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利奇菲尔德预算委员会2024年6月27日
进行了详细的财务文件审查，首先是对期望的收入，并指出诸如级别（OOD）学生的学费，兴趣和特殊教育援助的资料。运营预算强调约为145万美元，对土地购买的调整使净额约为110万美元。首发基金余额为15.82亿美元，对粮食服务不足和批准的转移进行了必要的调整。该地区的食品服务赤字为82,000美元。
绿色预算联盟致财政部长Leblanc Re联邦对美国贸易威胁和公告的回应（2025年3月5日）.docx
绿色预算联盟对预算的建议2025概述了许多战略行动，这些行动仍然是联邦投资的优先事项，在当前情况下确实更为重要。许多支持长期可持续性的措施 - 例如省外电力传播，建筑能源效率改造，自然保护，可持续的农业以及可持续工作的培训和市场发展 - 有可能创造就业机会，改善土著社区，以及加拿大农村和城市的土著社区的负担能力，并帮助加拿大出现强大的加拿大。
NYCP联合预算听证会评论-2025
简介能源可负担性和气候危机，污染的健康影响，经济和环境正义原则以及《气候领导力和社区保护法》（CLCPA）的任务要求纽约州立法机关迅速，有力的行动。2023年，州长Hochul宣布了她的首选车辆，用于资助CLCPA实施的车辆 - 经济范围内的上限和投资计划。这样的基于市场的计划，如果设计良好，则可能是稳步减少燃烧石油和天然气的气候破坏污染的策略的重要组成部分，同时改善了公共卫生，舒适性和生活质量。，尽管限额投资只是一种更广泛的政策框架，用于减少气候污染，并需要协同的立法和监管行动才能成功，但它是
COVID-19 预算情况说明书
去年的预算拨款 17 亿美元用于抗击 COVID-19。现在，州长纽森的 27 亿美元紧急响应计划将继续这场斗争，重点是保持学校开放和经济发展，以保护加州人民。该计划包括一项 14 亿美元的紧急拨款请求，用于立即为加州的医疗保健系统配备物资和人员，以应对当前的激增。州长纽森的计划将增加疫苗、加强剂、全州检测和增加医务人员。该计划继续加州致力于通过提高 COVID-19 工作的可及性、公平性、及时性和可持续性来支持公共卫生。
基础加固工程进度及预算...
１ 防卫装备早期部署新措施 ２ 加强防卫生产基地 ３ 研究与开发 ４ 防卫能力支撑要素 ５ 强化日美同盟及促进与地区和谐的措施 ６ 加强安全保障合作 ７ 应对气候变化的举措 ８ 精简举措 ９ 自卫队的组织结构 １０ 自卫队人员数量 １１ 增加官员数量等 １２ 要求改革税制
苏格兰预算，2025/26：苏格兰的停止气候混乱的简报，2024年12月。
一般和税收策略●议会可能希望调查主张总计49亿英镑分配给“对气候有积极利益的投资”的基础。尽管有这些担忧，但议会也可能希望指出分配给此“最高优先事项”的总支出百分比（7.7％），尤其是鉴于公共部门对苏格兰总体排放的重要贡献。●议会可能希望寻求更牢固的时间表，更确定的空中征税计划（ADT）和碳土地税。此外，还有许多关于理事会税，NDR和/或LBBT（所有财产税）改革的想法，这些想法可能会激发能源效率的提高；可以询问苏格兰政府必须考虑这些建议并改革这些税款。能源●议会可能希望： - 要求审查如何花费预算来确保在社会，环境和创造就业成果方面的效力 - 寻求明确公正过渡基金的资金和目的，以及/或其他预算是否有其他预算来支持更广泛的过渡，并且； - 在2025/26预算中每年要求5,000万英镑，以帮助其先前的10年内索赔这一问题
PTI 25 财年运营计划和预算
重点 3 简介 4 关于 PTI 4 关于 IANA 4 IANA 命名职能 4 IANA 号码服务 5 IANA 协议参数职能 5 规划流程概览 6 PTI 战略规划 6 PTI 和 IANA 运营规划和预算 6 PTI 2025 财年规划假设 10 战略 10 财务 10 运营 10 利益相关方参与 11 社群建议 11 PTI 2025 财年运营规划 12 工作范围 12 运营 12 卓越运营 14 技术服务 15 治理 16 PTI 2025 财年预算 17 资金 17 PTI 2025 财年预算概览 18 PTI 直接专项支出 18 PTI 直接共享支出 18 PTI 与 ICANN 共享的服务职能 19 PTI 总支出 20 PTI 预算差异 20 按 IANA 职能划分的 PTI 预算差异 22 附录 23 IANA 2025 财年运营规划和预算 23
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
