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DAFM研究计划呼叫规范
建议选择EEP提供的提案排名清单，在评估后将发送到审核小组，该小组将根据排名列表，政策注意事项和整体可用预算来评估建议资助的项目列表，并根据选择项目的最终决定。评估过程的结果和资金建议将传达给项目协调员。奖励批准和合同谈判正式资金决定由DAFM做出，并根据适用的DAFM国家资助规则提供资金。与获奖者的合同以及资金程序和法规仍然是DAFM的全部责任。申请人必须遵守并遵守将适用于赠款裁决的规定的DAFM条款和条件。1.3关键时间表
可再生能源制造融资计划
• 在一个或多个目标国家处于积极开发阶段的早期离网和并网清洁能源项目。私营公司（包括初创企业）和社会企业。 • 已授予 20 万至 100 万欧元的赠款和可偿还赠款，最低共同融资要求为 30%。 • 所有申请人在征集开始之日必须是注册法人实体至少六个月。 • 申请人可以在任何国家注册，但需要证明当地参与。 • 申请还应符合 EEP Africa 的优先主题：性别与青年、循环经济与能源的生产性用途、气候变化适应与恢复力以及不让任何人掉队。 • 开发阶段（可行性研究或试点）或扩展阶段（复制或扩大规模）。
biden给药中的气候调节
2有关政策建议的汇编，请参见C lara geider＆j orrow，c limate r comentatues f或n ew democratic P居民和n ew c ongress：a c ofergration（2020），（2020年），， https://climate.law.columbia.edu/sites/default/files/content/content/climate%20recommendations%20for%20a%20a%20new％20Democratic％20PRESIDEN％20PRESIDEN％20AND％20A％20A％20A％20NEW％20NEW％20CANGRESS-％20AGRESS-％20A 20A％20 compilation.pdf。在联邦，州和地方一级以及私营部门的一系列可能的行动中，请参见《 u nited s tate in t the united s tates》（Michael B. Gerrard＆John C. Dernbach，编辑，2019年），以及相关网站，LPDD.org。
深脑刺激进入和...
EEP脑刺激（DBS）是一种公认的神经调节形式，用于治疗各种神经系统疾病。DBS在1996年获得了FDA的第一次批准，用于治疗与必需震颤和帕金森氏病（PD）相关的震颤，然后在2002年治疗其他CART-NAL运动症状。从那时起，DBS的适应症已迅速扩展到包括肌张力障碍，耐药性癫痫和精神病疾病。此外，治疗几乎没有禁忌症。较差的DBS候选人包括无法忍受手术或患有痴呆症或任何活跃的精神疾病的人。1对于DBS的作用机械性，尽管确切的过程在很大程度上是未知的，但已经假定了几种理论。从根本上讲，DBS向神经元电路提供直接的电刺激，该电路极限
HI 'Ohana 代表团出席 COP26 - 气候变化门户网站
众议员 Nicole Lowen Nicole Lowen 是夏威夷岛众议院第 6 选区（凯卢阿-科纳、霍卢阿洛阿、卡拉奥阿）的州众议员。她是众议院能源和环境保护委员会主席，也是夏威夷环境立法核心小组的创始人。她还担任夏威夷气候变化适应和缓解委员会、夏威夷入侵物种委员会委员，并担任美国能源部电力咨询委员会委员。在任职的 9 年期间，众议员 Lowen 一直致力于制定应对气候变化的立法，以进一步实现夏威夷的可再生能源目标，保护自然资源，并鼓励采用清洁交通方式。她将作为夏威夷 Ohana 代表团的一员出席 COP26。https://www.capitol.hawaii.gov/committeepage.aspx?comm=EEP
编者按：特刊“深度学习在电气电子工程中的应用”
电气电子工程学习 (DL) 是人工智能 (AI) 领域的一项新兴技术，通过该技术，机器可以学习如何以类似于人脑的方式处理数据。近年来，基于 DL 的方法和算法引起了广泛关注，并在机器学习的许多领域取得了重大成功，例如图像处理、语音识别和脑模式识别 [1]、[2]、[3]。由于它们在识别和分析复杂模式方面取得了成功，因此它们正在进入几乎所有领域。电气和电子工程 (EEE) 领域是分配大量 DL 算法的领域之一。尽管存在一些基本挑战，例如需要大量数据来训练深度网络系数以及为各种应用设计不同结构的复杂性，但它已在该领域得到广泛应用。
建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
朋友们向丽莎·克里斯滕森致敬
一起让丽莎的记忆永存，同时也支持她的孩子，”北村居民金·雅吉 (Kim Yaggi) 说道，她正在协助筹款。“我认为值得注意的是，大多数参与这次活动的人在这场悲剧发生之前并不认识彼此，但我们都认识丽莎。她是让我们走到一起的纽带。我们现在通过与她的联系来互相支持。即使在她去世后，丽莎仍然在把人们聚集在一起，仍然是一股向善的力量。丽莎应该是第一个站出来提供帮助的人，所以我们要通过做她应该为别人做的事情来延续她的遗产。”