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可靠的能源评论印第安纳州杜克能源...
1 https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/declaring-a-national-energy-emergency/ 2 https://www.duke-energy.com/home/products/indiana-integrated-resource-plan, Vol. 1，p。 62。1 https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/01/declaring-a-national-energy-emergency/ 2 https://www.duke-energy.com/home/products/indiana-integrated-resource-plan, Vol.1，p。 62。
关于超可靠的无线和位置估计的统计关系
摘要 - Location信息通常用作保证无线通信链接的性能的代理。但是，本地化错误可能会导致保证的不匹配，尤其是对操作超可靠的低延迟通信（URLLC）制度的用户有害。本文揭示了位置估计不确定性和无线链接可靠性之间的基本统计关系，特别是在超可靠通信的速率选择中。我们从一个简单的一维Nar-Rowband Rayleigh褪色场景开始，并朝着丰富的散射环境中的两维情况构建。无线链接可靠性的特征是元概率，超过停电能力的本地化误差的概率以及通过删除系统中其他错误源的概率，我们表明可靠性对本地化错误敏感。定义了ϵ -outage相干半径，并显示出对基于位置的速率选择问题的有价值的见解。但是，在不准确了解传播环境的情况下，确保可靠性通常是具有挑战性的。最后，提出了几种速率选择方案，展示了问题的动态，并揭示了适当考虑本地化错误对于确保在可靠性和可实现的吞吐量方面良好绩效至关重要。
投资安全可靠的人工智能 - 蒙田研究所
然而，人工智能的加速发展是一个重大且日益严峻的安全挑战。与核技术一样，人工智能本质上是一种双重用途技术，很快就会被滥用于恶意目的。基于机器学习的人工智能系统，从示例而不是预定义的规则中学习执行任务，也带来了与其统计性质相关的前所未有的安全风险，具有新的和不可预测的故障模式。它们不是很强大，即它们的行为可能在新的环境中突然改变，并且很难解释：它们是自主运行的“黑匣子”，我们不知道它们是如何或为什么运行的。谷歌 (BARD)、微软 (Bing) 或 OpenAI (ChatGPT) 无法阻止其对话代理产生事实错误和暴力或偏见行为。随着这些系统变得更加强大和自主，正确指定它们的目标，即确保系统的目标与用户的偏好和共同利益保持一致，正在成为一个主要问题。随着人工智能的快速发展及其在所有活动领域的大规模传播，这些安全风险可能会迅速增加，并代表国家和国际安全问题。
投资安全可靠的人工智能 - 蒙田研究所
然而，人工智能的加速发展是一个重大且日益严峻的安全挑战。与核技术一样，人工智能本质上是一种两用技术，很容易被滥用于恶意目的。基于机器学习的人工智能系统从示例而不是预定义规则中学习执行任务，也带来了前所未有的安全风险，这与它们的统计性质有关，具有新的和不可预测的故障模式。它们不是很稳健，即它们的行为可能会在新的环境中突然改变，而且很难解释：它们是自主运行的“黑匣子”，我们不知道它们是如何或为什么运行的。谷歌 (BARD)、微软 (Bing) 或 OpenAI (ChatGPT) 无法阻止其对话代理产生事实错误和暴力或偏见行为。随着这些系统变得更加强大和自主，正确规范它们的目标，即确保系统的目标与用户的偏好和公共利益保持一致，正成为一个主要问题。随着人工智能的快速发展及其在各个领域的大规模普及，这些安全风险可能迅速增加，并成为国家和国际安全问题。
可靠的粘合和空隙填充解决方案 - Antala
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弹药库存：促进安全可靠的储存……
本报告中表达的观点为作者的观点，并不一定代表“咬紧牙关”项目、联合国开发计划署或东南欧稳定公约的观点。本出版物中使用的名称和材料的呈现方式并不代表联合国开发计划署、东南欧稳定公约或咬紧牙关项目的表达，涉及 1）任何国家、领土或地区，或其当局或武装团体的法律地位；或 2）有关其边界或边界的划定。
可持续且可靠的闭环供应链网络设计：
摘要当今时代的竞争环境将组织的注意力集中在满足质量和社会责任的要求上，因为遵守质量管理框架的组织实现了更高水平的客户满意度。此外，由于技术的发展和不断变化的客户需求，产品寿命较短，这表明需要注意供应链网络设计中可持续性和可靠性的概念。在本文中，考虑到供应链中可持续性和可靠性的融合，经济，负责任和可靠的供应链的模型是全面有效地建模的。为此，针对供应链网络设计问题的非线性混合智能编程模型被认为是三个目标，多产品，多层次，多级，多源，多容量，多容量和多阶段。在这项研究中，归一化的正常约束（NNC）方法用于解决提出的多目标优化问题并找到帕累托最佳解决方案。此外，已经考虑使用具有不同维度的随机数据的数值示例来衡量所提出的模型的准确性和总体性能，并通过更改模型的各种参数，对目标函数进行了灵敏度分析以分析模型行为。关键字：可持续性，可靠性，多目标优化，NNC方法，闭环供应链网络
最可靠的计划共付额提示。
Apple、App Store 和 Apple 徽标是 Apple Inc. 在美国和其他国家/地区注册的商标。Google Play 和 Google Play 徽标是 Google Inc. 的注册商标。全额保险计划的保险范围由 All Savers Insurance Company（佛罗里达州、乔治亚州、俄亥俄州、犹他州和弗吉尼亚州）或 UnitedHealthcare Insurance Company（亚利桑那州、密歇根州、明尼苏达州、密苏里州、宾夕法尼亚州、南卡罗来纳州和田纳西州）提供。这些保单有除外责任、限制和条款，根据这些条款，保单可以继续有效或终止。有关保险费用和完整详情，请联系您的经纪人或公司。All Savers Insurance Company 和 UnitedHealthcare Insurance Company 承保的保险产品以及自筹资金计划的管理服务由 Bind Benefits, Inc. d/b/a Surest、其附属公司 United HealthCare Services, Inc. 或加利福尼亚州的 Bind Benefits, Inc. d/b/a Surest Administrators Services 提供。止损保险
COI条形码提供可靠的物种识别和...
动物从其单细胞祖先中出现是一个重大的事件。多亏了对动物的各种亲密单细胞亲属的研究，我们现在可以更好地掌握Ani-Mals的单细胞祖先的样子。但是，目前尚不清楚动物的单细胞祖先如何成为第一批动物。已经提出了解释这一过渡，这是两种流行的理论，即choanoblastaea和synzoopoers。我们将修改和暴露这两种理论中的缺陷，同时表明，由于我们当前的知识的局限性，动物的起源是一个生物黑天鹅事件。因此，动物的起源违反了回顾性解释。因此，我们应该格外小心，不要基于很少的数据来确认偏见，而是接受这种不确定性并接受替代性sce-narios。旨在扩大有关动物如何出现的潜在解释，我们在这里提出了两种新颖和替代方案。在任何情况下，要找到有关动物如何进化的答案，需要其他数据，寻找与动物密切相关但尚未进行采样和研究的微观生物的寻找。
