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Esser III网站实施计划.xlsx
1) 安全恢复面对面教学和持续提供服务的计划 该计划的要求可能由您在 2020 年 8 月向 DESE 提交的学区重新开放计划以及任何后续修订来满足（参见标签 3 保证）。该计划需要每 6 个月重新审查和修订一次，包括征求利益相关者的意见并考虑对 CDC 指导方针进行更改。 2) 基于广泛利益相关者意见的 ESSER III 资金使用计划，并解决以下问题： • 学区的预防和缓解策略，包括学区采纳 CDC 建议的程度（步骤 4.4） • 学区将如何使用其 20% 的 ESSER III 资金预留，通过循证干预措施解决教学时间损失问题（步骤 4.2 和标签 6，预算） • 学区将如何使用剩余的 ESSER III 资金用于允许的支出（标签 5）和预算（标签 6） • ESSER III 资金的使用将如何满足所有学生的学业、社交、情感和心理健康需求，特别是那些受到 COVID-19 疫情严重影响的学生（标签 4.2、标签 4.3），包括：
RED III 实施
● 限制单一计算的（非附件 IX）中间作物不计入 RES-T 目标，例如将其纳入食品和饲料上限（第 2.3 节） ● 要求经济运营者提供更多有关遵守生物燃料可持续性标准的信息，并披露每个燃料供应商的信息以提高透明度（第 1.1 节） ● 将先进生物燃料的子目标保持在 3.5%，将 RFNBO 的子目标提高到 2%（第 3.2 节） ● 限制或排除有问题的附件 IX 原料，如中间作物、在严重退化的土地上种植的作物、林业残留物等，不计入子目标或可再生能源目标（第 3.2 节） ● 将动物脂肪类别 3、棕榈脂肪酸馏出物（PFAD）、糖蜜和皂脚及其衍生物、以及 UCO 和动物脂肪类别 1 和 2 的进口排除在运输可再生能源目标之外 ● 确定国内先进和废弃生物燃料的供应，特别关注废弃物分级、级联原则、生物多样性和生态系统服务（第 3.2 节）● 通过全面审查生物燃料认证体系打击欺诈行为（第 3.2 节）● 直接电气化和专门的信用机制（包括私人充电）用于奖励交通运输中使用可再生电力应成为道路部门脱碳的优先事项。对于较难电气化的行业，如航空和长途运输，应进一步推广氢基燃料。（第 3.1 节）
有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
优化和实现表面电极离子陷阱连接
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计，这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极，该方法保持了总伪电量曲率，同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送，我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起，这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
数字，共同创建的通信合作伙伴培训计划的中风计划，脑indu
摘要目的：沟通伙伴培训是针对患有脑损伤患者的伴侣的建议干预措施。在本文中，我们根据我们2023年的澳大利亚语音病理学国家会议讲话探讨了传播伙伴培训（CPT）的过去，现在和未来。方法：我们专注于研究团队的贡献，并强调跨中风，创伤性脑损伤（TBI）和痴呆症的研究知识。这项工作以沟通残障人士的声音为基础。CPT旅程中的一个合作伙伴Rosey Morrow，合着者本文。结果：获得的神经系统状况的CPT证据基础正在增长，包括在技术，合作和翻译领域。但是，知识和实施差距仍然存在。结论：CPT的未来将要求我们利用共同设计和技术，同时满足复杂系统的实施挑战，以使所有人进行沟通。
CRMA实施简报。docx
另一个困难是，今天安装的预处理容量（通过电池被放电，拆卸和切碎）仍然超过物料回收能力 - 从而提取了金属本身用于新的电池制造中。这导致出口中间材料（或“黑色质量”，其中包含镍，钴和锂等有价值的金属），从而剥夺了欧洲的有价值材料。材料恢复也是最大的增值添加所在的位置，并且技术与金属加工行业相似。在欧洲宣布了33个物质恢复项目，但超过四分之一的人仍然不确定政治和工业优先级。
EUTAIC | 业界对《人工智能法案》实施的担忧
虽然我们总体上支持多方利益相关者的方法，使行业能够参与起草过程，但《人工智能法案》次级立法（例如指南和通用人工智能 (GPAI) 行为准则）的审议速度过快，限制了利益相关者提供有意义意见的能力。这种方法不成比例地使大型、资源丰富的公司受益，而将较小的欧洲创新者排除在外。欧洲公司必须有机会参与直接影响其投资和创新能力的标准制定过程。鉴于这些准则和指南草案的技术性和详细性，利益相关者需要合理且相称的时间来做出回应。例如，我们建议将 GPAI 行为准则 V2 的反馈截止日期延长至 2025 年 1 月下旬。此外，根据需要更新每轮磋商的暂定时间表将有助于企业有效地分配资源。最后，我们鼓励委员会进一步加强人工智能办公室，提高其有效管理这些流程的能力。
乌代布尔污水处理项目：与 SCM 和……的融合
乌代浦城产生的家庭污水对环境和城市湖泊的美学外观有潜在的威胁。作为一个主要的国家和国际旅游目的地，该市需要简化污水系统，这成为政府关注的领域。在这方面，乌代浦市政公司在阿姆鲁特和智能城市任务下制定了整个乌代浦市的综合且全面的下水道处理计划。与综合计划一致，已根据AMRUT计划（SAAP 1和2）批准了多个项目，其估计成本约为Rs。160千万。 另一个Rs。 在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。 设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。 80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。160千万。另一个Rs。在智能城市任务下已批准了229千万的污水处理项目。设置分散的下水道处理厂（STP），总计40 MLD容量，估计成本为Rs。80千万是主要项目之一，STP City Mission计划提出了STP项目的基金。