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CPI Property Group SA（“ CPIPG”或“公司”）在2019年10月至2024年5月之间发行了五个绿色债券1（统称为“绿色债券”），以资助与绿色建筑，能源效率，可更新能源以及生存自然资源和土地使用的环境可持续性项目。2024年8月，CPIPG聘请了可持续发展学，以审查以绿色债券收益（“提名支出”）资助的项目，并提供了评估他们是否符合收益标准的使用以及CPIPG是否符合CPI Property Property Group可持续性融资框架中的报告承诺（“框架”）。2,3 Sustainalytics在2022年1月就该框架提供了第二方意见。4这是Sustainalytics的第三次年度评论，对框架下发出的工具的分配和报告，此前在2022年3月5日和2023年3月进行了审查。6
2023属性Roadmap631174.pdf
今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。 此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。 随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。 为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。 随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。
10.MPSC 属性传单.jpg
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可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。