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阿波罗医院企业有限公司
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莫桑比克的自然资本会计促进绿色经济发展和恢复
•识别NCA加强论点的入口点 - 不仅是PAEV，而且重要的是，在国家经济发展战略及其五年发展计划（“现在的自然资源和环境的可持续管理”现在是国家优先事项）•3年的MTA/INE/UNSD支持项目（直到2023年）开始建立常规的环境经济经济统计局。
MDHHS VFC年度培训
要求每12个月接受VFC培训。这必须包括（1）VFC计划和（2）疫苗存储和处理（以及在www.michigan.gov/VFC上审查密歇根州指南）的培训。至少，初级和备用疫苗协调员必须完成培训。但是，鼓励所有使用VFC疫苗工作的人员接受年度培训。必须至少维护完成培训的文件，并在VFC合规场地访问中提供。新的提供商或新分配的主要或备份还必须完成MCIR VIM培训：McIr.org/providers/Mmunizing-提供者-2-2/。培训是通过每年完成的一个或多个指标（在12个月内完成）完成的：•完成两个CDC，您可以称呼“ Shots Web培训”（下面的说明）•参加免疫护士教育（INE）会议（INE）会议，疫苗管理和/或存储和储存和处理模块（如果可用时）。•上述组合，确保对（1）VFC和（2）疫苗存储和处理
RNA 生物疗法的“复兴”1
Bruno Pitard 1，Irène Pitard 2 许多疾病源于某种蛋白质的表达不足或表达缺陷。对于其中一些来说，缺失的蛋白质正在循环中，并且可以在外源输送时被细胞吸收。在这种情况下，治疗最初包括施用从人体组织中提取的治疗性蛋白质。随后，基因工程引入相应基因后，可以通过细胞发酵生产蛋白质。对于许多其他疾病来说，缺失的蛋白质无法通过外源方式提供。因此，细胞本身内源性地生产治疗性蛋白质是必要的。信使RNA（mRNA）技术与其前身DNA一样，旨在补充细胞内产生治疗性蛋白质所需的遗传信息。然而，与 DNA 疗法不同的是，mRNA 转移允许目的蛋白质的瞬时表达，这在许多疾病中是一种优势。然而，控制治疗性 mRNA 编码的蛋白质的数量、质量和时空调控对于这种方法的发展来说是一个重大挑战。
tambo牛奶的价格和行业收到的价格
来源：基于INE，DNA和INAL的Inale。 div>（*）从2018年10月20日起，确定行业收入的方法已通过产品更改。 div>（**）内部市场价格包括液体牛奶，酸奶，奶酪（熔融，普通和磨碎），冰淇淋，Dulce de Leche，双奶油，奶油，奶油，奶粉和黄油。 div>（***）根据Inale Industries登记处估算的Tambo牛奶价格。 div>
重播是通过大脑的时间进行反向传播的基础
在大脑中如何形成情节记忆是神经科学界的出色难题。对于情节学习至关重要的大脑区域（例如海马）的特征是经常连通性并产生频繁的OfflINE重播事件。重播事件的功能是主动争论的主题。循环连接性，计算模拟显示，当与合适的学习算法（例如通过时间反向传播）（BPTT）结合使用时，可以实现序列学习。bptt在生物学上并不合理。我们第一次在这里描述了在可逆的复发性神经网络R2N2中，BPTT的生物学上是一个合理的变体，它严重利用了o ine-ine-ine-Replay来支持情节学习。该模型使用向前和向后的o ffl ine重播，分别执行快速的一次性学习和统计学习的两个复发神经网络之间传递信息。不喜欢标准BPTT中的重播，此体系结构不需要人工外部存储器存储。此体系结构和方法的表现优于现有解决方案，并说明了海马重播事件的功能意义。我们使用计算机科学的基准测试来演示R2N2网络属性，并模拟啮齿动物延迟交替的T-Maze任务。
使用自然语言分析金融新闻...
金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。
探索数据空间计划
版本 日期 名称 作者 更改 0.1 2022-09-26 Michel Grothe 起草了第一稿。填写了第 1 章。创建了第一个目录。第 2 章中添加了快速扫描分析模型数据空间。 0.2 2022-10-21 Michel Grothe 评论 Wideke Boersma、Ine de Visser、Pieter Bresters 对 v0.1 的处理。 说明第 1 章详细阐述了快速扫描分析模型数据空间。第 4 章 OPENDEI。第 8 章增加了欧洲和国家空间数据基础设施 (NGII)。 0.3 2022-11-08 Michel Grothe 说明第 1 章中完成了快速扫描分析模型数据空间。重写了第 1.1 和 1.2 节。添加了第 2 章 IDSA 和第 3 章 Gaia-X。 0.4 2022-11-19 Michel Grothe 重写了第 1.1 和 1.2 节。添加了第 5 章“数据共享联盟”和第 6 章“iSHARE”。 0.5 16-12-2022 Michel Grothe Wideke Boersma 和 Ine de Visser 对 v0.4 的评论进行了处理。第 1 章和第 2 章中的文本和结构更改。 0.52 26-4-2023 Michel Grothe 根据荷兰语原文的英国翻译进行了几处编辑更改：https://docs.geostandaarden.nl/eu/VerkenningDatasp aces/
并网微电网储能系统的强化学习：在线与离线实施对比研究
摘要：由可再生能源、电池存储和负载组成的并网微电网需要适当的能源管理系统来控制电池的运行。传统上，使用离线优化技术，利用 24 小时的负载需求和可再生能源 (RES) 发电预测数据来优化电池的运行，其中电池操作（充电/放电/空闲）是在一天开始之前确定的。强化学习 (RL) 最近被建议作为这些传统技术的替代方案，因为它能够使用真实数据在线学习最佳策略。文献中提出了两种 RL 方法，即离线和在线。在离线 RL 中，代理使用预测的发电和负载数据学习最佳策略。一旦实现收敛，就会实时发送电池命令。这种方法类似于传统方法，因为它依赖于预测数据。另一方面，在在线 RL 中，代理通过使用真实数据实时与系统交互来学习最佳策略。本文研究了这两种方法的有效性。将具有不同标准差的高斯白噪声添加到真实数据中以创建合成预测数据来验证该方法。在第一种方法中，离线 RL 算法使用预测数据。在第二种方法中，在线 RL 算法与真实流数据实时交互，并使用真实数据训练代理。当比较这两种方法的能量成本时，发现如果真实数据和预测数据之间的差异大于 1.6%，则在线 RL 比离线方法提供更好的结果。