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奥尔巴尼 - 纽约州公共服务部已宣布可再生能源选址和电动传输办公室（矿石）将举行面对面和虚拟的公共评论听证会，以收到有关拟议的环境审查，允许允许以及主要可再生能源设施的拟议规则和法规的评论，并通过项目互连和行动（快速地执行）行动（快速行动）（快速行动）。纽约州最近颁布了《快速法》，该法案巩固了环境审查，允许和将主要可再生能源设施和主要电动传输设施放在矿石范围内。除其他外，《快速法案》授权矿石与公共服务部协商并得到公共服务委员会的批准，以颁布规则和法规，以实施《快速法案》建立的主要电动传输设施的新选址许可证计划。所有感兴趣的人，组织，公司或政府机构都被邀请参加听证会，并评论拟议的法规以及为规则制定准备的通用环境影响声明草案。冗长的评论应以书面形式汇总和提交。口头和书面评论将同等重量。为了确保所有感兴趣的人都有讲话的机会，行政法法官（ALJ）可能会将口头评论可用的时间限制为每人三（3）分钟。面对面的公众评论听证会关于拟议的规则制定的听证会如下：
超显微光纤尖端3D微粒光热干涉气体传感器
光纤维传感器由于其高灵敏度，远程能力和对电磁干扰的免疫力而成为一种非常有前途的痕量检测技术。然而，状态或艺术的气体传感器通常使用冗长的光学纤维作为气体吸收细胞或功能材料的涂层来实现更敏感的气体检测，这带来了挑战，例如缓慢的响应和/或较差的选择性，以及对它们在填充空间中使用的限制。在这里，据报道，通过据报道，通过直接的3D微印Fabry-Pérot腔的直接3D微印刷在标准单模光学纤维的末端，通过直接的3D微印。它不仅可以在纤维输出处进行光和气体分子之间的直接相互作用，还可以通过干涉读取方案进行远程询问。长度为66 µm的小插曲，噪声当量等效浓度为160亿亿亿乙炔气体，超快速响应时间为0.5 s。如此小的高性能光热气体传感器是一种方法，可以远程检测痕量气体，用于从反应器监测到医学诊断的无数应用。长度为66 µm的小插曲，噪声当量等效浓度为160亿亿亿乙炔气体，超快速响应时间为0.5 s。如此小的高性能光热气体传感器是一种方法，可以远程检测痕量气体，用于从反应器监测到医学诊断的无数应用。
对强化学习进化的评论
摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。
总政府和全州问题
2023年9月6日，州长签署了指挥政府运营局（Govops），加利福尼亚州通用服务部（DGS）（DGS）和加利福尼亚技术部（CDT）的行政命令N-12-23，以更新州的项目批准，采购，采购和合同的合同过程，用于使用潜在的Genai Project from Project from from from from from from from from from from from from frol from frol from frol from from frol frol frol for topect of tignity genai protot。2024年，Govops，CDT，数据与创新办公室（ODI）和DGS使用Genai应用程序启动了五个试点项目。第一个队列现在正在完成最初的概念验证测试和评估，其中已经找到了许多有希望的结果。例如，加州运输部正在测试Genai如何使用可用数据来改善整体交通状况和安全性做出更有效的决策。在第一个队列的结果上建立了额外的努力。住房和社区发展部（HCD）正在寻求潜在的Genai模型，以协助分析所有地方政府所要求的冗长的住房元素年度进度报告，以证明已经完成了适当的计划。genai可以减少工作人员花费审查这些报告的时间，从而使HCD可以将其资源引导到其他优先事项，例如执法和全州住房和无家可归的计划。
实时衰减的SARS-COV-2疫苗可以促进大流行吗？
