•经济竞争的解决方案:已经能够与灰氢竞争20兆瓦及以上的装置 - 这是替代技术可实现的壮举。•基于低成本生物量能量的经济模型:生物质热解的氢比初级能源成本低(<30€/MWH,通常<20欧元/MWH,与> 70欧元/MWH的含水)相比,与水电解的氢相比,与水的电解相比,与> 70欧元/MWH的氢相比,与含量> 70欧元/MWH相比,脱氧电力的能量和最佳能量效率(通常是70%)。•与电网独立:与电解不同,热解的最低限制取决于电力可用性和成本,从而确保稳定且可预测的产生。•负碳足迹:这项技术通过生物炭共同生产隔离生物碳,在考虑完整的LCA时达到了负碳足迹。3•灵活的采购:这种生物质 - 敏捷技术能够利用各种残留生物量,尤其是农业,确保对原料市场波动的更大自治和弹性,同时显着扩大了可用的资源。
摘要。用户如何与智能系统进行交互是由系统内部工作的主观心理模型来确定的。在本文中,我们提出了一种基于卡片排序的新方法,以定量地识别推荐系统的这种心理模型。使用此方法,我们进行了在线研究(n = 170)。将分层聚类应用于结果显示出不同的用户组及其各自的心理模型。独立于所使用的建议系统,一些术语具有严格的基于程序性的,而另一些则是基于概念的心理模型。此外,心理模型可以被描述为技术或人性化。虽然基于程序的心理模型与透明度感知呈正相关,但人性化模型可能会影响对系统信任的感知。基于这些发现,我们在透明智能系统设计中考虑了用户特定的心理模型的三个含义。
This study investigates Tesla's challenges in convincing people to buy EVs.它使用混合方法(初级和二级研究)来调查和评估特斯拉针对这些挑战的当前策略。最后,它分析了获得的发现,还提供了克服剩余挑战的建议。本研究中的关键发现建议需要进一步发展电池技术,使用新的创新技术,例如车辆到网格(V2G)和现代紧凑型充电器,扩大数量以及在包括高密度领域(包括高密度领域)的更多地点的充电点,提供更多激励和销售计划,并提供更多的激励计划,并提供更多的成本和价格来提高EV的成本和价格更低的产品。
JOBPST-2024-00610 Graduate Engineer II Water (2150) MSA Professional Services 04/05/2025 JOBPST-2024-00611 Graduate Engineer II Water (2184) MSA Professional Services 04/05/2025 JOBPST-2024-00613 Engineering Technician Civil (2198) MSA Professional Services 04/05/2025 JobPST-2024-00614水工程实习生(2387)MSA专业服务04/05/2025 JOBPST-2025-00025机械项目设计师IMEG Consultants Corporation Corporation Corporation 04/30/2025 JobPST-2025-00078 04/30/2025 JOBPST-2025-00082 Preconstruction Manager McShane Construction Company LLC 04/30/2025 JOBPST-2025-00091 Preconstruction Manager McShane Construction Company LLC 04/30/2025 JOBPST-2025-00092 Project Engineer McShane Construction Company LLC 04/30/2025 JOBPST-2025-00093 Project Manager McShane建筑公司LLC 04/30/2025 JOBPST-2024-00666运输建筑实习生Ayres Associates 06/01/2025 JobPST-2024-00863土木工程师Graef-usa Inc. 06/01/01/2025结构工程实习SRF咨询小组06/10/2025 JOBPST-2024-00920高级道路设计工程师 - 项目经理
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*OEM(原始设备制造商)是汽车制造商。第1层是汽车制造商的主要供应商。
