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该国生产新的和可再生能源
为增加太阳能组件的国内制造而采取的措施包括：（i）生产链接的激励措施（PLI）方案：新与可再生能源的部（MNRE）正在实施生产链接的激励措施（PLI）方案（PLI）方案（PLI）的高效太阳能模块，以实现高效率，以实现较高的国内生产能力，以实现高效果（Giga Watt）（giga watt watter salar in giga watta）（giga watt）（gwat watt）（gwat watter）（gwat watter）（gwaT）watt（gwat）卢比。24,000亿。 该方案正在以两种分段实施。 tranche-我有卢比的支出。 450亿卢比，根据该信件设置了8,737兆瓦的完全集成的太阳能PV模块制造单元。 用于tranche-ii的卢比。 1950亿美元的奖励已发行，以设置39,600兆瓦的完全/部分集成的太阳能PV模块制造单元。 (ii) Domestic Content Requirement (DCR): Under some of the current schemes of the MNRE, namely CPSU Scheme Phase-II, PM-KUSUM Components B & C, and PM Surya Ghar: Muft Bijli Yojana, wherein government subsidy is given, it has been mandated to use solar PV modules manufactured in India using solar PV cells manufactured in India. （iv）对太阳能光伏电池和模块的进口征收基本海关义务：政府对进口太阳能光伏电池和模块施加了基本海关义务（BCD），从01.04.2022起生效。 （v）终止关税特许权：MNRE已停止发布海关税务特许权证书，用于进口材料 /设备，用于初始设置太阳能PV Power Power Power项目，该项目从02.02.02.2021起生效。24,000亿。该方案正在以两种分段实施。tranche-我有卢比的支出。450亿卢比，根据该信件设置了8,737兆瓦的完全集成的太阳能PV模块制造单元。用于tranche-ii的卢比。1950亿美元的奖励已发行，以设置39,600兆瓦的完全/部分集成的太阳能PV模块制造单元。(ii) Domestic Content Requirement (DCR): Under some of the current schemes of the MNRE, namely CPSU Scheme Phase-II, PM-KUSUM Components B & C, and PM Surya Ghar: Muft Bijli Yojana, wherein government subsidy is given, it has been mandated to use solar PV modules manufactured in India using solar PV cells manufactured in India.（iv）对太阳能光伏电池和模块的进口征收基本海关义务：政府对进口太阳能光伏电池和模块施加了基本海关义务（BCD），从01.04.2022起生效。（v）终止关税特许权：MNRE已停止发布海关税务特许权证书，用于进口材料 /设备，用于初始设置太阳能PV Power Power Power项目，该项目从02.02.02.2021起生效。(iii) Preference to ‘Make in India' in Public Procurement: In accordance with Department for Promotion of Industry and Internal Trade (DPIIT) ‘Public Procurement (Preference to Make in India), Order', MNRE had notified Purchase Preference (linked with local content) for renewable energy sector which, inter-alia, identified list of all goods and services or works in respect of which there is sufficient local capacity and competition, and mandated that only “ I类本地供应商”应有资格竞标上述商品/服务/应采取的任务，即最低本地内容应至少为50％。
通过主动查询从人类反馈中学习的强化
将大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，在建立现代生成模型中起着关键作用，可以通过从人类反馈（RLHF）学习来实现。尽管表现出色，但当前的RLHF方法通常需要大量的人类标记的偏好数据，这很昂贵。在本文中，受主动学习成功的启发，我们通过提出查询有效的RLHF方法来解决此问题。We first formalize the alignment problem as a contextual dueling bandit problem and design an active-query-based proximal policy optimization ( APPO ) algorithm with an e O ( d 2 / ∆) instance-dependent regret bound and an e O ( d 2 / ∆ 2 ) query complexity, where d is the dimension of feature space and ∆ is the sub-optimality gap over all the contexts.然后，我们提出了基于直接偏好优化（DPO）的算法的实用版本ADPO，并将其应用于微调LLMS。我们的实验表明，ADPO仅对人类偏好的查询进行了大约一半的查询，与最先进的DPO方法的性能相匹配。
人工智能教育 Duarte Miguel dos Reis Batuca...
