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World File Search System平季
每月
3 月 - 5 月平季/计划维护期平季是春季和秋季，通常不是高峰需求时间，ERCOT 会与合格调度实体 (QSE) 和输电服务提供商 (TSP) 合作安排发电机和输电设施维护，同时允许 ERCOT 可靠地运营电网。通常，ERCOT 可以支持大多数请求的停电，但是，由于需要确保可靠的运行，有些区域可以同时进行有限的停电。在这些区域，ERCOT 与请求的实体协调以确定支持所需维护的选项。这些选项包括但不限于调整停电时间表、减少停电恢复时间以及在可行和可靠时调整系统配置。所有信息和可用时段都发布在我们的网站上以供审查和安排。ERCOT 还拥有发电停电仪表板，以图形方式显示 ERCOT 系统内的计划停电和强制停电情况。展望四月
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
2023 年年度会议和报告季需要考虑的事项
2020 年颁布的《美国非美国公司证券交易法》规定，如果美国上市公司会计监督委员会认定，由于该公司所在司法辖区内某个机构的立场，其连续三年无法对该公司会计师事务所进行检查，则该非美国公司不得在美国证券交易所或场外交易市场交易其证券。6 美国证券交易委员会表示，《协议声明》建立了一个具体的、可问责的框架，以使美国上市公司会计监督委员会能够对位于中国内地和香港的会计师事务所进行全面检查和调查，从而防止《美国非美国公司证券交易法》规定的退市行为。与此同时，美国证券交易委员会和美国上市公司会计监督委员会都警告称，该框架仅仅是第一步，只有在美国上市公司会计监督委员会能够真正全面检查和调查中国内地和香港的会计师事务所的情况下才有意义。
“长雨”的气候前景（3月 - 五月）2025季
“长雨”（3月至五月）2025季节的气候前景和2024年10月至12月的“短雨”季节ref No：kmd/fcst/fcst/01-2025/so/01发行日期：31/01/2025 1 1.1 1.1 3月2025年3月202日的前景5月3日3月5日。季节表明，预计维多利亚湖盆地，南裂谷的降雨量接近于平均水平。 预计将在裂谷（包括内罗毕县）以东（包括内罗毕县）的高地，西北地区，沿海地区，东南低地和裂谷谷以西高地的孤立地区的中部裂谷中降雨。 预计在季节内和北海岸的平均降雨量将低于平均水平，在时间和空间中，有几个地区的降雨量总体上可能会降低。 季节预计将以偶尔的干咒语为特征。 在该季节，该国某些地区可能会遇到风暴。 降雨的峰值预计将在大多数地区为4月，除了预计五月峰值的沿海地带。“长雨”（3月至五月）2025季节的气候前景和2024年10月至12月的“短雨”季节ref No：kmd/fcst/fcst/01-2025/so/01发行日期：31/01/2025 1 1.1 1.1 3月2025年3月202日的前景5月3日3月5日。季节表明，预计维多利亚湖盆地，南裂谷的降雨量接近于平均水平。预计将在裂谷（包括内罗毕县）以东（包括内罗毕县）的高地，西北地区，沿海地区，东南低地和裂谷谷以西高地的孤立地区的中部裂谷中降雨。预计在季节内和北海岸的平均降雨量将低于平均水平，在时间和空间中，有几个地区的降雨量总体上可能会降低。季节预计将以偶尔的干咒语为特征。在该季节，该国某些地区可能会遇到风暴。降雨的峰值预计将在大多数地区为4月，除了预计五月峰值的沿海地带。
光束法平差精度评估 ...
1 塞浦路斯研究所考古与文化科学技术研究中心 (STARC)，尼科西亚，塞浦路斯 d.abate@cyi.ac.cy 2 摄影测量与测绘组，ICube-TRIO 实验室 UMR 7357 INSA 斯特拉斯堡，法国 arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 第二委员会 关键词：捆绑调整、摄像网络、风筝摄影、考古文献、DBAT 摘要：价格实惠且现成的无人机系统 (UAS) 进入商业市场，最近提升了考古学家的测绘能力。硬件解决方案确实得到了更精确的飞行计划软件的支持，从而可以提高 3D 模型在空间分辨率和几何精度方面的可靠性。然而，在过去的几十年里，航空摄影主要是利用安装在风筝、气球和杆子上的成像传感器进行的。尽管这些平台是一种经济实惠且用户友好的解决方案，但它们的使用无法按照有序的数据收集方式收集图像，因此在网络设计中引入了可能妨碍摄影测量重建的因素。本研究旨在通过使用商业软件和 DBAT（阻尼束调整工具箱）重新处理在联合国教科文组织考古遗址 Khirokitia Vouni（塞浦路斯）收集的各种数据集，评估束调整 (BA) 的准确性和摄影测量重建的可靠性。1.介绍
价格建议算法在线平台上
每天都会接待Amazon，eBay和Airbnb等现代在线平台。同时，他们接待了数百万卖家。在这些平台上互动的大量公司和消费者的存在，以及这些交互产生的大量数据，导致最近使用机器学习算法来设定价格的公司最近在公司中激增，希望能比竞争对手获得优势。反过来，这些算法引起了监管机构1和经济学家2的关注，因为它们可以导致事实上的犯罪结果，而无需任何人类干预，从而避免了现有的反托拉斯法律。然而，这种环境的结果是另一个经常被忽视的结果：它涉及平台与卖在其上的公司之间的急性信息不对称。3虽然公司通常只能通过监视自己的交易来获得有关平台上潜在消费者集的最佳粗略信息，但平台能够生成有关这些消费者特征的详细数据。响应这种信息不对称，许多平台开发了与公司本身使用的定价算法相似的推荐算法。这些算法然后为如何根据平台的私人信息提供有关如何对其商品定价的建议。这些价格建议算法对使用在线平台的公司和消费者的后果尚不清楚。但是，他们批判性地认为公司将平台的建议解释为廉价谈话。Pavlov和Berman（2019）在平台是否应该集中定价的背景下研究它们的用途，并发现与集中定价相比，与价格建议结合使用的定价和价格建议可以通过增加的竞争来使消费者受益。相比之下，在本文中，我认为构建价格建议算法可以解决两个技术问题 - 否则，该平台可以处理其数据并为潜在的大量公司提供有用的价格建议，也是一个战略性问题，这是一个战略性问题，这是一个战略性问题 - 它允许平台与公司共享其私人信息的特定计划，从而使其不得不廉价地进行交谈，因此可以使该公司的私人信息交流。由于价格建议算法允许平台投入给定的价格建议方案，因此平台在构造它们时会面临信息设计问题。一方面，他们可以与公司共享更多信息，从而允许公司设置