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1. 购买电力协议。SmartEnergy Holdings, LLC（“SmartEnergy”），www.smartenergy.com，营业地址为 400 Madison Avenue, Suite 9A, New York, NY 10017，邮寄地址为 7450 Tilghman Street, Suite 100, Allentown, PA 18106-9030，www.smartenergy.com，是一家电力供应商，经马里兰州公共服务委员会（“MPSC”）授权，许可证号为 IR-3783，可向马里兰州的住宅和商业客户供应电力。经 SmartEnergy 和您的电力公司（“公用事业公司”）接受，您同意购买，SmartEnergy 同意根据本文件（“条款和条件”）中规定的条款和条件供应您的所有电力。SmartEnergy 将供应您电力的发电部分，而您的公用事业公司将继续提供配送服务。在此使用的“我们”、“我们”和“我们的”指的是 SmartEnergy，而“您”和“您的”指的是客户。
NATCA标记了与FAA的历史性第一张合同
1989年5月，国家空中交通管制员协会（NATCA）和联邦航空管理局（FAA）庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同，标志着一个重大的转折点，是代表空中交通管制员的联盟第一次，FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议，并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息，报告错误的免疫力以及参与NTSB调查，为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价，区域代表有50％的官方休息时间履行工会代表职责。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
1 APLNR标记了具有人类的心脏祖细胞...
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标普500指数公司人工智能扩散监测
随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快，监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要，但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法，例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比，例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段，并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类，它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解，并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果，可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。