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使用战略思维来创造您想要的生活|非洲2100
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如果你想要一个绿色的欧盟（...）你还需要一项产业政策。
您上次在产品上看到“欧盟制造”字样是什么时候？或者看到它是在其某个成员国制造的？当我检查一些产品是否与欧盟或其成员国有关时，主要发现的是 CE 认证标志，旁边还有标志表明它是在中国或其他地方制造的，这些地方无一例外都在欧盟以外。新冠疫情和乌克兰战争让我们意识到，欧盟在各种产品上（从扑热息痛到口罩，从关键原材料到能源）对他国的依赖程度已经超出了各位政策制定者的预期。在欧盟应该在全球发挥更大作用的雄心和减少对其他国家（无论是军事上还是经济上）依赖的需要的推动下，以某种方式向欧盟工业提供援助的想法获得了支持。这种援助可以采取欧盟或成员国层面的监管或直接补贴的形式。
印尼加入金砖国家，俄罗斯想从他们那里得到什么？
然而，他的前任、两届总统竞争对手佐科·维多多在首次竞选时也以类似的方式，尽管没有那么张扬，以亲民的形象出现，但在他十年的国家元首任期内，他却取消了权力制衡。苏比安托将民主称为“累人”和“混乱”，很难想象他不是一个独裁者候选人，一心要为他所认为的失败的社会实验画上完美的句号，并开启一个倒退的军政府统治时代。这位 72 岁的老人有着不光彩的过去，曾是嗜血的苏哈托政权的忠实支持者，并因绑架和殴打和平活动人士而被军队开除。在佐科·维多多政府担任国防部长期间，他毫不掩饰他对俄罗斯的同情。
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• 连接 – 通过 BOL 完全实现网络功能 • 间歇 – 下载、离线工作、上传 • 断开连接 – 可填写“智能” .PDF EVAL/FITREP 和摘要表 电子路由、审查和通知 数字签名 电子提交给 NPC 内置策略验证
Yolov9：使用可编程梯度信息学习要学习的内容
摘要。今天的深度学习方法着重于如何设计目标函数以使预测尽可能接近目标。同时，必须设计适当的神经网络体系结构。现有方法忽略一个事实，即当输入数据逐层特征转换时，会丢失大量信息。本文深入研究了信息瓶颈和可逆功能的重要问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深网所需的各种更改以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，以便可以获取可靠的梯度信息以更新网络参数。此外，设计了轻巧的网络体系结构 - 一般有效的层聚合网络（GELAN）。Gelan确认PGI在轻量级模型上取得了卓越的成绩。我们在MS可可对象检测数据集上验证了所提出的Gelan和PGI。结果表明，与基于深度卷积开发的状态方法相比，Gelan仅使用常规召集操作员来实现更好的参数利用。PGI可用于从轻量级到大型的各种型号。它可用于获取完整的信息，因此，与使用大型数据集进行预训练的最新模型可以实现训练范围的模型，比较结果如图1。源代码在https://github.com/wongkinyiu/yolov9上发布。
IPCC不确定性框架：一些决策者想要什么（以及为什么不应该）
对气候变化的研究受到深刻的不确定性的困扰，而研究的直接政策含义仍然使兄弟会引起兄弟。政策制定世界有其要求：不确定的信息必须以简单，一致和相关的方式传达。为了平衡这些要求与对科学严格的需求，必须以与决策相关的方式传达不确定性，又对科学尽可能地忠于科学。为了解决这个问题，IPCC不确定性指南（IPCC 2010）既提供了信心，也提供了可能性指标，以使专家在发现中表征不确定性。置信度度量是在定性量表上定义的，五个级别（“非常低”，“低”，“中”，“高”和“非常高”）。适当的置信度取决于对两个独立维度的评估：证据和一致（图1）。
从工具到伴侣：故事作家希望人工智能作家尊重他们的个人价值观和写作策略
现代大规模语言模型的写作质量接近人类水平。这预示着人工智能写作伴侣的出现，它们将在人类控制下进行人工智能主导的写作，超越仅限于修订和构思支持的传统写作工具。然而，人机合作写作可能会超越共同创作的界限，危及作家的控制权、自主权和所有权。我们对 7 位业余爱好者和 13 位专业作家进行了设计工作簿研究，发现了采用人机合作写作的三组主要障碍。故事作家希望保留对写作的控制权，而不是让人工智能占据主导地位，因为他们 (1) 在将想法转化为文字时优先考虑情感价值，而不是人工智能生成的写作效率；(2) 在具有挑战性的子任务（例如，创造角色和对话）方面有很高的自信和不信任人工智能；(3) 预计人工智能控制机制与他们的写作策略不匹配。我们为尊重故事作家个人价值观和写作方法的人工智能伴侣奠定了基础。
kwl（知道，想知道，学习）教学英语阅读理解的策略nurfadillah
kwl是一种教学策略。大概的首字母缩写代表了我所知道的，我想知道的和学到的。教师使用KWL策略作为阅读理解援助。这项研究旨在找出教师对EFL课堂中KWL策略的创造力。接下来，要了解教师对KWL策略的看法，以教授EFL课堂的阅读理解。这项研究使用了定性数据。是从访谈和观察结果获得的。分析数据的技术是减少数据，数据分析，介绍数据并得出结论。这项研究的被告是Sidrap Regency的MTS的五名英语教师。研究人员在收集数据中使用了访谈和观察。访谈用于了解教师通过KWL策略教授学生的观点，并且该观察被用来了解教师在EFL课堂上教授阅读理解的创造力。这项研究的结果表明，教师的创造力分为三个，它们是：进步创造力，创造力下降和不变的创造力。同时，教师对KWL策略的看法与：教师对实施KWL策略的看法以及教师对实施KWL策略的优势的看法。被接受给教师和研究人员在该领域发现的观察的采访证明了这一点。关键字：KWL策略，阅读理解，EFL课堂，教师的创造力，教师的感知1。简介