2019年冠状病毒疾病（Covid-19）在2020年至2022年中困扰着全球，有超过5.8亿的案件和640万例死亡。 几种疫苗已被批准用于人类使用，包括辉瑞（Pfizer-Biontech），Moderna，Novavax，Astrazeneca，Johnson＆Johnson和Sinovac的疫苗。 关注快速疫苗平台，例如mRNA，腺病毒载体，DNA载体，灭活和亚基疫苗的共同疫苗[1]允许在记录时间内引入共vid-19-19疫苗以供人类使用。 这些第一代现象是主要成就，但是将需要改进才能完全击败这一大流行。 尤其是，提供更长持久的保护并为当前和未来变体提供更广泛的免疫性的新疫苗非常有价值。 疫苗具有冗长的发育途径，例如在竞赛中，在开发Covid-19-19疫苗的种族中，在很大程度上忽略了活体侵蚀的全病毒疫苗（LAV）平原形式。 Codagenix与印度血清研究所合作开发了LAV，这种单剂量的鼻内疫苗已完成I期临床试验，并具有有希望的安全性和免疫性数据[2]。 有少数其他报道的LAV在Covid-19 [3，4]中显示了效用[3，4]，例如温度敏感的严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）突变体，能够在上部，但不能在下部，但不能在下部呼吸道中复制[3]。 尽管LAV的发展是耗时的，但它们具有几个重要的优势，使这种方法很有吸引力。2019年冠状病毒疾病（Covid-19）在2020年至2022年中困扰着全球，有超过5.8亿的案件和640万例死亡。几种疫苗已被批准用于人类使用，包括辉瑞（Pfizer-Biontech），Moderna，Novavax，Astrazeneca，Johnson＆Johnson和Sinovac的疫苗。关注快速疫苗平台，例如mRNA，腺病毒载体，DNA载体，灭活和亚基疫苗的共同疫苗[1]允许在记录时间内引入共vid-19-19疫苗以供人类使用。这些第一代现象是主要成就，但是将需要改进才能完全击败这一大流行。尤其是，提供更长持久的保护并为当前和未来变体提供更广泛的免疫性的新疫苗非常有价值。疫苗具有冗长的发育途径，例如在竞赛中，在开发Covid-19-19疫苗的种族中，在很大程度上忽略了活体侵蚀的全病毒疫苗（LAV）平原形式。Codagenix与印度血清研究所合作开发了LAV，这种单剂量的鼻内疫苗已完成I期临床试验，并具有有希望的安全性和免疫性数据[2]。有少数其他报道的LAV在Covid-19 [3，4]中显示了效用[3，4]，例如温度敏感的严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）突变体，能够在上部，但不能在下部，但不能在下部呼吸道中复制[3]。尽管LAV的发展是耗时的，但它们具有几个重要的优势，使这种方法很有吸引力。在本文中，我们讨论了支持LAV作为Covid-19-19疫苗的论点，以及他们开发和使用面临的一些挑战。
阿尔伯克基晨报，1910 年 11 月 19 日
今天的投票很激烈，这是议员对 li,uor ipiestioii 的看法。大会上许多投票反对禁令和地方选择的人如果在 lea is'iiit ii 面前投票，他们都会投票支持这些措施中的任何一项。直到宽泛地确定了 deieg"i.te unit me nue.-ilii- n uf s'alehnod 才有效。任何其它的都一样。通常认为，在废除奴隶制之前，强大的外部利益集团是不可或缺的。赞成和反对该提议的任何人，都会将金钱和资金投入新墨西哥州，这会导致人们忽视真正的问题，即人民和他们自己的权利。听到两党的强者表达了这样的观点，即一旦新墨西哥州的人民真正加入联盟，他们将能够解决我们所有其他州的问题。那是可能的！击溃他们。今天上午，大会召开时，提出了一系列禁令和请愿书，代表们改变了单调乏味的气氛，提出了一项要求永远禁止在监狱外雇佣囚犯从事免费劳动的请愿书。代表们提出了一项决议，该决议获得一致通过，并代表总统和圣迈克尔教堂的代表表示感谢，感谢他们在炎热的夜晚为代表们提供的招待和款待。整个下午和大部分时间，都在讨论关于立法程序条款的修订报告，以及对这份冗长的文件的审议。除了禁止立法机关成员接受或使用
巴拿马城领导人购买废弃房产
华盛顿——前美国威廉·泰勒大使周二向议员们提供了一个生动、详细且被一些议员称为“令人不安”的描述，描述了唐纳德·特朗普总统如何通过要求在弹劾调查中达成交换条件，将乌克兰新总统“置于公众视线中”。在向众议院调查人员发表的冗长的开场陈述中，泰勒描述了特朗普要求乌克兰总统泽连斯基想要的“一切”，包括对抗俄罗斯的重要军事援助，都取决于公开承诺他将调查 2016 年美国大选以来的民主党人以及与特朗普 2020 年潜在民主党竞争对手乔·拜登家族有关联的一家公司。泰勒作证说，他在基辅发现的是特朗普政府的外交政策秘密渠道，由总统的私人律师鲁迪·朱利安尼和“奇怪的组合”的“最终令人震惊的情况”主导，这些情况有可能破坏美国与新兴东欧盟友的关系。在私人作证数小时后出现的议员们表示，泰勒转述了一个“令人不安”的说法，包括建立一条通往弹劾调查核心交换条件的“直线”。议员们表示，泰勒回忆的事件填补了其他证人的证词空白，尤其是上周作证的大使戈登·桑德兰
