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Mainzeal组清算
（“公司”一起）清算人于2013年2月12日被任命为国王立面有限公司（“ KFL”）的清算人，也是根据该法案第241（2）（a）条特别解决股东的特别决议。斯蒂芬·塔布斯（Stephen Tubbs）于2016年12月8日从BDO Christchurch退休之前退休。2021年8月30日，由于立法变更，布莱恩·梅奥·史密斯（Brian Mayo-Smith）被任命为清算人和BDO奥克兰合作伙伴安德鲁·麦凯（Andrew McKay）（IP40），被任命为替换清算人。我们先前的报告中规定的独立性，相关关系和赔偿没有任何变化。根据该法第255条，我们有义务向所有债权人和股东报告在前六个月内进行清算的行为。我们将2013年2月28日作为清算开始日期报告所有公司，并共同报告KFL。本报告还应与我们先前对公司和KFL的报告一起阅读，除了我们的法定义务外，我们还受到新西兰特许会计师研究所的破产服务标准和《 Ritanz专业行为守则》（“代码”）的约束。根据该法第255条，我们报告了公司事务以及进行清算的建议。无偿偿债公司的清算人必须是许可的破产从业人员。有关破产从业人员的监管的更多详细信息，请访问：www.companiesoffice.govt.nz/all-registers/insolvency-practitioners/。
微生物组工程
全球气候变化和当地人的累积影响，世界的珊瑚礁受到威胁。在很大程度上是出于了解渴望了解珊瑚与其共生微生物之间的相互作用，并利用这些知识最终改善珊瑚健康，对珊瑚微生物的兴趣和珊瑚微生物组近年来有所增加。在这篇综述中，我们总结了珊瑚微生物组在维持健康的元素中的作用，通过提供营养，支持生长和发育，保护病原体以及缓解环境压力源。我们探讨了珊瑚微生物组工程的概念，即对珊瑚微生物组的精确和受控操纵，以帮助和增强不断变化的海洋中的珊瑚弹性和耐受性。尽管珊瑚微型工程显然处于起步阶段，但最近的一些突破表明，这种工程是恢复和保存这些有价值的生态系统的有效工具。为了协助确定未来的研究目标，我们审查了微生物组工程的共同原理及其在提高人类健康和农业生产率方面的应用，使珊瑚微生物组工程在不远的未来中可以提高的位置。最后，我们结束时讨论了研究人员和从业人员在珊瑚礁中应用微生物组工程方面面临的挑战，并为将来的工作提供了建议。2022作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
经济、能源和交通组 经济、能源和交通组
2024 年 6 月 24 日 亲爱的， 信息请求 - ATISN 19640 我于 2024 年 6 月 6 日写信给您，询问您的信息请求。您要求提供以下信息： 2021、2022 和 2023 年威尔士高速公路和 A 级公路的故障数量数据，细分如下： - 每年、每月、每天的故障次数 - 哪些月份报告的故障最多 - 一周中哪一天发生故障最多 - 故障的地理位置 - 哪些道路上发生故障最多 我们的回复：我们保存了一些您的请求的数据，但根据建议，我们仅保存威尔士政府负责的道路数据。我们没有义务保存有关故障的信息，因此北威尔士/中威尔士和南威尔士保存的详细信息有所不同。我附上了两个单独的电子表格，一个用于南威尔士，一个用于北威尔士和中威尔士。请注意，这些是大型电子表格：分别为 30525 行和 16082 行。后续步骤
A组计划和B组计划福利比较图表
为了获得残疾退休津贴，要求成员积累4年的职业残疾服务或6年后的非职业残疾服务。使用以下公式在“养老金收益计算中列出的以下公式；上面的最大退休福利”；但是，前提是：（i）接受残疾退休金津贴的成员应至少获得该成员最高3岁最高3岁平均的15％，以及（ii）年龄乘数基于55岁年龄段的成员或在残疾退休时的成员年龄在上面的年龄上退休的成员（如果在上面的图表上）（如果成员在上图上）是55岁。55。
颠倒 - 提升学习学习 -
摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
学习为增强学习优化
近年来，通过利用更多的数据，计算和不同的任务，学习的优化者在监督学习方面取得了巨大的成功，表现优于经典的手工设计优化者。强化学习（RL）与监督学习本质上是不同的，在实践中，即使在简单的RL任务中，这些学习的优化者也无法很好地工作。我们研究了这一现象，并确定了两个问题。首先，代理梯度分布是非独立的且分布相同的，导致效率低下的元训练。此外，由于高度随机的剂 - 环境相互作用，代理梯度具有较高的偏差和方差，这增加了对RL学习优化器的困难。我们提出了管道训练和具有良好诱导性偏见的新型优化器结构，以解决这些问题，从而可以从头开始学习优化器以增强增强器学习。我们表明，尽管仅接受了玩具任务的培训，但我们学到的优化器可以推广到在Brax中看不见的复杂任务。1
学习障碍和学习困难
Mencap 将学习障碍定义为“智力下降和日常活动困难 - 例如家务、社交或理财 - 会影响患者的一生”。Mencap 补充道，“学习障碍患者往往需要更长时间才能学习，并且可能需要支持才能发展新技能、理解复杂信息和与他人互动。英国国民医疗服务体系 (NHS England) 指出，学习障碍会影响患者一生中学习新事物的方式，并且每个人的学习障碍都不同。没有两个人是相同的。患者患有学习障碍的原因并不总是很清楚。有时是因为患者的大脑发育受到影响，无论是在出生前、出生时还是幼儿期。这可能是由于母亲在怀孕期间生病；出生时出现问题导致大脑无法获得足够的氧气；未出生的婴儿从父母那里遗传了基因，导致其更容易患上学习障碍；以及疾病（如脑膜炎）或幼儿期受伤。在某些健康状况下，人们更容易患上学习障碍，包括唐氏综合症或脑瘫。