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最终版 - 17/07/24 国王演讲 2024 背景简报最终版 GOV.uk.docx
首相致辞 4 陛下向议会两院发表的隆重演讲 7 经济稳定与增长 11 预算责任法案 11 国家财富基金法案 12 养老金计划法案 14 规划与基础设施法案 17 就业权利法案 20 英国权力下放法案 23 客运铁路服务（公有制）法案 26 更好的巴士法案 28 铁路法案 30 银行处置（资本重组）法案 33 仲裁法案 34 产品安全与计量法案 37 数字信息与智能数据法案 39 高速铁路（克鲁至曼彻斯特）法案 42 审计改革与公司治理法案草案 44 英国能源和清洁能源超级大国 46 英国能源法案 46 英国皇家地产法案 48 可持续航空燃料(收入支持机制) 法案 50 水 (特别措施) 法案 52 边境安全、打击反社会行为、夺回我们的街道 54 边境安全、庇护和移民法案 54 犯罪和警务法案 56 恐怖主义 (场所保护) 法案 59 受害者、法院和公众保护法案 61 打破机会障碍 63 儿童福利法案 63 英格兰技能法案 66 租户权利法案 68 足球治理法案 71 租赁和共同持有改革法案草案 74 平等 (种族和残疾) 法案草案 77 转换实践法案草案 79 健康 81 烟草和电子烟法案 81 精神健康法案 83 国家安全和服务国家 86 希尔斯堡法律86 武装部队专员法案 88 北爱尔兰遗留立法 90
探索基于同行反馈的博客对前服务EFL教师的学术写作表现
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点，以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法（测试前，测试后）用于涉及集体内时间序列设计的定量研究，其中个人参加了单一治疗，但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度，以及使用问卷调查表，研究人员与参与者进行了一对一的访谈，以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明，基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能（例如焦点，内容，词汇，惯例，惯例和组织）具有重大影响。此外，根据调查结果，参与者对博客写作表达了有利的看法，因为它可以提高创造力，自信心，社会互动，动机和学术成就。此外，调查结果表明，评论，缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客，因为很明显，通过博客写作，学生的写作成就已经大大发展。关键字：博客写作，学术写作，服务前EFL教师，同行反馈，数字扫盲
云 - 放射反馈发现是多种热带太平洋变暖预测的关键
东太平洋：东太平洋驱动器上的不同云 - 放射反馈不同，厄尔尼诺尼诺般的变暖大小。这是模型中预计TPSW的不确定性的主要来源，尤其是在远东赤道太平洋中。中太平洋：中部太平洋上的不同负云 - 放射反馈，再加上海洋 - 大气相互作用，包括风蒸发 - SST（WES）（WES）反馈和BJERKNES的反馈，决定了西太平洋的不同变暖。大多数模型低估了这种负面反馈，从而导致西太平洋的预测比多模型平均水平更强。
灰back山土地获取
这次收购将支持持续的努力，以减轻FCRP对哥伦比亚河主要系统中的鱼类和野生动植物的影响，根据《太平洋西北电力计划与保护法》 1980年的《西北电力法》（西北力量法案）（《西北力量法》）（16 U.S.C.（USC）839 et Seq。）。该特性由广泛的高地森林和草原组成，为秃头鹰（Haliaeetus leucocephalus）提供了筑巢栖息地。Kalispel部落将制定一项土地管理计划，以指导和增强该物业上的栖息地和其他资源。土地管理计划将在关闭后的18个月内起草。管理计划将由BPA审查，以与保护地役权和收购目的一致。如果BPA建议为该物业提供任何其他活动，则可以进行进一步的环境审查。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
对格洛斯特郡议会（GCC）的回应...
“可以进一步了解市议会如何改善其内部运作以应对气候变化。例如，有提及理事会的旅行计划，但是是否制定了行动计划来交付它？是否有公司停车管理计划？现有的活动旅行设施是什么（自行车停车，淋浴等）可以改进吗？正在采取什么措施鼓励员工采取可持续的模式，或者将进行调查以监视？是否有活跃的学校街道或可持续的旅行参与计划？，他们是否正在与GCC ThinkTravel互动，以实施如何实施？”
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
社交媒体的内容是否对基于下背部疼痛的人进行物理疗法评估和治疗？社交媒体的内容
收到的原件收到：1/28/2025出版的接受：2/21/2025 Leonardo Bonicontro在物理疗法机构中进行了支持：圣保罗州立大学（UNESP）地址：马里利亚，巴西，巴西，巴西，电子邮件：leonardo.fonsati@fonsati@unesp.br nise ribeiririririririririririririrymar mar phd。in Physiiotherapy Institution: State University of São Paulo (UNESP) Address: Marília, São Paulo, Brazil Email: nise.marques@unesp.br Mateus dos Reis Undergraduate in Physiotherapy Institution: Sacred Heart University Center (Unisagrado) Address: Bauru, São Paulo, Brazil E-mail MOREIRA DA SILVA GRADUATED IN PHYSIOTHERAPY机构：神圣心脏中心（未发达的）地址：巴西圣保罗的鲍鲁（Bauruin Physiiotherapy Institution: State University of São Paulo (UNESP) Address: Marília, São Paulo, Brazil Email: nise.marques@unesp.br Mateus dos Reis Undergraduate in Physiotherapy Institution: Sacred Heart University Center (Unisagrado) Address: Bauru, São Paulo, Brazil E-mail MOREIRA DA SILVA GRADUATED IN PHYSIOTHERAPY机构：神圣心脏中心（未发达的）地址：巴西圣保罗的鲍鲁（Bauru
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用，并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈（例如与运动动作相关的听觉提示）增强了人类运动性能，但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统，以实时无标记跟踪鼠标前爪动作，并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中，小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈，需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比，接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明，在运动训练的第2天之前，听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明，实时，运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪，为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。