提示：cfi john r. evans 领袖基金 (jelf)
• 在整个申请过程中，选择一个合乎逻辑的标题系统（模仿说明中使用的标题/语言/术语）。 • 避免冗长的段落，并在适当的情况下使用项目符号或编号列表。 • 尝试在专业术语和通俗易懂的语言之间取得平衡。提案必须让专家相信，但也应该让那些对该领域背景了解甚少的读者能够理解。 • 使用有说服力和乐观的语言。不要说你希望某事会发生——要说它会发生。不要说研究进展顺利——要说它将开辟新天地。强调创新方面。 • 避免将相同的段落复制并粘贴到申请的不同部分。一些信息和关键思想将被多次提及，但您不应重复相同的句子和段落。 • 尽可能编写新材料并定制现有材料以完全满足 JELF 标准。审阅者可以轻松分辨出材料是否从另一个拨款申请中剪切和粘贴。 • 图表和图解可以包含在评估标准附件中。确保数字清晰易读且标签清晰——避免为了给文本留出更多空间而挤入难以阅读的数字。• 提交前检查常见的校对问题：拼写错误、编号错误、段落对齐和间距、字体一致性、评估标准和预算表中的金额是否正确且一致。
人工智能在医学中的应用 人工智能生成的临床摘要不仅需要准确性
不受 FDA 监管的总结 总结临床数据的大型语言模型代表了一个广泛的类别。临床上已经可用的较简单的临床文档工具可以根据音频记录的患者会诊情况创建 LLM 生成的摘要。更复杂的决策支持 LLM 正在开发中，可以总结整个电子健康记录 (EHR) 中的患者信息。例如，LLM 可以总结患者最近的就诊记录和实验室结果，以在预约之前创建最新的临床“快照”。他们可以将许多冗长的放射学报告压缩为一个易于审查的段落。或者 LLM 可以描述患者在过去一年中接触的所有抗生素。当前的 EHR 是为文档和计费而构建的，信息访问效率低下，内容冗长，需要剪切和粘贴。这种糟糕的设计会导致医生倦怠和临床错误。 1 如果实施得当，LLM 生成的摘要将带来显著优势，并最终取代许多点击式 EHR 交互。然而，这也有可能对患者造成伤害，因为执行摘要的 LLM 不太可能受到 FDA 医疗器械监管，并且可能在没有安全和功效保障的情况下进入诊所。事实上，FDA 临床决策支持软件的最终指南——在 ChatGPT 发布前 2 个月发布——为 LLM 如何避免 FDA 监管提供了无意的“路线图”。2 即使是执行复杂摘要任务的 LLM 也不会明确符合设备条件，因为它们提供的是基于语言的一般输出，而不是疾病的特定预测或数字估计。通过仔细实施，我们预计许多总结临床数据的 LLM 可以满足设备豁免标准。2
超出字面描述：理解和找到与人类意图一致的开放世界对象
大型语言模型（LLMS）在解决Comples开放域任务方面具有出色的功能，并以提示形式进行的综合指示和示威。但是，这些提示可能是冗长的，通常会组成数百条线和数千个托管，它们的设计通常需要人们的努力。最近的研究已在短提示中介绍了自动及时工程，通常由一个或几个句子组成。但是，由于其巨大的搜索空间，长提示的自动设计仍然是一个具有挑战性的问题。在此pa-per中，我们提出了一种名为“自动及时工程XPERT（APEX）的算法”，这是一种新型算法，可以自动改善长时间的提示。利用具有横梁搜索的贪婪算法提高效率，Apex Uti-Liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz liz extimive stripifimentive stripivine 在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。 我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。在其搜索过程中显着提高了基于LLM的突变的有效性。我们的结果表明，APEX在Big Banch中的八个任务中平均获得9.2％的准确性增益，并且具有各种模型的GSM8K的持续改进，突出了自动提示设计的重要性，以完全利用LLMS的功能。