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ILIFU在线培训 - 高级＃2-资源分配
- 避免浪费资源（分配但未使用） - 增加资源可用性 - 允许其他用户的工作运行 - 提高Slurm Scheduler的效率 - 减少工作等待时间 - 更好的FairShare优先级，以便将来提交工作。
COVID-19 疫苗分配规划方法
接种疫苗预防 COVID-19 等传染病是个人、社区和政府的责任，不受国界限制。公平获得免疫接种是健康权的核心组成部分。在资源极度匮乏的情况下，比如我们即将面临的情况，强有力的疫苗分配系统对于抗击导致当前大流行的病毒至关重要。明智的决策和实施策略对于确保疫苗接种计划的可持续性至关重要。只有通过学习、持续改进和研发创新，以及疫苗接种各个方面的质量改进，才能充分发挥疫苗接种的潜力。通过优先为我们的一线工作人员和我们人口中最容易感染 COVID-19 的人群提供疫苗接种计划，公平分配将对其余普通公众产生巨大影响。
课程课程需求和分配报告本科课程，精选课程（第2回合），第2学期，AY2024/2025
备注：1。空缺，需求和成功/不成功的分配数据显示该课程类别，除非另有说明，否则本回合中的主列表中选择的课程类别。2。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。3。“空缺”列显示了当前一轮的选择课程分配时的配额（按学生的职业生涯）。它会受到变化的约束，例如在为应得的学生运行分配过程之前由管理员分配的课程。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。当课程课程达到其最大容量时，它将使用“ - ”更新。在这种情况下，不允许学生选择课程或提交上诉。4。“其他”列包括诸如课程已经分配的原因，正在取消课程或学生的计划状态不再活跃。5。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。第1页，共110页，AS 8-JAN-25
KCC 在输电规划、监督、选址、成本分配和成本回收方面的作用概述
虽然 KCC 并不直接规划输电，但我们广泛参与 SPP 活动。这包括在区域州委员会 (委员 Andrew French) 和成本分配工作组 (前委员 Shari Feist Albrecht) 中保留堪萨斯州代表。 我们还监督和参与以下 SPP 利益相关者小组：市场工作组、区域关税工作组、供应充足性工作组、改进资源可用性工作组、运营可靠性工作组、区域分配审查工作组、综合规划流程工作组等。 KCC 确实根据 KSA 66-131 监管在堪萨斯州拥有和运营输电的证书的授予，并根据 KSA 66-1,177-KSA 66-1,180 监管输电线路的选址。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
根据需求费和双向功率流的分配能源合作化的分布式能源
摘要 - 我们解决了落后的（BTM）分布式能源（DER）的合法化，包括净能量测定（NEM）框架下的可易加需求，可再生分布生成（DG）和电池能量存储系统（BESS），并具有需求费用。我们将问题提出为随机动态程序，该程序说明了可再生生成的不确定性和操作盈余最大化。我们的理论分析表明，最佳策略遵循阈值结构。最后，我们表明，即使利用这种阈值结构的简单算法在仿真中都表现良好，强调了其在开发近乎最佳的算法中的重要性。这些发现为在复杂的关税结构下实施制造商能源管理系统提供了关键见解。索引术语 - 电源储存系统，分布式能源，动态编程，能源管理系统，灵活的需求，马尔可夫决策过程，净能量计量。
会计年度（FY）2025 -26收入分配计划
ds =债务服务FR =联邦HPTEB =高性能运输企业委员会LOC =本地M =数百万美元金额Naapmeb =非纽带空气污染缓解企业委员会SA =州航空SB =州航空SB =参议院账单SH =州公路SH =州公路SH =州基础设施sib =州基础设施银行sl =州基础设施sl =州立法机关TC =州立法委员会
绿色金融分配和影响报告
用于2018 - 2020年发行的符合资格的贷款，用于与捕捞，生产和加工有关的海洋管理委员会（MSC）认证的鱼类和海鲜相关的投资和支出。从2021年11月发行开始的将于2018 - 2022年发行的资格贷款，用于与（i）与（i）捕获，生产和处理MSC认证的鱼类和海鲜相关的投资和支出，（II）可持续水和废水管理，（iii）可再生能源，（III）可再生能源，（III）可再生能源，（IV）绿色效率，（IV）绿色和（V）绿色和（v）绿色和（V）v）v）。 从2023年9月发行开始的收益用于再融资合格的贷款，于2021年至2023年发行，用于与（i）与（i）捕获，生产和处理MSC CER染色的鱼类和海鲜相关的投资和支出，（ii）可持续水和废水管理以及（III）环境和循环的经济和循环技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环技术，以及（III）的生产，适用于（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环的适用于（II I） （v）可再生能源。 欧元汇率为30.11.2024，145.3 ISK/EUR。 这是银行的风险与财务委员会批准2021年和2023年发行的可持续财务委员会（SFC）建议的同样的日期。将于2018 - 2022年发行的资格贷款，用于与（i）与（i）捕获，生产和处理MSC认证的鱼类和海鲜相关的投资和支出，（II）可持续水和废水管理，（iii）可再生能源，（III）可再生能源，（III）可再生能源，（IV）绿色效率，（IV）绿色和（V）绿色和（v）绿色和（V）v）v）。从2023年9月发行开始的收益用于再融资合格的贷款，于2021年至2023年发行，用于与（i）与（i）捕获，生产和处理MSC CER染色的鱼类和海鲜相关的投资和支出，（ii）可持续水和废水管理以及（III）环境和循环的经济和循环技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环技术，以及（III）的生产，适用于（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环的适用于（II I） （v）可再生能源。 欧元汇率为30.11.2024，145.3 ISK/EUR。 这是银行的风险与财务委员会批准2021年和2023年发行的可持续财务委员会（SFC）建议的同样的日期。收益用于再融资合格的贷款，于2021年至2023年发行，用于与（i）与（i）捕获，生产和处理MSC CER染色的鱼类和海鲜相关的投资和支出，（ii）可持续水和废水管理以及（III）环境和循环的经济和循环技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III）的生产技术，以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环技术，以及（III）的生产，适用于（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III），以及（III）的经济和循环的适用于（II I） （v）可再生能源。欧元汇率为30.11.2024，145.3 ISK/EUR。这是银行的风险与财务委员会批准2021年和2023年发行的可持续财务委员会（SFC）建议的同样的日期。
使用机器人和AI来改变分配和药物疗法，并塑造日本药学教育的未来
在日本，分发是药剂师的关键责任，并且随着机器人和人工智能（AI）的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中，为其有效性提供了支持证据，并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人，例如自动分配系统和机器人无菌制剂，以提高效率，减少分配错误并优化药物管理（Takase，2022）。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗，增强药物安全性，预测不良反应并优化个性化的药物治疗（Chow，2023）。尽管最初的实施成本很高，但预计机器人和AI的整合将扩大，尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用，并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步，需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统，机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能，将确保他们可以有效整合机器人和AI技术，同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展，药剂师必须适应技术进步，并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词：药剂师，分配，机器人，人工智能（AI），药学教育