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World File Search System未解决的
饮用水计划年度合规报告
在2022年，公共供水系统总共违反了国家主要饮用水法规的2,667条违法行为。违规行为由各个地区和LPA仔细记录，以提供对公共供水系统的监督；但是，DDW已经确定，由于数据输入问题，在2022年之前没有发现未解决的违规行为。DDW正在努力改善违规报告并提高数据提取方法，以消除后续报告的潜在错误。记录的2,667次违规行为中有764起违反了MCL/TT违规行为，而1,903次违规行为是M/R违规行为。图ES-1总结了每条规则2022中记录的违规数量。
生成式人工智能的强化学习：：最先进的技术，......
生成式人工智能 (AI) 是近十年来计算机科学领域最令人兴奋的发展之一。与此同时，强化学习 (RL) 已成为各种机器学习任务的非常成功的范例。在本调查中，我们讨论了将 RL 应用于生成式人工智能的最新进展、机遇和未解决的研究问题。具体来说，我们将讨论三种类型的应用，即 RL 作为不指定目标的生成的替代方法；作为生成输出同时最大化目标函数的方法；最后，作为将无法通过目标函数轻易捕获的期望特征嵌入生成过程的方法。我们将通过深入讨论这一迷人的新兴领域的机遇和挑战来结束本调查。
NEC TNFD 报告第二版
NEC 将自身努力视为发掘客户价值的机会，通过 DX 实现对自然有益的经营。尽管仍有许多未解决的问题，但我们将通过 TNFD 报告分享我们的进展。通过 ICT 可能无法了解自然的所有机制。但是，为了构建可持续发展的社会，我们必须继续努力量化自然的价值并将其纳入经济。NEC 将为创建实现环境与经济良性循环的社会体系做出贡献。为了从各个角度分析企业与自然资本之间的关系，本报告由 NEC 集团的跨组织团队编写。除了环境部门外，许多业务部门也参与了本报告的编辑。
经常用于非法制造麻醉药品和精神药物的前体和化学品 2023
185. 虽然没有哪个国家能够免受贩运者非法获取化学品的企图，但法律地位不明确或存在争议或在任何时候都不受国际公认政府有效控制的领土，更有可能成为非法经营者的目标。导致前体管制脆弱性的情况各不相同，包括政治不稳定、各种形式的冲突和未解决的领土争端、内战或长期内乱和冲突后局势（存在此类情况的地方称为冲突国家或冲突地区），以及由于任何其他原因缺乏公认的国家主管当局。特定国家的脆弱性可能随着时间的推移而发生变化。
简介 PCV 和轮状病毒疫苗 南苏丹之旅
• 由于轮状病毒和脑膜炎球菌疫苗价格昂贵，因此需要在全球疫苗和免疫联盟给予的宽限期之外进行共同融资 • 调动足够的疫苗引进资金来填补全球疫苗和免疫联盟疫苗引进补助金（VIG）未解决的空白 • 医疗保健系统同时引进两种疫苗的能力——这是该国首次计划同时引进两种疫苗 • 建立健全儿童细菌性脑膜炎监测系统并加强轮状病毒监测系统以评估引进两种疫苗的影响 • 扩大免疫联盟工作人员的竞争任务——需要专门的顾问来撰写申请
主要国防采购项目中的低速率初始生产
国防部指令 7650.3 要求所有建议必须立即解决。因此，我们要求国防部采购部副部长在 1994 年 1 月 10 日之前对未解决的建议发表评论。如果您同意，请描述已采取或计划采取的纠正措施、已采取措施的完成日期以及计划措施的预计完成日期。如果您不同意，请说明每次不同意的具体原因。如果合适，您可以提出实现所需改进的替代方法。如果不同意或未发表评论，则根据国防部指令 7650.3 解决这些建议。我们还请您在评论中注明是否同意第一部分中强调的重大内部控制缺陷。本报告未确定任何可量化的货币收益。
主题：评估国防部为乌克兰武装部队提供维修零件的流程（项目编号 D2024-DEV0PD-0182.000）
1. 根据国防部督察长的要求提供评估 POC。 2. 参加评估入门会议。 3. 回应国防部督察长的信息请求。 4. 协助国防部督察长人员协调和/或参加评估相关会议。 5. 提供 POC 以协调国防部督察长现场访问。 6. 向国防部督察长提供现场访问或会议要求的文件、材料或信息。 7. 审查报告是否存在任何不准确之处。 8. 完成安全分类审查。 9. 如果需要，向国防部督察长草案报告提供管理层意见。 10. 对任何未解决的建议提供管理层意见。 11. 提供建议完成的证据。
大脑中的分布式强化学习
了解奖励和惩罚对于生存至关重要。经典研究表明，哺乳动物中脑多巴胺神经元环与强化学习算法的奖励预测误差之间存在令人印象深刻的对应关系，这表示实际奖励与预测平均奖励之间的差异。然而，不仅要学习潜在奖励的平均值，还要学习其完整分布，这可能是有益的。机器学习的最新进展揭示了一套生物学上可行的算法，用于根据经验重建这种奖励分布。在这里，我们回顾了这些算法的数学基础以及它们在神经生物学上实现的初步证据。最后，我们重点介绍了有关这些分布代码的电路计算和行为读出的未解决的问题。
经典量子态条件熵的最佳均匀连续性界限
在这篇短文中，我将展示 Alhejji 和 Smith 最近的研究成果 [arXiv:1909.00787] 如何得出经典条件熵的最佳均匀连续性界限，从而得出经典量子态的量子条件熵的最佳均匀连续性界限。这个界限是最优的，因为总存在一对经典量子态达到界限的饱和，因此不可能再进一步改进。一个直接的应用是形成纠缠的均匀连续性界限，它改进了 Winter 先前在 [arXiv:1507.07775] 中给出的界限。关于条件熵的其他可能的均匀连续性界限，提出了两个有趣的未解决的问题，一个是关于量子经典态，另一个是关于完全量子二分态。