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更新的IRP动作计划和路线图
2020年综合资源计划（IRP）流程确定了旨在推进NS Power的长期电力策略的行动计划和路线图项目。作为路线图的一部分，NS Power提出了常绿的IRP流程，该过程允许在与计划环境变化的一致性方面完善行动计划和路线图。自2020年IRP以来，环境政策，负载和资源假设的变化表明，NS权力应与Nova Scotia的2030年2030年环境目标及以后的长期电力策略进行修改。除了广泛的利益相关者参与过程和持续的咨询外，这项工作的结果还证明了NS Power的承诺确保其长期战略与重大的政策和市场变化保持一致，并支持向脱碳的未来发展。
煮熟的菜单和动作 - 在转变中 -
最近的IEEFA分析表明，随着国家，贷方和公司制定计划的计划，全球资本正在朝着绿色投资迈进。该分析中使用的指标之一是跨部门的标准普尔500股指数，其中能源（不包括可再生能源）在2011年占500股指数的12.27％，但在2020年底占2.28％。5挪威的主权财富基金是全球最大的养老基金，于2019年剥夺了价值130亿美元的化石燃料投资，而欧洲投资银行（EIB）致力于结束3桶的化石融资。世界能源统计评论2019。天然气。4 M. Enamul Hossain。钻孔井的钻井成本估计。de Gruyter。2015年6月。5 IEEFA。 资本市场正在果断地转向更清洁的投资。 2021年2月9日。 6监护人。 世界上最大的主权财富基金抛弃化石燃料。 2019年6月。5 IEEFA。资本市场正在果断地转向更清洁的投资。2021年2月9日。6监护人。世界上最大的主权财富基金抛弃化石燃料。2019年6月。
视频动作理解：教程-DTIC
视频理解是计算机视觉中深度学习研究工作的自然扩展。图像理解领域从人工神经网络（ANN）机器学习（ML）方法的应用中受益匪浅。许多图像理解问题 - 对象识别，场景分类，语义细分等 - 可行的深度学习“解决方案”。 FIXEFFEFFICEDNET-L2当前在Imagenet对象分类任务上拥有88.5％/98.7％TOP-1/TOP-5精度[211，253]。HikVision D模型D在Place2场景分类任务上得分为90.99％的前5个精度[211，322]。hrnet-ocr在CityScapes语义细分测试中的平均值为85.1％[11，40]。自然，许多人希望深度学习方法可以在视频理解问题上取得相似的成功水平。从Diba等人那里绘制。（2019），语义视频理解是理解场景/环境，对象，动作，事件，属性和概念的组合[48]。本文重点介绍了动作理解部分，并通过介绍一组通用的术语和工具，解释基本和基本的概念并提供具体示例，作为教程。我们打算对一般计算机科学受众访问这一点，并假设读者对监督学习有基本的了解 - 从投入输出示例中学习的范式。
基于稳定闪烁动作视频的开发......
摘要。背景：本研究重点是开发上肢康复计划。为此，设计了一个基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 触发的脑机接口 (BCI)-功能性电刺激 (FES) 的动作观察游戏，该游戏以闪烁的动作视频为特色。目的：特别是，通过将动作观察范式与基于 BCI 的 FES 相结合来研究游戏的协同效应。方法：在两种条件下对比 BCI-FES 系统：闪烁的动作视频和闪烁的噪声视频。为此，招募了 11 名年龄在 22-27 岁之间的右利手受试者。检查了对这两种情况的大脑激活差异。结果：结果表明，T3 和 P3 通道在动作视频中表现出 8-13 Hz 的 Mu 抑制比噪声视频更大。此外，与噪声视频相比，T4、C4 和 P4 通道对动作的增强高 beta（21-30 Hz）。最后，T4 表明与噪声视频相比，动作视频的低 beta（14-20 Hz）受到抑制。结论：基于闪烁动作视频的 BCI-FES 系统比基于闪烁噪声的系统对皮质激活产生了更大的协同效应。
实时识别脑电图上的运动想象动作...
