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创建税收增量财务区第7号
威斯康星州法规§66.1105规定了为麦克法兰村创建和修改税收增量融资地区的过程。法律要求公开投入TIF创建和修正案，包括计划委员会举行的公开听证会，讨论了TIF信息，并且公民可以对TIF区的创建或修正案进行合理的个人意见。需要进行三步批准程序才能创建和修改TIF地区，包括计划委员会，乡村委员会和联合审查委员会的批准。在本地，麦克法兰还包括其社区发展局对项目计划草案的审查和建议。表1列出了麦克法兰税税收融资区编号7过程。
陈列年龄和气候变化对碳增量和库存动态的影响
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设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。
2024-OCPA-长期-RPS-和增量容量- ...
奥兰治县电力局 (“OCPA”) 现征集长期、符合加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 的可再生能源供应和/或补充中期可靠性容量（以及其他增量容量资源）的提案。1 OCPA 未来年度零售能源需求预计约为 2,000 GWh，峰值需求约为 500 MW。考虑到适用的长期可再生能源合同要求和中期可靠性采购要求，OCPA 在加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 合格能源产品和资源充足性容量 (“RA”) 方面有一定的空缺职位。关于可再生能源，本 RFP 旨在通过与一个或多个合格供应商签订长期电力购买协议来支持 OCPA 未来的投资组合内容类别 1（“PCC1”或“Bucket 1”）能源需求。关于 RA 容量，OCPA 将考虑符合条件的系统 RA 的报价，其上线日期不晚于 2025 年 7 月 1 日、2026 年 6 月 1 日或 2027 年 6 月 1 日——这些日期通常与 CPUC 之前规定的连续合规截止日期一致。OCPA 的总容量需求约为 80 兆瓦。关于 OCPA
增量创新：特斯拉新能量电池的范围开发和创新
摘要：气候变化的影响引起了全球的极大关注，并导致对使用替代能源减少碳排放的普遍共识。然而，在替代能源车市场中，纯电动汽车启动特斯拉电动机（Tesla）一直处于电动汽车技术的最前沿，并且还是电池范围的领导者[1]。特斯拉作为现任临时领导者，是本文的案例研究。本文是特斯拉当前的新能源电池创新和开发项目的概述，分为三个模块，包括概述创新类型，创新来源和接近商业化的项目。最后，通过讨论特斯拉的能力和未来挑战，提供了创新企业发展的新思想和方向。
使用增量承诺螺旋模型的指南......
许多迄今为止在实践中无法解决的问题，或许可以通过量子计算来解决 [1]。“量子计算正处于一个转折点，尽管存在重大障碍需要跨越，但前方充满机遇” [2]。这些机遇正在（并将）发生在密码学、人工智能、通信、优化、药理学、医学、化学和材料开发等许多领域 [3, 4, 5]。尽管这些进步及其潜力已得到初步展示，但量子计算的优势不能仅通过单独使用尖端量子计算机来实现，还需要量子软件，而这无疑将发挥重要作用 [6, 7]。毫无疑问，“软件是一种看不见的文字，它将可能性的故事悄悄地传达到我们的硬件中” [8]。量子软件技术在过去几年中经历了一场大爆炸。量子编程语言种类繁多 [9]，量子开发环境众多 [10, 11]，以及各种类型的量子模拟器和硬件。因此，我们目前拥有的量子软件编程技术都是以临时方式通过实验提出的。因此，目前还没有一种特定的方法可以实现量子软件编程。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
医学通过几十年来发生的小小的变化取得了进步。但是每隔一段时间，范式转变会改变医生
这一过程始于2023年6月，当时在Hon'ble Raksha Mantri的面前，在Mod举行了Chintan Shivir。在上述会议上，DGAFM提出了计算医学中心的想法，并由Hon'ble RM审查。AFMS官员在人工智能/机器学习/图像分析领域具有专业知识的官员被派往2023年7月的AFMC Pune，持续11天。在这11天中，两名官员与AFMC学院举行了重密集性的头脑风暴会议，并提出了愿景，任务，目标（长期和短期），详细的案件陈述，具有暂时的预算，以及阶段的可交付成果清单。带有预算的SOC已转发给O/O DGAFMS，并于2023年8月2日到达。该中心的名称是“ Prajna-计算医学中心”（AFCCM）。之后，准备基础架构和人力要求以及详细的成本分析并发送到O/O DGAFM。第一阶段的预算于2023年9月分配。