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2024 年军队中的音乐领袖
2024年音乐指挥选拔大赛在最佳条件下举行，没有发生任何程序性事件或因应聘者引发的事件。 DRHAT 竞赛办公室对所有流程了如指掌，并且表现出极高的专业素养。 2024年竞赛的特点是候选人数量稳定，内部竞赛有四名候选人，外部竞赛有一名候选人。与 2021 年相比，比赛资格水平有明显提高。今年，常识性考试的考官再次强调，考生对法语（拼写、语法和句法）的掌握不足，缺乏常识和广阔的视野。另一方面，该方法被普遍掌握和应用。英语测试的成绩令人满意。音乐文化测试的结果表明，尽管很难，但考生能够在比赛中运用他们的知识并表现出真正的动力。编排测试的结果对于某些人来说是令人满意的。它们提供有关候选人培训成果的信息。对于入学考试，这些对于候选人可能关心的职业现实具有决定性作用。管弦乐队指挥测试对于招募未来指挥家来说仍然是最重要和最基本的。总体来说，本次比赛进行得很顺利。我再次质疑资格测试的内容，这些测试值得进行审查，以便更好地反映出所寻求的工作中所需要的真正技能。
用于配电网能源盗窃检测的人工智能
摘要：配电系统的数字化彻底改变了数据收集和分析的方式。本文解决了利用这些信息识别电力消耗中的违规和异常这一关键任务。重点是检测配电网中的非技术性损失 (NTL) 和能源盗窃。本文全面概述了利用电力消耗测量来发现 NTL 和能源盗窃的方法。确定了消费者中最常见的异常和盗窃场景和普遍案例。此外，还提出了针对特定异常的统计指标。在这篇研究论文中，重点介绍了许多人工智能 (AI) 算法的实际实现，包括人工神经网络 (ANN)、ANFIS、自动编码器神经网络和 K 均值聚类。这些算法在我们的研究中起着核心作用，我们的主要目标是展示它们在识别 NTL 方面的有效性。我们使用直接来自配电网的真实数据。此外，我们仔细评估统计方法的效果，并通过使用真实数据进行测试，将其与 AI 技术进行比较。人工神经网络 (ANN) 准确识别了各种消费者类型，频率误差为 7.62%。相比之下，K 均值算法的频率误差略高，为 9.26%，而自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 无法检测到初始异常类型，导致频率误差为 11.11%。我们的研究表明，人工智能可以更有效地发现电力消耗中的异常情况。这种方法，尤其是在使用智能电表数据时，可以帮助我们发现问题并保护配电网络。
Higheff-2023.pdf
冶金级硅（MG-SI）是现代世界的重要材料。作为电子级硅，光伏，有机硅的原材料，或者是将其他材料（例如铝）合金的原材料。通过碳热还原产生MG-SI会产生CO₂以及其他环境有害排放的排放，例如NOX和SOX。减少硅生产环境足迹的可能减少策略是碳捕获。但是，在此过程中，烟气中的浓度低浓度是任何潜在捕获过程的成本和规模的挑战。烟气气体再循环（FGR）是一种通过在不增加烟气气温的情况下增加烟气中的浓度来优化烟道气成量的方式。通过建模，小规模实验和试验量表炉实验FGR。这项研究表明，通过在硅过程中实施FGR，捕获碳的成本降低潜力很大。对工艺气体燃烧的调查还显示出可能减少NOX排放的可能性，包括炉烟气和炉子窃听气体。
遵守生物多样性职责 - 谢菲尔德市议会
•考虑您可以采取什么行动来保护和增强生物多样性。•根据您的考虑，同意政策和特定目标。•采取行动来实现您的政策并实现目标。3.3您必须首先考虑到2024年1月1日要采取的生物多样性行动。此后，您必须尽快同意您的政策和目标。预计可能会进一步澄清确切的要求。您必须重新考虑完成以前考虑的5年内可以采取的措施。您可以决定更频繁地执行此操作，例如，您可以每季度，每年或每5年重新考虑自己的动作。由于资源级别，不可能在2024年1月1日之前完成第一个考虑。
保留事务部负责人，隶属于
国防历史服务处 (SHD) 是一个全国性的主管服务机构，隶属于记忆、文化和档案局局长 (DMCA)，向行政总秘书处 (SGA) 汇报。该机构位于万塞讷，中央层面包括管理部门、秘书处、科学技术管理部（DPST）、图书馆部（DBIB）、历史和象征部（DHS）以及四个档案中心：历史档案中心（CHA，万塞讷，卡昂）、军事人员档案中心（CAPM，波城）、武器装备和文职人员档案中心（CAAPC，沙泰勒罗，勒布朗）以及领土网络中心（CRT）（包括位于瑟堡、布雷斯特、洛里昂、罗什福尔和土伦的各部门）。
2024年1月 - 身份盗用资源中心
自2018年以来，针对供应链攻击的组织数量的增长速度相对较慢，但在同一时期，受影响的组织数量飙升了2,600％以上（2,600％）。估计的受害者人数也飙升至超过5400万受害者，占2023年受害者总数的15％（15％）。自从加利福尼亚的首个数据泄露通知法律生效以来的20年中，美国已公开报告了近19,000个数据泄露。在美国，平均每天工作日报告了约12（12.3）个数据泄露事件，而在欧盟，在2022年，每个工作日平均报告了912个妥协。最后一年的数据可用。
fittest：Python中的进化机器学习
摘要。The -Fittest是一个新的Python库，专门研究使用进化优化方法的进化优化方法和机器学习方法。The -Fittest既提供了经典的进化算法和对开放访问中没有实现的这些算法的有效修改。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。 本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。 The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。 在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。
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帮助您获得所需的护理和支持，这些护理和支持与服务无关。倡导可以帮助您表达自己的需求和愿望，并权衡和决定可用的选项。自我倡导是帮助您能够为自己做到这一点。同伴倡导是您帮助与您处境相似的其他人的方式。