XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有限的
北极纺织厂有限的可持续性报告截至2024年6月30日的年度行政摘要北极纺织厂有限公司（ATML）是委员会
北极纺织厂有限的可持续性报告截至2024年6月30日，执行摘要北极纺织厂有限公司（ATML）致力于可持续发展和负责任的商业实践。我们的可持续性战略融合了环境，社会和经济方面，以确保我们的运营对社区和环境产生积极贡献。本报告概述了我们的可持续性倡议，成就和未来目标。1。简介巴基斯坦领先的纺织制造商ATML认识到可持续性在纺织业中的重要性。我们旨在最大程度地减少环境影响，增强员工的福祉，并为社区的社会经济发展做出贡献。2。环境可持续性我们的环境可持续性e＆Orts专注于保护资源和负责任地管理浪费。2.1。能量E（能源节能：实施的能源-E和高效机械和照明系统，以减少能源消耗。2.2。废物管理废物减少：ATML通过改善流程E＆ICITICE和回收计划减少了固体废物。危险废物：确保根据环境法规的符合环境法规的适当处理和处理危险废物。2.3。种植园和污染控制A（ORESTATION ITIATIONS：ATML在我们的行动周围种植了树木，以减少空气污染，增强生物多样性和对抗气候变化。保持绿色空间对于减轻我们活动的环境影响并促进更健康的生态系统至关重要。3。社会责任ATML致力于我们员工和社区的福利。我们优先考虑健康，安全，教育和社区参与。3.1。员工福祉健康与安全：已经实施了全面的健康与安全计划，从而显着减少了工作场所事故。培训和发展：我们已经开展了各种培训计划，以提高员工技能并支持他们的职业发展。3.2。社区参与教育计划：我们赞助当地学校的教育计划，为社区的改善做出贡献。医疗保健：ATML组织了健康营，O＆ER为当地群体提供免费的医疗检查和治疗。4。经济可持续性我们的经济可持续性e＆Orts专注于负责任的商业实践，创新和长期财务稳定。4.1。负责任的采购供应链管理：与供应商合作，以确保原材料的道德和可持续采购。4.2。创新和技术产品创新：使用有机和回收材料开发的环保产品。流程创新：投资于高级技术，以提高电子能力并降低环境影响。
使用有限的演示
深度强化学习（DEEP RL）最近取得了重大进步，使代理可以直接从高维图像像素直接处理视频游戏，运动和操纵等复杂任务。尽管取得了这些成功，Deep RL通常依赖于特定领域的奖励功能，这些奖励功能需要专家知识。在本文中，我们提出了一种目标条件的视觉RL方法，该方法可以使用目标图像和有限的演示来有效地学习灵巧的对象操纵，而无需依赖于域特异性的密集奖励功能。我们的方法利用了有限的演示来预先培训策略，然后通过在策划和在线互动数据之间进行平衡采样来对其进行处理。在线相互作用期间，它用目标图像和VIP模型产生的目标条件奖励代替了人类指定的密集奖励功能。实验结果表明，即使在稀疏或没有奖励的环境中，我们的方法在敏捷的物体操纵任务中达到了较高的样品效率。
网络铁路有限的年度报告和帐户2024
极端的天气和洪水通过在网络上施加压力并造成广泛的破坏，从而促成了这种情况。去年，这一延误了136万分钟的客车延迟（远远超过了控制期6（CP6）的任何其他年份），比下一年（2019/20）高16％。出现问题时，我们可以依靠同事在进行维修，处理洪水或清除碎屑以使服务恢复并运行时面对风暴。但是很明显，我们需要对未来对基础设施的影响和更智能的解决方案有更深入的了解，以提高铁路对气候变化的韧性。
有限的非专业药物管理 (LLAM)
您将观察可能表明健康问题的变化，及时报告您观察到的变化，与其他工作人员进行有效沟通，有时还采取紧急行动。有些人能够告诉您什么时候出了问题，而其他人则无法口头交流，而是会表现出表明出了问题的行为。当一个人无法用语言告诉你出了什么问题时，您必须能够通过感官观察来确定这个人在告诉你什么。当您了解您正在支持的人时，您将能够识别他们身上可能表明疾病、疼痛或受伤以及药物效果或反应的变化。当一个人只能以有限的方式交流时，您必须更加密切地观察行为、情绪或身体变化的迹象。例如，拒绝进食的人可能感到胃不舒服；戳耳朵的人可能耳朵痛；撞头的人可能头痛。疼痛或不适通常是脾气暴躁、过度敏感、不合作或焦躁行为的原因。
协会公告＃24-02-在供应短缺和有限的可用性
