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生物质供应与可持续发展目标
目前，生物能源是最大的可再生能源，占世界总能源供应的 9.6%（2018 年为 55.6 EJ）2。其中约有一半生物能源供应来自传统的固体生物质使用，如燃木和炉灶，但随着旨在提高能源效率和减少空气污染的现代化设备和系统越来越多地应用于烹饪、供暖和运输系统，这一比例预计会下降。各种形式的现代生物能源也是增长最快的可再生能源，目前占所有可再生能源发电量的一半以上。例如，生物能源占工业部门可再生热能的 90%，预计到 2025 年将为工业提供超过 10% 的整体热能需求3，海运和航空运输等难以脱碳的行业可能会增加对直接生物燃料的使用，以支持快速脱碳。此外，国际气候变化专门委员会（IPCC）和国际能源署（IEA）都认识到，需要生物能源与碳捕获、利用和储存（BECCUS）相结合，才能将全球变暖限制在 1.5 度以内 4,5 。
第四代区域供热和...的新发展
[1] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。智能能源系统和第四代区域供热。Int J Sustain Energy Plan Manag 2016；10：1-2。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2016.10.1。[2] Østergaard PA、Lund H。智能区域供热和电气化。Int J Sustain Energy Plan Manag 2017；12。https://doi. org/10.5278/ijsepm.2017.12.1。[3] Østergaard PA、Lund H。编辑 - 智能区域供热和能源系统分析。Int J Sustain Energy Plan Manag 2017；13。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2017.13.1。 [4] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。社论 – 智能能源系统和第四代区域供热系统。Int J Sustain Energy Plan Manag 2018；16：1-2。https://doi. org/10.5278/ijsepm.2018.16.1。[5] Østergaard PA、Lund H、Mathiesen BV。第四代区域供热的发展。Int J Sustain Energy Plan Manag 2019；20。https://doi.org/10.5278/ijsepm.2019.20.1。
KEYTRUDA®（pembrolizumab）注射剂，供静脉注射
黑色素瘤 • 用于治疗无法切除或转移性黑色素瘤患者。（1.1） • 用于完全切除术后淋巴结受累的黑色素瘤患者的辅助治疗。（1.1） 非小细胞肺癌（NSCLC） • 与培美曲塞和铂类化疗联合，作为无 EGFR 或 ALK 基因肿瘤异常的转移性非鳞状 NSCLC 患者的一线治疗。（1.2） • 与卡铂和紫杉醇或紫杉醇蛋白结合剂联合，作为转移性鳞状 NSCLC 患者的一线治疗。 (1.2) • 作为单一药物用于一线治疗经 FDA 批准的检测确定表达 PD-L1 [肿瘤比例评分 (TPS) ≥1%] 的 NSCLC 患者，且无 EGFR 或 ALK 基因组肿瘤畸变，并且：
战略性当地供暖和冷却计划
提高人们对当前和未来冷却需求的认识 - 可持续冷却是一个至关重要的话题，即市政当局缺乏足够的知识和行动计划。由于温度升高以及其他社会和经济因素，在过去三十年中，冷却需求在过去三十年中迅速增加。因此，迫切需要迫切需要局部和国家行动，以遏制个人的非系统性，快速增长，因此经常效率低下且不可持续的反应。欧洲城市预计到2050年的温度接近3摄氏度。可持续的冷却措施对于确保我们的城市定居点的宜居性至关重要，尤其是由于人口老龄化和城市化。由于人口变得越来越容易受到热量，尤其是贫穷的家庭，因此需要对所有级别的政府行动。
出价勘误表供应和交付...
联系人管理员查询：需求管理scm.demandmanagement@kznhealth.gov.za电话：033 815 8361/8356/8356/8386技术查询：N radebe电子邮件： 3201年的Pietermaritzburg，以下面的费用。或者，可以免费从Heath网站下载文档。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
联合训练手册，供... 武装部队使用
参考文献：参考文献见附件 I 1. 目的。本手册提供指导和程序，用于实施参谋长联席会议主席 (CJCS) 的政策，以确定联合训练要求、计划和执行联合训练以及评估训练以投入指挥准备。适用组织将在实施参考 a 和 b 中指定的联合训练系统 (JTS) 时使用本手册。 2. 取代/取消。本 CJCSM 取代了 2012 年 8 月 15 日的 CJCSM 3500.03D“美国武装部队联合训练手册”。 3. 适用性。本 CJCSM 适用于作战司令部 (CCMD)、军种、预备役部队 (RC)、国民警卫队局 (NGB)、战斗支援机构 (CSA)、联合参谋部和其他联合组织。参与联合训练活动的组织所需的行动包含在参考 a 中。 4. 程序。参见附件 A 至 H。5. 变更摘要。本手册已修订为：a. 记录政策变更，例如联合