经理需要知道如何由于气候变化而减轻流水温度(WT)的上升。这需要确定影响热状态的环境驱动因素并确定干预措施最有效的空间区域。我们假设(i)一组降低热敏感性的环境因素可能会影响极端的热事件,并且(ii)这些因素所起的作用在空间上有所不同。为了检验这些假设,我们(i)确定了哪些环境变量据报道是受影响最大的WT,并且(ii)确定了这些环境变量影响WT的空间尺度。到此为止,多尺度环境变量的影响,即土地覆盖,地形(频道坡度,高度),氢形态学(通道辛格斯特,水位,水位,水位,水位,水位,基地索引)和遮阳条件,对三种模型变量(日热敏感性)进行分析,并在三个模型中进行了热能敏感性,以及热量敏感性) Georges等。(2021)极端事件中每日最大WT的时间热动力学。值是在六个空间尺度上计算的(整个上游集水区和相关的1 km和2 km的圆形缓冲液,以及在流的每一侧,带有相关的1 km和2 km的圆形缓冲液)。该期间被认为是Georges等人确定的夏季期间的17天。(2021)基于WT数据,每10分钟测量7年(2012 - 2018年),在92个测量位点。地点均匀地位于整个Wallonia(比利时南部)水文网络。结果表明,阴影,基本流量指数(地下水影响的代理),水位和流域面积是影响热敏感性的最显着变量。由于拥有有限财务和人力资源的经理只能对几个环境变量作用,因此我们主张恢复和保存植被覆盖范围,以限制水道上的太阳辐射,作为一种具有成本效益的解决方案,以降低热敏感性。此外,由于我们的结果表明,较大的管理量表在降低对极端事件的热敏感性方面,应策略性地促进小空间量表(50 m河岸缓冲区)的管理(50 M河岸缓冲区)。
33238 移除永久起搏器静脉电极 HMO|PPO* Carelon 33240 插入带有现有单导线的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33241 移除除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33243 通过切口移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33244 通过静脉移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33249 插入植入式除颤系统 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33262 移除和更换单导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33263 移除和更换双导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33264 移除和更换多导线除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33270 插入或更换带电极的除颤器 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33271 插入除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33272 移除除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon 33273 重新定位除颤器电极 BCNA|MAPPO|HMO|PPO* Carelon
结果声明日期:03-02-2025课程,该课程标记为“*”,并通过重新评估进行了更新。标记为“#”的课程进行了重新评估,但原始标记已经高于重新评估的标记。
它提供了政策,程序和安全工作实践的要求,以保护整个北卡罗来纳州的员工免受在建设,更改,维修,操作,检查和维护活动期间进行通信塔的危害。该标准包括与雇主责任,危险识别和评估,跌落保护(即攀登前计划和检查,跌落保护系统,跌落保护系统,防护计划,护栏系统,救援程序,急救和CPR培训和供应,非离子化辐射,头hoists辐射,头hoists和Gin Poles培训,临时培训,临时培训,即临时培训),临时训练,临时训练,即培训,临时训练,临时训练,临时培训,临时培训,训练,临时训练,临时训练,,临时训练,临时训练,,临时训练,临时训练,,临时训练,临时训练,,临时训练,临时,培训,临时训练,,临时训练,临时培训(即,临时训练)培训,训练记录)
2024 年 12 月 2 日,能源局发布了一项决议和命令(“12 月 2 日命令”),除其他决定外,能源局还重新考虑了将 LUMA 植被管理活动的运营预算拨款增加 1350.7 万美元的决定,并将植被管理计划的预算调整为 LUMA 最初要求的 5000 万美元。能源局决定恢复从计费准确性和后台办公室预算线中划出的 1140 万美元的资金,并在客户体验部门运营费用中正确核算了这笔资金,并批准了 LUMA 提议的 190 万美元的资金,从劳工和非劳工运营预算线中划出 100 万美元,从支持服务运营费用预算线中划出 90 万美元。能源局认为,鉴于 LUMA 提供的有关计费准确性和后台办公室计划的新信息,需要更多信息来审查 LUMA 的拟议预算分配和计划优先事项。能源局认为,这些信息对于评估各种预算支出(特别是新业务连接和仪表更换和维护计划)的相对必要性和影响非常重要,因为能源局试图在优先考虑核心可靠性活动(例如植被管理)的同时确定潜在的延期。
戒指是能源和水政策,政治改革和可持续经济发展主题的多产作家。他是《五本书》,《修复加利福尼亚》(2021年)的作者,现在是(2022年),《丰富的选择:我们在加利福尼亚州争取更多的水》(2022年),《环境:自然与技术的最佳水》(2023年)和解决方案:解决方案:加利福尼亚的创新政策(2024)。除了上面列出的出版物外,他的文章和专栏还出现在《华尔街日报》,《洛杉矶时报》,圣何塞水星,奥兰治县登记册,卡尔事务,真正的《透明政治》,《时报》,《美国思想》,《美国思想》和其他媒体上。
颠倒的强化学习(UDRL)是解决强化学习问题的有前途的框架,该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中,我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点,这是一系列快速权重程序员,该程序学会解码输入命令,代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器(UDRLPG)被称为颠倒的增强学习,通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异,我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来,该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比,UDRLPG实现了竞争性能和高回报,有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明,受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说,我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
日本简介Iizumi Toshichika博士是自2020年以来的农业环境科学研究所的首席科学家。作为一名农业气象学家,他一直在积极研究全球作物系统中气候变化影响和适应性的评估。为此,他的研究包括季节性的预报作物预测,气候影响归因,全球栅栏作物建模,统计气候降低和偏见校正以及全球栅格耕作系统数据集的汇编。他是主要农作物历史收益率的全球网格数据集的开发商,这是一个基本数据集,用于研究全球规模的气候收益关系。他被获得博士学位。在完成农业经济学总体课程和博士学位的培训后,2007年获得了Tsukuba大学的科学博士学位。大气科学课程。他的论文中有20篇论文在政府间气候变化室间小组的第六次评估报告中引用。他于2023年被授予日本科学促进学会(JSP)奖。
b“由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化,股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现:指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数,通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括使用衍生品头寸(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
图。4。检查分类特征。我们发现分类数量是某个⃗X∗的斜率,即| J IJ | ,尤其是在低n中,表现出色的功能。此外,我们还记录了网络中的所有其他变量,以评估部分相关性。