XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvis
EN16325标准修订提案草案...
GO 是通过账簿和索赔系统进行跟踪的证书，从而为能源交易和披露奠定基础。《可再生能源指令》和《能源效率指令》要求成员国承认另一个成员国颁发的 GO，除非该国“对其准确性、可靠性或真实性存在合理怀疑”（第 19.9 条）。此外，该系统应防止重复计算并能防范欺诈。因此，为所有成员国制定欧洲 GO 标准非常重要。根据修订后的《可再生能源指令》，该标准的内容适用于来自可再生能源的能源，无论是“电力；或天然气，包括氢气；或供暖或制冷”（第 19.7 条）。该标准的内容也适用于来自不可再生能源的能源。
育儿许可地图修订了03012024.PPTX
Adora Carey All OST Programs KCSCEP Summer Camps Bream Center for Childhood Development Bible Center Day Care Bible Center Preschool Capitol High Child Development Center Charleston Child Care & Learning Center Cross Lanes Child Care and Learning Center Cross Lanes YMCA Fort Hill Child Development Center Friendly Faces Daycare Gateway Christian Education Center IAWV Elementary School Imagination Station 2 Kanawha Valley Enrichment Center Kiddie Kollege – Storyland Morris浓缩中心新的开学学习学院新的开始学习学院新的开始学习学院的新开始学习学院，位于阿西西学前班联盟的首个长老会儿童发展中心圣弗朗西斯圣弗朗西斯邮政局及坎纳瓦哈谷中心YWCA MEL WOLD CHIL MEL WOLD CHIL CHILD CHILD CHILD CHILD CENICT CENTRAL的育儿YMCA YMCA
Neste Investor Story -Rotterdam网站访问
以下信息包含或可能被视为包含“前瞻性陈述”。这些陈述与未来的事件或我们未来的财务绩效有关，包括但不限于战略计划，潜在的增长，计划的运营变化，预期的资本支出，未来的现金来源和需求，流动性和成本节省，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些因素和其他因素可能会因其实际上或其其表达的成果，绩效的层次而造成的，或者在其上构成的层次，或者构成界面的级别，绩效，或者构成的效果，绩效，绩效，效果或成就级别，这些因素或其他因素是界面的，效果或成就级别语句。在某些情况下，可以通过术语来识别此类前瞻性陈述，例如“可能”，“意志”，“可能”，“将”，“应该”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“预测”，“继续”，“继续”或“继续”或“继续”或“继续”，或这些术语的负面术语或其他比较术语或其他术语。从本质上讲，前瞻性陈述涉及风险和不确定性，因为它们与事件有关，并取决于将来可能会或可能不会发生的情况。未来的结果可能与以下前瞻性陈述所示的结果可能有所不同。本演示文稿中所作的所有前瞻性陈述均基于当前可用于管理的信息，而Neste Corporation则没有义务更新任何前瞻性语句。本演讲中的任何内容构成了投资建议，本演讲不得构成出售的要约，也不构成购买任何证券或以其他方式从事任何投资活动的要约。
普拉博沃总统的化石电力阶段外观需要更强大的清洁能源目标和投资
11月12日，在COP29的旁观，印度尼西亚的能源和气候变化特使，Hashim Djojohadikusumo，提出了一项计划，将15年内的发电能力提高100 gigawatts（GW），他说，这些投资将需要2350亿美元的投资，其中75％来自这些补充件，而又有75％。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中，从煤（6 GW）和气体（22 GW）中记录了28 gW的额外热基质加载。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
Marisol Bonnet 波多黎各高级顾问 美国能源部 Marisol.Bonnet@hq.doe.gov
• 鉴于土地限制，波多黎各人需要决定这些项目的选址。 • 确保波多黎各能源系统可靠性的初始成本将非常高，在现状下，电费可能会上涨。 • 需要优先考虑负担得起、可靠、有弹性的电力，以及为最脆弱的人群和社区提供电力。 • 需要立即采取行动，我们每个人都应发挥作用。
费米实验室物理咨询委员会报告 2024 年 7 月
至于加速器综合体的现状和计划，PAC 很高兴听到加速器安全文件已更新并获批准，以符合最新 DOE 命令 420.2D“加速器安全”。PAC 赞扬加速器团队升级主喷射器并在 2024 年 6 月达到 1.018 MW 的功率记录。PAC 还对加速器运行可靠性的下降表示担忧，并表示支持升级、现代化和投资加速器综合体备件的活动。PAC 获悉，加速器综合体的长期关闭（需要连接 PIP-II 和 LBNF 光束线的元素）现在计划于 2028 年 1 月开始，而不是 2027 年 1 月。修订后的时间表有效地优化了物理计划，为实验提供了至少与之前计划一样多的光束时间，而不会影响 LBNF/DUNE 的时间表。
F.No. 32/1/2024 – 印度政府 SPV 部门......
为执行该部 2024 年 1 月 4 日双数号命令，批准在 Pradhan Mantri Janjati Adivasi Nyaya Maha Abhiyan (PM JANMAN) 下实施新的太阳能发电计划（针对特别脆弱的部落群体 (PVTG) 居住区/村庄），总统批准在 Pradhan Mantri Janjatiya Unnat Gram Abhiyan (PM JUGA) 下实施修订后的新太阳能发电计划（针对部落和 PVTG 居住区/村庄），以取代在 PM JANMAN 下实施的先前的新太阳能发电计划（针对特别脆弱的部落群体 (PVTG) 居住区/村庄）。该计划的实施指南已附上。 2. 该计划将通过提供离网太阳能系统，为部落事务部 (MoTA) 确定的部落和 PVTG 地区的 10 万户未通电家庭 (HH) 提供电力。该计划包括为 PVTG 地区的 1500 个多功能中心 (MPC) 提供离网太阳能照明，这是根据 PM JANMAN 批准的。同样，该计划还包括通过离网太阳能系统为 2000 个公共机构提供太阳能，这是根据 PM JUGA 批准的。只有在通过电网供电在技术上和经济上不可行时，才应提供离网太阳能系统。PM JANMAN 和 PM JUGA 批准的该计划的财务支出如下：
修订后的 EPBD 中的一次能源和运营 CO 指标计算
EPBD 包括设定评估边界和计算一次能源的主要定义和原则。以下定义构成了 EPBD 中一次能源指标计算的起点：• 第 2 条定义 53“评估边界”是指测量或计算输送和输出能源的边界；1• 定义 58“能源使用”是指输入到提供 EPB 服务的建筑技术系统的能源，旨在满足能源需求；• 定义 62“输送能源”是指按能源载体表示的、通过评估边界供应给建筑技术系统以满足考虑的用途或生产输出能源的能源；• 定义 63“输出能源”是指按能源载体和一次能源因子表示的、输出到电网而不是在现场自用或其他现场用途的可再生能源的比例；
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。