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单相太阳能电子式净能量表技术规格
电能表、抄表、电费和负荷控制的数据交换——配套规范 还应考虑电能表是否符合其他国家或国际标准的要求，以确保其性能等于或优于上述标准。 当投标人提供的设备符合上述标准以外的其他标准时，应在相关附表中清楚地列出所采用标准与本规范规定的标准之间的主要差异点。 制造商应持有所提供的电能表的有效 BIS 许可证，且电能表铭牌上应加注 ISI 标志。投标书中需附上 BIS 许可证的复印件。 3.0 气候条件 根据本规范提供的电能表应适合在下列热带条件下连续运行。 电能表应能够在炎热、热带和多尘的气候下保持所需的精度。
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
*ljubljanatrådãnd/mxeomdqd {nejka，mihelicf，mihelicf，simond} @fe的人工感知学院实验室。
，QWURGXFWLRQ口语技术的域范围从语音输入和输出系统到复杂的理解和生成系统，包括具有广泛差异的复杂性（例如自动命令机）和多语言系统（例如自动对话和翻译系统）的多模态系统。对此类系统的标准和评估方法的定义涉及高度特定的口语语料库和词典资源的规范和开发，以及测量和评估工具。在开始时，这些领域的标准是从以前在许多欧洲和国家项目中建立的口语社区中的共识得出的，它参考了美国和日本的重要举措。主要是SAM项目（集中在组件技术评估和语料库创建上），SQALE（用于大型词汇系统评估）以及日d和Sundial和Sunstar（用于多模式系统）过去和现在的项目在评估和资源领域具有重要的产量，包括ARS，Relator，Onomastica和SpeechDat，以及德国的Verbmobil等主要国家项目和研究计划。
剑桥负责任人工智能手册
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为全球范围内的一股颠覆性力量，它为创新提供了巨大的潜力，但也为个人及其所生活的社会带来了危害和风险。本书探讨了人工智能带来的最紧迫的哲学、伦理、法律和社会挑战。来自不同学科和领域的贡献者探索了负责任的人工智能的基础和规范方面，并为负责任的人工智能的跨学科方法提供了基础。这项工作旨在促进未来的讨论，以制定人工智能治理的比例方法，将使学者、科学家和其他参与者能够确定人工智能的规范框架，使社会、国家和国际社会能够释放这一关键领域负责任创新的潜力。本书也可在 Cambridge Core 上以开放获取的形式获取。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
人工智能工作中的本地异质性随时间和空间
（0.0164）（0.0150）（0.0153）（0.0169）单身汉，2017年的z得分为0.0196 -0.0322 -0.0401（0.0250）（0.0250）（0.0292）（0.0292）（0.0263）（0.0263）黑色，Black，Black，％Z -SCORE在2017年0.01910.0060 0.023333333（0.0233） （0.0249）贫困，2017年Z分数0.0627 ∗ 0.0271 0.0541（0.0331）（0.0365）（0.0365）（0.0497）POP。增长-0.6522 0.0717 1.525（1.580）（1.633）（1.798）2017年房屋价格增长z评分-0.0171 -0.0135 0.0066（0.0166（0.0166）（0.0167 （0.0382）（0.0391）（0.0442）紧密度，2017年z得分0.0744 ** 0.0732 ∗* 0.0726 ∗
合格计划提供的不仅仅是退休福利
PLESA 适用于 2023 年 12 月 31 日之后开始的计划年度。这是一项可选条款，计划发起人可以选择将其作为个人账户计划/固定缴款计划的一部分。这扩展到 403(b) 计划和 457(b) 政府计划，但不包括固定收益计划。此定义还应扩展到政府固定缴款计划。需要对计划进行修订以采用这一新计划功能，但目前我们必须在 2025 计划年度结束前采用计划修订，因此不必着急。此外，SECURE 2.0 参考了有关示例计划修订的指南，这将有助于计划起草。这对于通常没有资格申请更新的美国国税局 (IRS) 裁定函的持续计划尤为重要。值得注意的是，如果计划发起人改变主意，不再提供 PLESA，它可以随时修改计划以取消该功能——不存在反削减违规行为，因为该功能不属于受保护的福利。取消后，计划必须允许参与者选择将部分或全部 PLESA 转移到计划中的 Roth 账户，并在合理的时间内将账户剩余部分分配给参与者（重要的是，这符合滚存处理条件）。