摘要最多 350 个字:(请输入)交互式推荐旨在适应和学习项目和用户之间的动态交互,以实现推荐系统的响应性和准确性。强化学习天生有利于应对动态/交互环境,因此在交互式推荐研究中引起了越来越多的关注。然而,大多数现有工作倾向于学习固定的用户兴趣,而忽略了它们本质上是动态的。论文首先介绍推荐系统及其应用。然后是详细的文献综述,涵盖三个主要相关领域:序列感知推荐、交互式推荐和知识感知推荐系统。论文还回顾了基于强化学习的推荐系统应用,并讨论了其优点和缺点。之后,本论文报告了关于交互式推荐系统的一般问题陈述和要解决的挑战,包括用户动态兴趣建模、强化学习优化的计算成本以及基于强化学习的推荐系统的性能下降。特别是,我们提出了一套通过强化学习改进交互式推荐的技术和模型。我们提出了一种学习分布式交互嵌入的新模型,该模型可以以紧凑而富有表现力的方式捕获用户的动态兴趣。受到图卷积网络和知识感知推荐的最新进展的启发,我们设计了一个知识引导的深度强化学习 (KGRL) 模型,以利用强化学习和知识图谱的优势进行交互式推荐。该模型在演员-评论家网络框架内实现。它维护一个本地知识网络来指导训练阶段的决策过程,并采用注意力机制来发现项目之间的长期语义。为了降低强化学习的计算成本,我们进一步设计了一种增强优化策略,缩小了更新步骤的空间并改变了奖励函数。我们在模拟在线环境中对提出的三种方法进行了全面的实验,结果表明,与文献中的基线和最先进方法相比,我们的模型的性能得到了持续的改进。最后,本论文讨论了交互式推荐系统的未来工作和潜在的进一步改进。
Client Name: Address with Postal Code: Date of Departure : _____________ PHIN #: Manitoba Registration Number: Home Phone Number : Destination Countries (*in order): Date of Birth: Work or Cell Phone: ____________________________________ Gender: Email: ____________________________________ Yellow Fever Immunization History: (*check all that apply) Received previous yellow fever fractional dose/s (YF-FD) of 疫苗; Date: ____________________ Received previous full dose of yellow fever vaccine Date: ___________________ Received no prior doses of yellow fever vaccine Received another live viral vaccine within the past 4 weeks;日期:_________________ *如果自上次剂量的活病毒疫苗以来,不应给予YF疫苗。如果客户将接收活病毒疫苗(例如MMR,MMRV或Varicella),则不要在诊所进行管理,除非您在给予黄热病疫苗之前至少允许4周允许使用。在这里确定,如果需要与YF疫苗同时给予活病毒疫苗。管理:MMRMMRV MMRV VARICELLA请确保已与客户审查以下所有几点,如适用:计划当前的旅行,其中指示YF疫苗(*检查适用的框)
前瞻性陈述本文中有关 Novavax 的未来、其运营计划和前景、其疫苗技术针对变异毒株的免疫原性反应以及未来监管备案和行动的范围、时间和结果(包括任何 EMA 或 FDA 建议)、预期在美国数千个地点广泛提供预充式注射器的陈述均为前瞻性陈述。Novavax 警告,这些前瞻性陈述受多种风险和不确定因素的影响,这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果大不相同。这些风险和不确定性包括但不限于 SARS-CoV-2 刺突蛋白的抗原漂移或转移、单独或与合作伙伴共同满足各种安全性、有效性和产品特性要求的挑战,包括与工艺鉴定和检测验证相关的要求,这些要求是满足适用监管机构的要求所必需的;难以获得稀缺的原材料和供应品;资源限制(包括人力资本和制造能力),影响 Novavax 寻求计划的监管途径的能力;基于 JN.1 蛋白的 COVID-19 疫苗或未来 COVID-19 变异株变化的监管授权面临的挑战或延迟;临床试验面临的挑战或延迟;制造、分销或出口的延迟或挑战;Novavax 对印度血清研究所私人有限公司 (Serum Institute of India Pvt. Ltd.) 的独家依赖,以及其运营中的任何延迟或中断对客户订单交付的影响;以及 Novavax 截至 2023 年 12 月 31 日的 10-K 表年度报告和随后的 10-Q 表季度报告中“风险因素”和“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”部分中确定的其他风险因素,已提交给美国证券交易委员会 (SEC)。我们提醒投资者不要过分依赖本新闻稿中的前瞻性陈述。我们鼓励您阅读我们向美国证券交易委员会提交的文件,可在 www.sec.gov 和 www.novavax.com 上查阅,以了解这些风险和其他风险和不确定性。本文中的前瞻性陈述