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美国允许延误阻止经济，成本工作
政府（NOAA）有权在NOAA国家海洋庇护所内发布离岸的近海权利，以供位于庇护所之外的项目中，只要它们与海洋保护区的目的不兼容。这将确保某些离岸风项目不会脱离将其电力发送到岸上。•在海上风和石油的司法审查中建立均等
迁徙成年大西洋鲑鱼的通行延迟对能量的影响
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供应链管理文件有助于项目延迟
供应链管理是获得为企业创建产品或服务所需的原材料或组件并将该产品或服务交付给客户所需的过程。在施工中，由于大量资源和利益相关者的参与至关重要。因此，文档在此过程中起着非常重要的作用。然而，供应链管理文件存在某些问题，这些问题会导致建筑项目的各种问题，包括项目延迟。因此，这项研究旨在确定由于供应链管理中的文件不佳而影响建筑项目的潜在因素。这项研究仅限于斯里兰卡的建筑项目。协议劳动供应商和材料供应商的错误是关注的主要领域。为了实现研究的目标，在现场工程师，项目经理，技术官员和数量测量师等建筑专业人员中进行了半结构化访谈。研究结果表明，这些文档没有正确准备，这间接导致该项目延迟。这可能是由于各种原因而发生的，例如需要很长时间才能纠正的文档错误，人们不知道供应链的各个阶段所需的文档，而利益相关者对每种情况都没有正确了解这些程序。发现进一步表明，诸如延迟，算术错误和规范不准确之类的错误经常破坏操作。为了解决这些问题，针对每种文档类型量身定制的纠正措施是详细的，强调了早期的谈判，熟练的人员参与和严格的验证过程。该研究通过提供实用解决方案来提高文档准确性，提高供应链效率并减少项目延迟，从而对该领域产生了重大贡献。这些措施不仅解决了立即的文档问题，而且还提供了一个框架，以维持建筑行业中高标准的文档准确性，从而确保运营平滑和成功的项目完成。
脑电图对发育延迟但没有明显癫痫发作的儿童有用吗？
目的：脑电图（EEG）有助于阐明儿童皮质交流和认知过程之间的关联。我们研究了在没有临床癫痫发作的情况下，脑电图异常是否与发育延迟/智力障碍（DD/ID）有关。方法：我们回顾性地确定了166名DD/ID儿童，他们在2011年1月至2021年12月之间在Pusan国立大学医院接受了脑电图。我们比较了正常和异常脑电图的临床特征和测试结果。另外，我们分析了与神经发育障碍有关的脑电图异常，特别是自闭症谱系障碍（ASD）和注意力缺陷多动障碍（ADHD）。结果：在166例患者中，有39例（23.5％）的脑电图异常，而127（76.5％）的脑电图正常。25例（64.1％）患者表现出癫痫样排放，其中包括22（56.3％），局灶性分泌物和三名（7.7％）和全身放电。焦点排放最常影响中心区域（35.9％）。二十名患者（51.3％）表现出节奏的减慢模式。epi麻风病的诊断比正常的脑电图（n = 9，7.1％）（p <0.001）更为普遍。有5例（12.8％）患有异常的脑电图。，有5例（36.4％）患有异常的脑电图，均患有癫痫样排放。两名ASD患者和两名ADHD患者表现出节奏的速度。结论：EEG代表了DD儿童的潜在筛查工具。异常的脑电图发现在遗传异常中更为普遍（26 vs. 13，p = 0.017）。异常的脑电图发现与癫痫风险增加有关，从而为诊断和治疗计划提供了信息。
用于预测顺序供应链延迟的复发神经网络
这个顶峰项目解决了葛兰素史克林（GSK）供应链在管理顺序延迟方面面临的挑战，这对于确保制药行业及时交付至关重要。关键目标包括在GSK系统中指出计划的日期，并开发出强大的机器学习模型，以准确预测顺序延迟。通过文献综述和方法发展，该项目着重于利用神经网络机器学习方法，特别是经常性神经网络（RNN）。与此同时，详细的摘要统计数据显示了Benlysta品牌GSK操作中延迟频率和位置的位置显示，大约40％的流程订单显示出延迟问题，主要是在主要制造地点。进一步的检查强调了容易延迟的特定领域，为gsk提供了针对性行动的管理见解。模型开发涉及数据采集，操纵，预处理以及RNN和解释模型构建，然后进行超参数调整以优化性能，从而减少了4.89天的平均绝对误差（MAE）。随后的Shap值分析有助于确定特定的过程序列和组装阶段是延迟的关键动力，使GSK能够制定策略并减轻供应链风险。尽管在链接制造和质量数据方面面临的挑战限制了初始范围，但该项目提供了宝贵的见解，并为未来增强效果奠定了坚实的基础。利用从这个顶峰项目中获得的发现和见解，GSK可以提高运营效率，减轻供应链风险并更有效地为患者提供药物。
