𝜎次数均匀分布的时间;然后,大自然从此分布中取出输入。在这里,𝜎是一个参数,在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是,我们的结果适用于自适应对手,这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术,用于证明针对自适应对手的平滑算法保证,实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下(即,在整个输入分布序列中都提前承诺的对手)。我们将此技术应用于三种不同的问题:
2 在 2020 年 7 月 20 日(第三次电价担保分配开始之时)至 2020 年 12 月 15 日之前提出的电价担保申请使用了英国预算责任办公室 (OBR) 于 2020 年 3 月预测的通胀率 https://obr.uk/efo/economic-and-fiscal- outlook-march-2020/ 。 3 英国能源安全部和净零排放办公室于 2020 年 12 月发布的预算上限更新了通胀估计值,使用了英国预算责任办公室对 2020 年第四季度(针对 2021/22 年度)和 2021 年第四季度(针对 2022/23 年度)的 CPI 通胀预测。英国预算责任办公室于 2020 年 11 月下旬发布了这些更新后的预测。这是最接近 12 月通胀率(英国国家统计局于 1 月发布)的可用估计值,Ofgem 使用后者来上调电价。这些通胀数据用于 2020 年 12 月 15 日至 2021 年 2 月 7 日提出的关税担保申请。https://obr.uk/download/november-2020-economic-and- fiscal-outlook-supplementary-economy-tables/。
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在高风险环境中部署人工智能 (AI) 系统需要可信赖的 AI。欧盟最近的指导方针和法规强调了这一关键要求,经合组织和联合国教科文组织的建议也强调了这一点,还有其他一些例子。可信赖 AI 的一个关键前提是必须找到能够提供可靠合理性保证的解释。本文认为,最著名的可解释 AI (XAI) 方法无法提供合理的解释,或者找到可能表现出显著冗余的解释。解决这些缺点的方法是提供形式严谨性保证的解释方法。这些正式解释不仅合理,而且保证无冗余。本文总结了形式化 XAI 这一新兴学科的最新发展。本文还概述了形式化 XAI 面临的现有挑战。
与环境相关的关键建议包括:加强对矿山关闭成本的财务保证,以确保管理旧式矿石浪费扩大《地下土壤用户》中的环境评估要求加强与采矿业务相关的水资源管理要求
DFIS发展金融机构(“专门的开发银行或子公司为支持发展中国家的私营部门发展。他们通常是由国家政府拥有的多数党,并从国家或国际发展资金中获取资本或从政府担保中受益” 1)
我们,以下签名组织,代表行业领袖、解决方案提供商和倡导者,我们坚定地致力于加速实现欧盟的脱碳目标。我们写信表达我们的集体支持,即在欧盟既定的发布机构内及时实施细粒度原产地保证 (GO),作为先进清洁能源产品的自愿工具。《可再生能源指令》 1 的最新更新已启用并鼓励使用细粒度原产地保证。细粒度原产地保证的好处随着欧盟电力市场和脱碳目标的发展,原产地保证在确保电力原产地追踪和向消费者披露来源方面也应具有额外的属性。细粒度原产地保证将每小时以下的生产时间添加到仅包含当天生产日期的原产地保证中,从而能够按小时将生产的能源与消费相匹配。细粒度原产地保证可以通过多种方式促进清洁能源转型:
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