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Grenergy 出售占 Oasis 23% 的项目组合
与通过此次交易进入智利市场的独立电力生产商 ContourGlobal 达成的协议包括资产 5 年的运营和维护，以及电池等设备的供应，这要归功于 Grenergy 与第三方达成的战略协议。Grenergy 已经通过绿色贷款完成了这三个阶段的融资，总额为 6.43 亿美元。通过此次交易，Grenergy 提前实现了其 2026 年设定的资产轮换目标。通过这种方式，该公司确保了其战略计划中预计的 26 亿欧元投资资金，从而成为能源存储领域的全球领导者。 Grenergy 执行主席 David Ruiz de Andrés 表示：“这笔交易为我们创造了巨大的价值，这笔交易仅占智利阿塔卡马绿洲的 23%。我们将继续在该国开发许多其他项目，其模式专注于储能，我们希望在我们运营的其他市场（如美国和欧洲）复制这种模式。我们决心在未来几年成为能源存储领域的全球领导者。很高兴与 ContourGlobal (KKR) 达成这项协议，我们希望这将是众多协议中的第一个。”
AMA 向采用人工智能 (AI) 特别委员会提交的意见书 采用人工智能 (AI) 特别委员会 PO Box 6100 国会大厦 堪培拉 ACT 2600 AMA 是代表澳大利亚医疗专业人士的最高机构。医生是澳大利亚人工智能 (AI) 使用的最前沿。本意见书将重点介绍澳大利亚在医疗保健领域安全有效地采用人工智能所必须采取的基本步骤。虽然有时被夸大了，但人工智能确实有可能大大提高医疗保健服务的效率和质量。同时，如果不谨慎、监督和深思熟虑地指导公众需求，它也会给患者和医疗行业带来新的风险。本意见书将涉及委员会考虑的职权范围，并采用以下关键原则来支撑 AMA 的立场：
AMA 向采用人工智能 (AI) 特别委员会提交的报告 采用人工智能 (AI) 特别委员会 PO Box 6100 国会大厦 堪培拉 ACT 2600 AMA 是代表澳大利亚医疗专业人士的最高机构。医生是澳大利亚人工智能 (AI) 应用的先锋。本报告将重点介绍澳大利亚在医疗保健领域安全有效地采用人工智能所必须采取的基本步骤。虽然有时被夸大了，但人工智能确实有可能大大提高医疗保健服务的效率和质量。同时，如果不谨慎、监督和深思熟虑地指导公众需求，它也会给患者和医疗行业带来新的风险。本报告将涉及委员会考虑的职权范围，并采用以下关键原则来支撑 AMA 的立场：
SGR-2921，一种有效的CDC7抑制剂，在代表难以处理的疾病的患者衍生的AML模型中显示出明显的抗白血病反应
•CDC7抑制剂和其他靶向复制应力和DNA损伤响应途径的药物代表AML中新型的治疗机会。divabine（AZA-DC）和azacitidine（AZA-C）是胱氨酸类似物，被代谢为5-Aza-2-脱氧 - 胞苷，并掺入DNA中，并共同将DNA甲基转移酶放在DNA甲基转移酶中，从而导致重复和DNA损伤（Orta andA anda andA损伤（Orta等）。核酸研究，2013年，第1卷。41，编号11）。切替滨相对于阿扎西丁胺更有效地掺入DNA中，我们先前已经表明，在AML细胞系中的SGR-2921组合处理表明，在较低剂量的Decitabine相对于阿扎西丁的抗增殖活性，可能是由于增加核酸酯的掺入DNA而可能导致的。
2023 年 10 月 12 日 尊敬的 Mcllwain 部长：我谨代表马里兰州包容性能源解决方案联盟，该联盟代表利益
2023 年 10 月 12 日 尊敬的 Mcllwain 部长： 我谨代表马里兰州包容性能源解决方案联盟，该联盟代表天然气、可再生天然气、氢气、丙烷和核电部门的成员公司和相关利益相关者（包括劳工）的利益，感谢您给我们机会就《马里兰州气候路径报告》提供反馈意见。我们的成员致力于应对气候变化的影响，同时确保电网的可靠性和马里兰州居民的可负担性。我们坚信，马里兰州的能源未来必须维护天然气基础设施，以支持马里兰州的脱碳目标和该州从高碳密集型燃料来源的转型。潜在的途径包括采用氢气和可再生天然气等低碳燃料、提高能源效率以及实施经过深思熟虑的定向电气化。如您所知，该州的减排主要是从煤炭转向天然气的结果。
迈向社会群体的计算理论：在 conf 上下文中表示任何和所有社会群体的一组有限的认知原语
目前，我们尚无完善的理论来解释当人类思维表征一个社会群体时，它所表征的是什么。更糟糕的是，许多人认为我们知道。这种错误观念是由当前情况造成的：到目前为止，研究人员一直依靠自己的直觉将社会群体概念与特定研究或模型的结果联系起来。这种对直觉的依赖虽然有必要，但却付出了相当大的代价。冷静来看，现有的社会群体理论要么是 (i) 字面意义上的，但远远不够（比如建立在经济博弈之上的模型），要么是 (ii) 仅仅是隐喻性的（通常是包含或包含隐喻）。直觉填补了明确理论的空白。本文提出了一种计算理论，解释冲突背景下的群体表征的字面含义：它是将代理分配给少数三元交互类型中的特定角色。这种群体的“心理定义”为社会群体的计算理论铺平了道路——因为它提供了一种理论，说明表示和推理群体的信息处理问题究竟是什么。对于心理学家来说，本文提供了一种概念化和研究群体的不同方法，并表明非同义反复的社会群体定义是可能的。对于认知科学家来说，本文提供了一个计算基准，可以以此为标准衡量自然智能和人工智能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
不代表第一次世界大战 - 剑桥学者出版社
不代表第一次世界大战：百年纪念的新方法 由 Mariavita Cambria、Giuliana Gregorio 和 Caterina Resta 编辑 本书首次出版于 2018 年 剑桥学者出版社 Lady Stephenson 图书馆，英国泰恩河畔纽卡斯尔，NE6 2PA 大英图书馆出版数据编目 本书的目录记录可从大英图书馆获取 版权所有 © 2018 Mariavita Cambria、Giuliana Gregorio、Caterina Resta 和贡献者 本书是“代表不可代表的：第一次世界大战”项目的一部分，由墨西拿大学 (Research & Mobility 2015) 资助 本书的所有权利保留。未经版权所有者事先许可，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本书的任何部分。ISBN (10): 1-5275-2084-6 ISBN (13): 978-1-5275-2084-4