随时间延迟的分数阻尼动力学系统的有限时间稳定性
分数微分方程为纪念和可遗传的特征提供了出色的设备。诸如Caputo衍生物，Riemann – Liouville衍生物等分数衍生物具有其个体优势和缺点。在特定函数可区分的情况下，Riemann – Liouville衍生物无法使用。在这种情况下，可以使用Caputo衍生物来求解微分方程。与分数衍生物有关的研究在许多不同的应用中已经建立了良好，并且绝对足够[1、11、15、16、26、28]。时间延迟发生在系统中，但受到不同原因，例如通信延迟，能源对话等。系统状态，测量或控制输入的时间延迟的出现是几个实际系统中不可避免的[6，7，35，36]。这是系统不稳定的主要原因。时间延迟是分析最多的
EdgeWise：随机通信延迟下边缘设备上的节能 CNN 计算
本文提出了一个框架，以实现边缘设备上卷积神经网络 (CNN) 的节能执行。该框架由一对通过无线网络连接的边缘设备组成：性能和能耗受限的设备 D 作为数据的第一个接收者，能耗不受约束的设备 N 作为 D 的加速器。设备 D 动态决定如何分配工作负载，以尽量减少其能耗，同时考虑到网络延迟固有的不确定性和数据传输所涉及的开销。这些挑战通过采用马尔可夫决策过程 (MDP) 的数据驱动建模框架来解决，其中 D 在 O(1) 时间内查阅最优策略来做出逐层分配决策。作为一个特例，还提出了一种线性时间动态规划算法，用于在假设网络延迟在整个应用程序执行过程中保持不变的情况下一次性找到最佳层分配。所提出的框架在由 Raspberry PI 3 作为 D 和 NVIDIA Jetson TX2 作为 N 组成的平台上进行了演示。与完全在 D 和 N 上执行 CNN 的替代方案相比，能耗平均降低了 31% 和 23%。还实施了两种最先进的方法，并与所提出的方法进行了比较。
特朗普总统对中国征收额外的关税，延迟对加拿大和墨西哥的关税
在加拿大被认为是实质性转变的，本来会受到额外的关税。但是，如果将来实施关税，持续的谈判可能会导致这种方法的变化。没有任何此类更改，即使对于有资格在USMCA下获得免税待遇的产品，此类产品将在下个月最终实施的情况下额外征收25％的关税，并且仅根据进口产品的关税级别征收一般税率。中国 - 原始产品已经遵守第301条的职责，现在还缴纳了中国起源物品的额外关税，这意味着，许多中国 - 原始产品现在都在总体税率上最多征收35％的额外关税。
通过辅助短暂延迟
强化学习（RL）在事件及其感官观念之间的延迟案例中具有挑战性。最新的（SOTA）状态增强技术要么在随机环境中遭受状态空间爆炸或性能归化。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的辅助剥离加固学习（AD-RL）方法，该方法利用涉及短延迟的辅助任务，以加速RL，而RL具有长时间的延迟，而无需在随机环境中造成损害性能。具体来说，AD-RL学习了短延迟的价值功能，并使用引导和策略改进技术来对其进行长时间调整。从理论上讲，这可以大大降低样品的复杂性。在确定性和随机基准上，我们的方法在样本效率和策略绩效中都表现出色。代码可在https://github.com/qingyuanwunothing/ad- rl上找到。
人工智能工具有助于监测儿童大脑发育并识别神经发育迟缓
Iyer 博士表示，他们的工具会将儿童的神经发育年龄与其真实出生年龄进行对比，以追踪大脑健康状况。去年，该团队将类似的人工智能技术应用于早产儿的心电图 (ECG) 心脏监测数据，以便为儿科医生提供更好的发育信息，但大脑年龄工具将这项技术提升到了一个新水平。