RHIG的创建是为了降低RHD同种免疫的风险以及胎儿和新生儿溶血疾病的毁灭性胎儿和新生儿结局（HDFN）是由抗D引起的。 3在20世纪中叶，继发于抗D的HDFN是围产期死亡的主要原因。正确使用RHIG免疫预防可将D免疫的风险从约16％降低到<0.1％，并显着降低了围产期发病率和死亡率。因此，即使在短缺期间，重要的是，孕妇的D阴性患者继续根据已建立的政策接受RHIG。AABB成员表示需要对考虑有效管理RHIG的有效管理的指导。我们认识到，FDA批准的RHIG供应商还向美国以外的客户提供产品。短缺可能还会产生超越美国边界的影响。4本公告总结了RHIG的典型使用，并在供应短缺时提供了设施可能考虑的方法。5
有限的视频彩票零售商手册
•获得WV酒精饮料控制管理局（ABCA）的有效类“ A”私人俱乐部或无毒性啤酒（Tavern）许可证。您将被要求提供ABCA许可证的副本，或者验证您是否有有效的ABCA许可证，可以为您寻求有限的视频彩票零售商许可证的零售地点。•向国务卿办公室验证业务注册。您可以请致电304.558.6000与WV国务卿办公室联系，以获取有关其注册要求的问题。•批准的工人薪酬政策必须随您的申请提交。如果您的企业的员工为零，则必须完成WV彩票的工人赔偿豁免表。•您必须在WV的失业部门注册。您可以致电304.558.2451与WOMFORCE WV联系。要注册，请致电304.558.2677与其状态确定单位联系。•包括WV州税务部门签发的WV业务注册证书的副本。您可以致电304.558.8651与WV州税务局联系。•除非您拥有零售空间，否则请包括一份租赁协议的副本，其中将进行有限的视频彩票（LVL）。•包括与WV彩票许可运营商的任何合同或协议的副本，您将租用视频彩票机器并提供技术/维修服务。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
大脑年龄估计有限的贪婪双流模型
大脑年龄估计涉及从大脑图像中预测一个人的生物年龄，这为衰老过程和神经退行性疾病的发展提供了宝贵的见解。进行大规模的数据集进行医学图像分析是一项具有挑战性且耗时的任务。现有方法主要取决于大型数据集，这些数据集很难获得且昂贵。这些方法还需要具有大量参数的复杂，资源密集型模型，需要大量的处理能力。因此，至关重要的是开发创新的方法，可以通过有限的数据集并有效利用计算资源来实现稳健的性能。本文提出了一种用于脑年龄估计的新型基于切片的双流方法（贪婪的双流模型）。此方法解决了大数据集要求和计算资源强度的局限性。提出的方法结合了大脑的局部和全球方面，从而完善了对特定目标区域的关注。该方法采用四个骨干来根据本地和全球特征来预测年龄，并以最终模型进行年龄校正。我们的方法在同上的测试集上证明了3。25年的平均绝对误差（MAE），其中仅包含289名受试者。为了证明任何小数据集的方法的鲁棒性，我们使用IXI数据集分析了提出的方法，并在IXI的测试集上实现了4。18年的MAE。GDSM模型的代码可在https://github.com/iman2693/gdsm上找到。通过利用双流和贪婪的策略，这种方法实现了效率和稳健的性能，使其与其他最先进的方法相媲美。
Microsoft Word-高级应急车辆有限的减少碳计划
高级应急车辆有限公司（AEV）致力于减少其碳足迹，并为减轻气候变化的全球努力做出贡献。根据PPN 06/21和相关的指导制定了此碳还原计划，符合报告减少碳的所需标准。该计划概述了我们的承诺，基线排放，当前的排放报告，减少碳目标以及我们将采取的实现这些目标的计划。
QMA和QCMA的oracle分离具有有限的自适应
这是量子复杂性理论中的一个长期开放问题，即复杂性NP类的两个可能的量子类似物是否等效。QMA被定义为可以通过多项式量量子量子证人访问的多项式时间量子算法可以解决的决策问题，而QCMA是可通过多项式量子算法可解决的一类决策问题，仅通过多项式量子算法可以访问多项式规定的经典证人。换句话说，问题要问：量子证明是否比经典证据更强大？虽然包含QCMA QMA很容易看出，但这两个类别是否相等的问题（首先由Aharonov和Naveh [3]提出）仍然没有解决。的确，这些类别之间的无条件分离超出了当前已知的技术。一个更容易但仍未解决的问题是显示QMA和QCMA之间的甲骨文分离。这是因为Turing Machine模型中的Oracle分离可以通过在更简单的查询复杂性模型中的分离来显示，其中相似的