能力。
基因编辑（GE）在新西兰Aotearoa 2025及以后 - 资源小册子
这一相同的病毒输送过程可以应用于提供特别有助于个人的医学活性蛋白质，进一步促进了我们制造个性化药物的能力，该药物完全适合由个人的遗传代码控制的代谢。简单的GE CRISPR贴片或注射可以使医生使用患者自己的身体提供治疗方法，以特别精确地治疗疾病。在英国和美国，CRISPR已经成功地用于治疗患有β地中海贫血和镰状细胞疾病的患者，这两者都是由基因序列错误引起的。在新西兰，正在使用遗传编辑的T细胞进行临床试验，以独特有效地治疗癌症患者。
远2025/11新西兰岩石龙虾（Jasus Edwardsii）的快速更新2024年在CRA 2中
免责声明此文件由新西兰渔业（MPI）的业务部门（MPI）发布。本出版物中的信息不是政府政策。虽然已竭尽全力确保信息准确，但对于基于此信息的任何决定，对事实，遗漏，解释或意见的错误，遗漏，解释或意见的错误，遗漏，解释或意见都不承担任何责任。表达的任何观点或意见不一定代表新西兰渔业的观点或主要工业部。请求进一步副本的请求应针对：渔业科学编辑渔业新西兰新西兰部门部邮政信箱邮政信箱2526惠灵顿6140新西兰电子邮件：fisheries-science.editor@mpi.govt.nz电话：0800 00 83 33此出版物在本业供应机构供初级工业网络提供。 http://www.mpi.govt.nz/news-and-resources/publications http://fs.fish.govt.nz to Document Library/Research Research©Crown Crown Coptright©Crown-Crown-fisheries - fisheries New Zealand，请引用此报告：
插电式燃料电池电动汽车储能系统的最佳尺寸，平衡成本、排放和老化
本研究调查了插电式燃料电池电动汽车 (PFCEV) 的储能系统 (ESS) 的最佳尺寸，同时考虑了技术、经济和环境挑战。主要目标是最大限度地降低生命周期成本 (LCC) 和运营成本，同时减少二氧化碳排放并保持电力系统的耐用性。PFCEV 的 ESS 包含三个核心组件：电池、质子交换膜燃料电池 (FC) 系统和超级电容器 (SC)。性能评估涉及对车辆运行参数的严格约束，并按照城市测功机驾驶时间表 (UDDS) 进行模拟。本研究的一个显著贡献是实施了双循环优化技术，使用二次规划 (QP) 和遗传算法 (GA) 来确定尊重指定约束的可行解空间。总之，研究结果为 PFCEV ESS 的最佳尺寸提供了宝贵的见解和建议。对不同 PFCEV、燃料电池汽车 (FCV) 和电池电动汽车 (BEV) 进行的比较分析表明，PFCEV 具有明显的优势。最后，对各种氢气类型的敏感性分析表明，需要降低生产绿色氢气的成本，以提高其经济可行性和运营效率。