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第12.24章种植，更改，拆除或...
12.24.010简介和目的。罗斯镇认识到树木对社区的健康，安全，福利和宁静的重要性。罗斯因其城市森林的美丽和宏伟而广受赞誉，该镇的大部分钦佩和珍视的氛围源自其树木冠层。此外，树木还提供防风雨，提供侵蚀控制，减少径流，充当空气污染物的过滤器，降低噪音，提供私密性，栖息地的野生动植物，释放氧气并通过其广泛的根系来帮助减少滑坡。所有树木都为它们生长的财产提供了这些功能。具有显着尺寸和成熟度的树木以及具有广泛树木覆盖的区域，为所有居住在其附近的人执行这些功能。这些资源必须谨慎保护和管理。
冻结俄罗斯资产与乌克兰重建
要么基于现有法律（不同司法管辖区的法律有所不同），要么基于新立法。没收与俄罗斯有关的私人财产（前提是这些财产来自犯罪行为或与犯罪行为有关）的最雄心勃勃的方法是：（a）为了犯罪所得法的目的，逆转与俄罗斯政府附属个人和公司拥有的资产有关的举证责任；（b）如果根据可能性权衡发现冻结资产的所有者 3 参与某些类型的严重犯罪，则允许没收冻结资产；或（c）如果根据可能性权衡发现冻结资产与犯罪有“联系”，则允许没收冻结资产。冻结了与俄罗斯有关的私人资产的每个国家都可以根据适用的宪法和人权财产保护考虑使用这些选项。
使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像，用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练，5% 用于验证，5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高，因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练，并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
关于使用人工智能的教学大纲声明
生成式 AI 从之前创建的文本中获取输出，这些文本来自模型经过训练的其他来源，但不引用来源。根据 GaTech 的荣誉准则，您不得将任何由 AI 程序生成的作品作为自己的作品提交。如果您包含由 AI 程序生成的材料，则应像引用任何其他参考资料一样引用它（充分考虑参考的质量，可能很差）。当/如果您在作业中使用 AI 平台时，请写一份说明以澄清您在流程中使用 AI 的位置，包括用于生成材料的提示以及您使用的平台。请参阅本文以了解如何正确引用 AI：如何引用 ChatGPT https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt
体验 ProvLake 来管理 AI 工作流的数据沿袭
摘要。机器学习 (ML) 是人工智能系统背后的核心概念，它由数据驱动并生成 ML 模型。这些模型用于决策，因此，信任它们的输出至关重要，例如，了解它们导出的过程。解释 ML 模型导出的一种方法是跟踪整个 ML 生命周期，生成其数据沿袭，这可以通过来源数据管理技术来实现。在本文中，我们介绍了在油气勘探中必不可少的井顶采选的 ML 生命周期中使用 ProvLake 工具进行 ML 来源数据管理。我们展示了 ProvLake 如何支持 ML 模型的验证、对 ML 模型是否根据领域特征进行概括的理解及其导出。
荷兰政府对生成式人工智能的愿景
1.我们遵循 OECD 最近修订的“AI 系统”定义 (2023)：一种基于机器的系统，出于明确或隐含的目的，从其收到的输入中得出如何生成输出（例如可能影响物理或虚拟环境的预测、内容、建议或决策）。不同的 AI 系统在实施/部署后的自主性和适应性程度各不相同。2.在 RLHF 的情况下，人类反馈被纳入 AI 算法的训练过程，以指导或改进 AI 算法的学习。有人认为这种反馈可能有助于算法以更快、更有效的速度学习。目的通常是利用人类的专业知识来引导 AI 算法朝着特定的期望方向发展。3.生成式人工智能吸引了各种各样的用户，他们的专业知识和目标各不相同。
Carmignac Portfolio Grande Europe A USD Acc Hdg
每项投资均满足以下三个门槛中的至少一个，即表明其与 SDG 保持一致。1. 公司至少 50% 的收入来自与以下九项 SDG 之一相关的商品和服务：(1) 无贫困，(2) 无饥饿，(3) 良好的健康与福祉，(4) 优质教育，(6) 清洁水，(7) 可负担的清洁能源，(9) 工业、创新和基础设施，(11) 可持续城市和社区，(12) 负责任的消费和生产。2. 公司将至少 30% 的资本支出投资于与上述九项 SDG 之一相关的业务活动。3. 公司在全部十七项 SDG 中至少三项的运营一致性方面达到一致，并且没有与任何 SDG 不一致。证据由被投资公司针对此类 SDG 的政策、实践和目标提供。
过渡到希腊的绿色经济
该报告包括三章。第1章概述了智利可持续发展的主要挑战和机会，并概述了研究的主要发现，该结果表明了FDI目前在支持可持续发展方面的作用。基于对智利监管和政策框架的评估，它还提出了总体政策考虑因素，以增强外国投资的好处。第2章深入研究外国直接投资对贸易和GVC整合的影响；生产力和创新；工作质量和技能发展；和低碳过渡。它还讨论了如何吸引更多领域的外国直接投资可以帮助改善智利经济的经济多样化。第3章评估了影响外国直接投资对可持续发展的影响的政策和监管框架，重点是生产力，创新，技能发展和低碳过渡。
哥伦比亚的市政综合Gini指数：机器学习方法
本文在2000 - 2020年间介绍了哥伦比亚的Muipality水平上的Gini Coe效应的两个合成估计。该方法依赖于多种机器学习模型来选择用于数据插补的最佳模型。这是在两个随机森林模型中衍生的，第一个是通过包含主要固定效应的特征，而第二个则包含一组主要的不同因素。根据这些估计，检查了两个模型的合成Gini coe量，并生成公共链接以访问它们。主要的固定效应模型与不同的因子模型相反。因此，对于研究人员而言，建议将合成的Gini Coe效率与不同的因素使用，因为它在时间上含有比主要的固定效应模型更大的变异性。
2021/22 邓多克理工学院 DCU-DkIT ...
1 简介和背景 DCU 旨在促进和发展大学各个方面的质量保证和改进的广泛方法。该框架源自《大学法》（1997 年）中所体现的质量保证和质量改进精神，该法是整个爱尔兰大学部门质量的立法基础，以及《资格和质量保证（教育和培训）法 2012》。DCU 的质量审查流程进一步符合欧洲高等教育区 (ESG) 的质量保证标准和指南以及爱尔兰资格和质量 (QQI) 发布的指南。本报告介绍了同行评审小组于 2022 年 2 月 23 日至 25 日访问邓多克理工学院 DCU-DkIT 研究生院研究生研究课程后进行的质量审查结果。