MIL-SPEC制造有限责任公司杂项金属INC MONTI INC MOSER ENGINEERING MOSER ENGINEMOR SERVICY多轴编程LLC Nachi America Inc.国立标准与技术研究所NAVISTAR NAVISTAR NEADE NORDEN NORFOLK NORFOLK NORFOLK NORFOLK NORDROP GRUMMAN NORKOR GRUMMAN NOTOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR钢铁Pelican Products,Inc。Pfaff Molds Phillips Corp Phoenix精密加工塑料塑料蛋白酶pleaurecraft Engine Group group,一家Rockwell Automation Company PMW Aero PPG PRPG Precision Millwright&Machine Precision topision Teperties precision templecision precorive tepertive processive渐进的机器工程工程pusem Automation Automation Automation Purem Quality Metal Fap Race Race City Coreing Incat.
清洁航空联合体 (CA JU) 是根据欧盟理事会条例 (EU) 2021/2085 在“地平线欧洲 (HE)”计划下成立的新的欧洲伙伴关系,该条例于 2021 年 11 月 30 日生效。新的伙伴关系已接管清洁天空 2 (CS2) 计划的执行,包括 H2020 项目的事后审计 (EPA) 活动,直至项目完成。此外,CA JU 还根据新的 HE 控制策略管理清洁航空 (CA) HE 计划的事后审计 (EPA) 活动。本 EPA 报告的目的是为执行董事提供关于 CA JU 2023 年运营支出合法性和规律性的意见。在此背景下,当前最终事后审计报告描述了 CAJU 事后审计的结果,旨在支持执行董事的 2023 年度保证声明,即:- 2023 年度活动报告 (AAR) 中提供的信息真实、公允;- 2023 年的资源已用于预期目的;- 资源已按照健全的财务管理原则使用;- 基础交易合法且正常;- 2023 年 AAR 中没有缺少任何可能损害 JU 利益的信息。EPA 流程的结果是 CA JU 内部控制系统的重要组成部分,需要在 AAR 中描述。因此,本报告提供了有关 EPA 流程的关键信息,这些信息应在 2023 年 AAR 中与事后控制相关的部分中进行总结。事后审计的主要目的是:1)评估 JU 对成本索赔进行验证的合法性和规律性。
摘要。AI模型被批评为黑匣子,这可能会使气候科学更加不确定性。已提出了可解释的人工智能(XAI)来探测AI模型并增加信任。在这篇评论和观点论文中,我们建议,除了使用XAI方法外,气候科学领域的AI研究人员还可以从过去的成功发展中学习基于物理学的动态气候模型的成功。动力学模型很复杂,但获得了信任,因为它们的成功和失败可以在某些时候归因于特定的组件或子模型,例如,当指向细胞参数化来解释模型偏差时。我们提出了三种类型的理解作为评估动力学和AI模型的信任的基础:(1)工具理解,当模型通过功能测试时,这是对此进行的; (2)在研究人员可以使用统计技术识别输入输入关系的建模结果时获得的坚定理解; (3)组件级的理解是指建模者指向模型架构中特定模型组件或部分的特定模型组件的能力,作为不稳定的模型行为的罪魁祸首,或者是模型的原因。我们演示了过去几十年来通过气候模型对比项目进行的组件级别的理解和实现。这种组件级别的理解通常会导致模型改进,也可以作为思考AI驱动气候SCI-
引入了强大的长期融资框架来释放对低碳生成的大量投资,这是英国成功的关键支柱。差异差异合同(CFD)计划代表了英国政府和立法的主要转变,需要将近四年的时间通过。根据该计划,开发商以固定的/兆瓦税率(或行使价格)授予15年合同,从而通过提供长期价格确定性来帮助降低资本成本。当批发价格低于行使价格时,开发人员将获得通过电费征收的充值。当批发价格高于罢工价格时,开发人员还会回到锅中。以这种方式,项目的价格风险降低了基本投资,以低成本的资本成本降低了消费者的成本。
国际劳工组织与非洲、亚洲和拉丁美洲新兴经济体的政府机构、培训机构、行业协会和工会合作,为企业提供 SCORE 培训。自 2009 年以来,瑞士国家经济事务秘书处 (SECO) 和挪威发展合作署 (NORAD) 一直为 SCORE 计划提供资金。该计划分四个阶段实施。在过去 14 年中,该项目确定了能够以可持续的方式提供 SCORE 培训和相关中小企业支持服务的机构。它支持合作机构和培训师调整培训材料,以满足中小企业、主要买家和其他捐助者的特定需求。该计划还与主要政府机构合作,将重要的 SCORE 培训概念纳入中小企业发展的国家框架。
[1]辛西娅·鲁丁(Cynthia Rudin)。停止解释用于高赌注决策的黑匣子机器学习模型,然后使用可解释的模型。自然机器智能,1(5):206–215,2019 [2]MarcoTúlioRibeiro,Sameer Singh和Carlos Guestrin。“我为什么要信任您?”:解释任何分类器的预测。Corr,ABS/1602.04938,2016。[3] Sebastian Bach,Alexander Binder,GrégoireMontavon,Frederick Klauschen,Klaus-RobertMüller和Wojciech Samek。通过层次相关性传播对非线性分类器决策的像素智慧解释。plos One,10(7):1-46,07 2015。[4] Alina Barnett,Jonathan SU,Cynthia Rudin,Chaofan Chen,Oscar Li。这看起来像:深入学习可解释的图像识别。在神经信息处理系统会议论文集(Neurips),2019年。
申请必须由候选人和潜在的主持人共同提出,他们必须是苏黎世教授教授,并愿意担任该研究员的导师。教授只能在每个评估回合中与一名候选人提交。主持人(小组)与ETH研究员之间必须有令人信服的协同作用。这些奖学金的目的是为了早期的学术独立性支持,因此将优先考虑提出自己的项目的申请人。因此,重要的是申请人提出自己的想法并自己起草申请,并且申请人和导师在奖学金之前并未紧密合作。
许多数字市场的竞争性质可能会改变第一类错误和第二类错误之间通常的权衡条件。网络效应往往使数字市场的结构非常集中,进入壁垒也相当高。大数据可能导致这种结果,因为现有企业享有的数据禀赋提供了竞争优势,使挑战它们变得更加困难。约束现有企业的主要机制是市场竞争,即潜在和实际进入削弱了现有企业施加市场力量的能力。这使得潜在竞争对手比在传统市场中更有价值。因此,第二类错误的代价可能特别高昂。换句话说,数字市场的某些特点可能证明对该行业合并的评估方式进行一些改变是合理的。
2 Lighting Global (2016) “2016 年离网太阳能市场趋势报告”,链接 3 Lighting Global (2020) “2020 年离网太阳能市场趋势报告”,链接。 4 Lighting Global (2016) “2016 年离网太阳能市场趋势报告”,链接 5 Lighting Global (2022) “2022 年离网太阳能市场趋势报告”,链接。 6 ACE TAF (2021) “莫桑比克独立太阳能 (SAS) 市场更新”,链接 7 ACE TAF (2021) “马拉维独立太阳能 (SAS) 市场更新”,链接