图 1 建议的 TAM2——技术接受模型的扩展 ...................................................................................... 10 图 2 AI 服务的营销 ...................................................................................................................... 16 图 3 混合服务的营销 ...................................................................................................................... 16 图 4 传统服务的营销 ...................................................................................................................... 16 图 5 受访者性别（n = 71） ............................................................................................................. 19 图 6 受访者职业（n=71） ............................................................................................................. 19 图 7 之前使用 AI 的经验（n=71） ................................................................................................ 20 图 8 不使用 AI 的原因（n=31） ............................................................................................................. 20 图 9 AI 可以实现哪些功能？........................................................................................... 21 图 10 您是否使用社交媒体进行学习 ............................................................................................. 25 图 11 最好的学习方法是什么？........................................................................................... 25 图 12 人工智能使用偏好与性别的区间图..................................................................................... 28 图 13 人工智能使用偏好与年龄的区间图。........................................................................... 29 图 14 职业与人工智能使用偏好的区间图。......................................................................... 30 图 15 同一领域人工智能导师的受访者使用人工支持的情况（n=40） ............................................. 31 图 16 最佳学习方法与人工智能使用偏好的区间图。............................................................. 31 图 17 使用社交媒体进行学习与人工智能使用偏好的区间图。...................... 32 图 18 受访者年龄 ...................................................................................................................... 33 图 19 3 种服务之间的吸引力规模 ................................................................................................ 34 表格索引
堪萨斯共和党代表选拔计划
堪萨斯州共和党总统偏好主要和代表甄选计划2024年共和党全国代表大会第I部分1。该代表选择计划受共和党全国代表大会于2020年8月24日通过的共和党规则（“ RRP”）的约束；堪萨斯共和党的宪法和章程（“ ksgop”）； KSGOP的传统；和堪萨斯州法规。2。堪萨斯州共和党总共分配了39名代表和36位替代代表参加了全国代表大会。（RRP规则14）。3。在堪萨斯州共和党州委员会（KSGOP宪法第六条）通过该代表选拔计划之后，应在2023年10月1日之前提交共和党国家委员会秘书。（RRP规则16（f））。4。KSGOP执行委员会（KSGOP章程第6节）应有权根据RNC的要求对本文档进行任何技术更改或修订。5。所有解释这些规则和程序的问题均应由KSGOP执行委员会解决。第二节总统偏好的说明主要1.根据堪萨斯州法规规定的规则和程序，应在2024年3月19日星期二确定堪萨斯州共和党总统偏好的总统偏好。2。这些规则中包含的国会区的任何提及涉及前最新大选所用的边界。3。KSGOP应通知州，地区和县委员会的所有政党官员和成员；联邦，全州和立法民选官员；并尽可能最好地尝试通知2016年堪萨斯州共和党总统核心小组和其他易于识别的共和党捐助者和激进主义者的参与者，并提供总统偏好主要的细节。KSGOP，国会地区各方和县政党应尽一切努力宣传总统偏好主要的初选，以便尽可能多地达到共和党人。第三节总统候选人投票和初选1.为了获得总统偏好投票，共和党总统