摘要 脑机接口 (BCI) 处理算法需要强大的计算设备才能实时执行。在本文中，提出了一种用于对代表两个运动想象任务的脑电图 (EEG) 信号进行分类的硬件高效设计，并在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现。小波包分解 (WPD) 用作特征提取算法，线性判别分析 (LDA) 用作分类器。该系统是使用 System Generator 设计的，并使用硬件/软件联合仿真在 Zybo 板上实现。仿真结果显示，在两个运动想象任务的分类过程中准确率为 80%，时钟频率为 1.5 MHz 时延迟为 7.5 毫秒，功耗为 0.102 W。此外，所使用的 FPGA 资源量少于以前的类似工作，证明设计系统不仅实现了良好的准确性，而且以高效的方式实现了这一目标。
π0：视觉-语言-动作流模型
人工智能系统的形式和规模各有不同，有高度专业化的系统可以解决人类思维无法解决的复杂问题，比如预测蛋白质的构象 [ 21 ]，也有可以根据文本提示生成逼真的高分辨率图像或视频的系统 [ 40 ]。然而，人类智能超越机器智能的最大优势是多功能性：能够解决不同物理环境中的不同任务，同时对环境约束、语言命令和意外干扰做出智能响应。人工智能在实现这种多功能性方面最实质性的进展或许体现在大型语言和视觉语言模型 [ 1, 48 ] 中：这些系统先在网络上的大量且非常多样化的图像和文本语料库上进行预训练，然后使用更精心策划的数据集进行微调（“对齐”），以诱导所需的行为和响应模式。虽然这些模型已被证明具有广泛的指令遵循和解决问题的能力 [ 53 , 27 ]，但它们并不像人类那样真正地存在于物理世界中，它们对物理交互的理解完全基于抽象描述。如果这些方法要在人工智能系统方面取得切实进展，使其表现出人类所拥有的那种物理情境多功能性，我们将需要使用物理情境数据（即来自具身机器人代理的数据）对它们进行训练。灵活的通用模型可以执行各种机器人行为，具有巨大的实际意义，但它们也可能为当今机器人学习面临的一些最严峻的挑战提供解决方案，例如数据的可用性、泛化和鲁棒性。在自然语言 [ 1 ] 和计算机视觉 [ 39 ] 中，在各种多任务数据上预先训练的通用基础模型往往优于狭义的和专门的模型
导航过渡融资：动作清单
脱碳化行业的努力需要一种协作方法。高发射公司必须制定战略和实施环境可持续的实践；投资者和金融家必须通过资本分配和管理来促进减少排放；政府需要激励脱碳并促进过渡金融市场的发展。基于对马斯达尔（2023）在高发射业中工作的500名高级管理人员的调查，但是，只有40％的受访者制定了将净净纳入零的计划。根据高盛研究（Tylenda，Chen，Aggarwal和Corbett 2023）的说法，过渡策略在2023年7月在管理中的资产（AUM）总计500亿美元，占AUM的0.2％，占AUM的0.2％，通过促进或针对EU中销售的可持续性的投资基金。此外，许多政府尚未澄清哪些构成过渡活动和过渡融资。
碳动作计划2024 - 2030
使用了理事会各种来源的数据。使用不同的度量单位对这些源数据进行量化。例如，获得的一些数据表示为汽油或柴油的液体燃料升；有些是天然气或电力的千瓦时；有些是距离车的距离；有些票价是在火车，公共汽车或飞机上进行的旅程中发生的。在每种情况下，这些数据都会转换为单个CO2E的度量。用二氧化碳来表达理事会的总温室气体排放，已使用政府定义和发表的转换因子。每年政府审查这些转换因素，以维持最新和准确的报告。
朴次茅斯市的碳动作计划
该碳动作计划（CAP）是第一份年度报告，详细介绍了朴次茅斯市的碳排放。此上限描述了所使用的方法，历史和当前的排放，朴茨茅斯市议会（PCC）正在采取的行动以及对未来排放的投影。由总体气候变化策略提供了支持，该战略详细介绍了PCC指导原则和战略优先领域。
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第17节的东南区（她看到）的西南区，以及东北区的西北区（NH，NE，NE），第20节，乡镇14 South，South，S.B.B. 16号，范围16 East。和M.并授权执行官向小尤金·苏利·汉考克（Eugene Sully Hancock）发出。 ，为期两年的勘探许可证授权地热能勘探，矿水，非氢气气体以及除