这种新的疫苗野心得到了科学和技术的令人难以置信的进步,从技术上讲,这使得针对许多新目标开发疫苗是有可能的,并且通过创新的疫苗开发方法开发了新兴的感染和贫困国家的疾病。该程序将涵盖各种各样的新技术,这些技术正在转化疫苗学,例如反疫苗学,基于结构的抗原设计,辅助,核酸疫苗(尤其是RNA),病毒载体,系统生物学和受控的人类感染。他们得到了人类免疫学,基因组学,合成生物学,抗原和抗原抗体复合物,生发中心和微生物组的分子结构的科学进步的支持,所有这些都将被强调以告知疫苗设计策略。
本文件介绍了联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成本效益分析 (BCA) 工具包 6.0 版及更高版本中使用的标准经济价值的开发方法。本文件旨在描述标准默认值的开发方式,并非 BCA 工具包中值的使用指南。有关如何使用软件中值的指南,请参阅 BCA 工具包帮助内容、BCA 培训课程,或联系或发送电子邮件至 FEMA BC 帮助热线 BCHelpline@fema.dhs.gov。本报告整合了 2008 年最初编写的用于记录经济价值的个别文件,并更新了 BCA 工具 6.0 版中使用的值。为了跟上最新的经济状况,本报告中的值会定期更新。
迄今为止,海上风电场的海上电网建设一直是点对点的,北海最大的开发项目位于英国和德国。这种方法已被证明是有效的,无论是英国的开发商建设方法还是德国的输电系统所有者/运营商 (TSO) 建设方法。然而,随着海上风电场的增加、陆上电网的压力以及互连器可能的增加,应该考虑在资产利用率和成本方面的潜在改进,这些改进可以通过有计划的综合输电开发方法实现。将海上和陆上输电开发与海上风力发电建设分开,可能会允许采用全系统方法来规划输电基础设施,以充分发挥海上风力资源的潜力。
Turkmenistan是亚洲石油和天然气市场的关键参与者,其碳氢化合物储量超过710亿吨。本届会议将旨在概述诱使对土库曼斯坦石油和石化领域的投资的策略,从而深入市场趋势,投资机会和创新的项目开发方法。在巴黎的TEIF 2024投资论坛上,SC“ Turkmennebit”宣布了专注于11、12、12、16、21和23的投资预告片。这些区块提供了全面的地质数据,为潜在的投资者提供了有用的见解。讨论将涵盖扩大土库曼斯坦能源部门的基础设施并创建有利的投资环境以确保该国能源部门的可持续发展的重要性。会议还将考虑:
Gemma 有两种规模:一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型,另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下,我们都会发布原始的、预先训练的检查点,以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信,发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响,以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
本文件介绍了联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成本效益分析 (BCA) 工具包 6.0 版及更高版本中使用的标准经济价值的开发方法。本文件旨在描述标准默认值的开发方式,并非 BCA 工具包中值的使用指南。有关如何使用软件中值的指南,请参阅 BCA 工具包帮助内容、BCA 培训课程,或联系或发送电子邮件至 FEMA BC 帮助热线 BCHelpline@fema.dhs.gov。本报告整合了 2008 年最初编写的用于记录经济价值的个别文件,并更新了 BCA 工具 6.0 版中使用的值。为了跟上最新的经济状况,本报告中的值会定期更新。
在这种情况下,通过生态系统服务,生物多样性和/或土壤多功能性的镜头整合生态维度 - into领土策略对于增强社会生态复原力至关重要。所提出的位置是这些方法的一部分,旨在研究各种规模的领土转变的环境决定因素。具体来说,它涉及开发方法和工具,以整合和运营生态系统服务,生物多样性,多功能性和水管理的概念,并在领土工程方法和工具的框架内(诊断,咨询,远见)。招聘人员有望根据用于管理领土自然资源管理的定量方法(统计,建模)的续订综合方法。这些方法应旨在解决领土规划中的生态问题。
海军部 (DON) 各级设施和公用事业人员需要对能源和水系统、能源和水系统运营标准、术语以及公用事业项目开发方法有一致的了解,这是有效优化海军部能源安全计划的必要条件。规划方法必须全面考虑系统的可靠性、弹性和效率,以确保共同的运营框架和以任务为中心的解决方案。海军作战部长 (CNO) 将能源安全视为一项战略要务,他指出:“……岸上能源安全是缓解与电网相关的脆弱性”(参考文献 A):美国海军陆战队副助理司令指出:“要取得成功,就需要能源安全解决方案来缓解供应中断对任务基本功能的影响”(参考文献 B)。
•Stat 991:现代统计学习的主题(2022年春季)。开发了一门有关统计学习的新课程,重点是机器学习中的不确定性量化。现代机器学习方法在各种问题上可能具有很高的预测准确性,但正确量化其不确定性仍然具有挑战性。最近有大量的工作为此问题开发方法。这是当代统计中最快的发展中领域之一。本课程调查各种不同的问题和方法,例如校准,预测间隔(和集合),共形推理,OOD检测等。它讨论了经验成功/流行的方法以及理论上的理由。材料可在https://github.com/dobriban/topics-in-modern-statistity-learning上公开免费获得。
Esri 的 AI 开发方法以旨在建立和维护信任的实践为基础。我们采用风险评估流程来评估新的 AI 产品和功能,确保它们符合相关的隐私和安全标准。秉承人机交互设计理念,我们开发的 AI 功能旨在支持包容性和用户控制。我们正在建立红队和毒害模型验证技术,通过模拟对抗性攻击和针对操纵数据进行验证来识别漏洞和潜在偏见。我们确保纳入道德护栏,以确保遵守道德原则。我们的生成式 AI 解决方案还在受控环境中经过整体实验室测试,并结合我们的人工监督框架,以保持人类参与 AI 支持的关键决策过程。