1 CCMA国家办公室邀请服务提供商...1 CCMA国家办公室邀请服务提供商...
评估引号•上述R2000上述的所有报价将使用80/20优先点系统在价格和优先点上进行评估。•80点是要求报价的要求高达100万兰特的兰特价值。•将分配20点以促进这一目标，并根据CCMA偏好目标2：B- BBEE的贡献者状态水平分配点。
沙巴可再生能源（上网电价批准和上网电价
(c) 一家公司，其中第三人直接或间接持有该公司超过百分之四十九的投票权或已发行股本（不包括优先股），而该第三人亦持有分销特许持有人超过百分之四十九的投票权或已发行股本（不包括优先股）；
理性的傻瓜：对经济理论行为基础的批判
在经济模型中，人的概念往往是自私自利的利己主义者，还有一个非经验性的、可能更简单的原因。可以这样定义一个人的利益，即无论他做什么，他都可以被视为在每一个孤立的选择行为中都在促进自己的利益。9 虽然这种方法是在显示偏好理论的背景下相对较晚才正式形成的，但它历史悠久，约瑟夫·巴特勒早在两个半世纪前就已在劳斯教堂对此提出反对。10 在这种方法中，将人简化为自私自利的动物取决于仔细的定义。如果观察到你选择 x 而拒绝 y，那么你就被宣布为“显示”了对 x 而非 y 的偏好。然后，你的个人效用被定义为这种“偏好”的简单数字表示，将更高的效用分配给“首选”替代方案。有了这套定义，你几乎无法避免最大化自己的效用，除非你前后矛盾。当然，如果你在某一时刻选择 x 而拒绝 y，然后立即采取完全相反的做法，你就可以阻止显示偏好理论家
创造更可持续的未来
1 请参阅第 61 – 64 页的替代绩效衡量标准，了解计算依据。 2 金融债务负债率不包括 2 亿英镑的优先股。 3 总负债率是金融债务、透明债务和 2 亿英镑优先股的总和。优先股相当于以股票偿还的非摊销债务。 4 www.greeninvestmentgroup.com/green-impact/green-investment-handbook。 5 不包括私募股权投资工具 (NextPower III) 的股份。按透明等价基础纳入 NESF 在 NextPower III 的 6.21% 股份将使总容量增加 21.7MW 至 887MW。 6 不包括对私募股权投资工具 (Next Power III) 的 5000 万美元承诺。 7 . 0.18MW 商业屋顶太阳能资产 Newfield 在该期间内因业主终止租约而从投资组合中移除。
研究乙二醛酶 1 作为可卡因和羟可酮使用障碍治疗靶点的作用
摘要 甲基乙二醛 (MG) 是糖酵解的内源性非酶副产物，可作为 GABA A 受体的部分激动剂。MG 由酶乙二醛酶-1 (GLO1) 代谢。抑制 GLO1 会增加甲基乙二醛水平，并且已被证明可以调节各种行为，包括减少寻找可卡因配对线索和乙醇消耗。这些研究的目的是确定 GLO1 抑制是否可以改变可卡因或羟可酮诱导的运动激活和/或对可卡因或羟可酮的条件性位置偏好 (CPP)。我们使用了 GLO1 的药理学和遗传学操作来解决这个问题。施用 GLO1 抑制剂 s-溴苄基谷胱甘肽环戊基二酯 (pBBG) 不会改变对可卡因或羟可酮的运动反应。此外，pBBG 对可卡因或羟考酮的位置偏好没有显著影响。Glo1 的基因敲除在概念上类似于药理抑制，对可卡因的位置偏好没有任何显著影响，Glo1 过表达也不会影响对可卡因的运动反应。总之，我们的结果表明，GLO1 的药理或基因操作都不会影响对可卡因或羟考酮的运动反应或 CPP。关键词：乙二醛酶、甲基乙二醛、条件性位置偏好、旷场、可卡因、羟考酮
消费者行为和基于选择的联合分析
陈述偏好引出法通过“仅仅询问”消费者的口味、感知、评价、态度、动机、生活满意度和/或意向选择来收集数据。基于选择的联合分析 (CBC) 要求受试者在旨在模拟市场体验的实验中从假设菜单中做出选择。陈述偏好法在经济学中存在争议，尤其是对于非市场商品的评价，但 CBC 分析在营销和政策分析中被广泛接受和使用。陈述偏好实验的前景在于，它们可以提供比从显示的市场观察中获得的更深层次和更广泛的消费者偏好结构数据，通过对选择环境的实验控制来绕过实际市场均衡中的反馈。风险在于它们给出的消费者画像不能预测真实的市场行为。它