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可持续发展目标 7：RELAC 能源契约 下一个十年行动议程将根据《巴黎协定》的目标，推进可持续发展目标 7，实现人人享有可持续能源
目标背景：2019 年，可再生能源装机容量占总装机容量的 59.3%，可再生能源发电量占总发电量的 58.5%。RELAC 倡议旨在实现到 2030 年可再生能源在拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 电力结构中的占比至少达到 70%。每个 RELAC 成员国都通过签署 RELAC 原则宣言正式表达了其意愿和坚定承诺，该宣言包括每个国家承诺为实现 70% 的区域目标做出贡献的具体国家目标。预计每个国家在原则宣言中定义的雄心勃勃的可再生能源渗透目标都将基于最先进的能源规划流程，并与国家自主贡献和长期脱碳战略（如果存在）中定义的气候目标保持一致。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
根据批发定价实现电动汽车自动充电
● 客户主要喜欢“设置后就忘”的体验，即充电时自动找到最佳充电时间，主要关注的是尽量降低成本，而环境考虑是次要的。● 人们强烈希望更清楚地了解电动汽车充电成本，尤其是占家庭能源总支出的比例。● 虽然控制系统受到高度评价，但如果客户对技术有信心并认为它可靠有效，那么控制系统就变得不那么重要了。● 大多数人都喜欢尽可能地利用自己的太阳能进行充电。
海牙，2024 年 2 月 23 日根据……
海牙，2024 年 2 月 23 日根据 2008 年 1 月 11 日关于透明度要求的法律（经修订）（“透明度法”）第 7(1)(b) 条的规定，根据透明度法第 3 条和第 4 条发布年度和半年财务报告的义务不适用于 Repsol International Finance BV（“公司”）。尽管如此，由 Repsol SA（作为公司多发行人 13,000,000,000 欧元担保中期票据计划的担保人）编制的 2023 年合并年度财务报告中包含的信息可能构成欧洲议会和理事会 2014 年 4 月 16 日关于市场滥用行为的第 596/2014 号条例 (EU) 所定义的内幕信息，因此公司决定相应发布随附的 2023 年合并年度财务报告。 Repsol, SA 昨天向西班牙证券市场委员会 (Comisión Nacional del Mercado de Valores) 提交了 2023 年综合年度财务报告。* * *
根据 301 条款作出裁定的通知：中国针对
1 五家请愿者分别是美国钢铁、造纸和林业联合会、橡胶工会、制造业工会、能源工会、联合工业和服务业工人国际工会、美国劳工联合会-产业工会联合会 CLC (USW)、国际电气工人兄弟会 (IBEW)、国际锅炉制造、铁船建造、铁匠、锻造和助手兄弟会、美国劳工联合会-产业工会联合会/CLC (IBB)、国际机械师和航空工人协会 (IAM) 以及美国劳工联合会-产业工会联合会海事贸易部 (MTD)。 2 欲了解更多信息，请愿书全文及附件可在以下网址查阅：https://ustr.gov/issue-areas/enforcement/section-301-investigations/section-301-petition-china-maritime-logistics-and-shipbuilding-sector。
根据 2023 年 3 月 10 日 MNRE 的命令，太阳能光伏组件的核准型号和制造商（强制性要求
b) ALMM 将根据法律仅适用于由政府赞助/补贴的项目。ALMM 将适用于政府或其机构采购电力供自己消费或通过配电公司分配给人民。ALMM 将适用于受补贴的太阳能光伏屋顶和 PM KUSUM。ALMM 不适用于在开放获取下设立或由私人团体控制的项目。换句话说，ALMM 不适用于自行设立发电设施的人。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查 参考：（a）第 10 章第 1552 节（b）MCO P1900.16D，1989 年 6 月 27 日 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下简称请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正他的海军记录，以显示解除或退伍证书（DD 表格 214）上的继续服役。 2. 委员会由请愿人组成，于 2023 年 5 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申请人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申请人已用尽海军部现行法律和规章规定的所有行政补救措施。委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 1982 年 8 月 5 日，申请人入伍美国海军陆战队预备役，服役 6 年，义务服役期满日期为 1988 年 8 月 4 日，并于 1982 年 10 月 1 日服现役 4 年，现行合同结束日期为 1986 年 9 月 30 日。b. 申请人以光荣服役身份退役，并获得了 1982 年 10 月 1 日至 1986 年 6 月 20 日期间的 DD 表格 214，以便立即重新入伍。 c. 1986 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 4 年，其入伍证书有效期为 1990 年 6 月 20 日。 d. 1990 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1992 年 6 月 20 日。 e. 1992 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1994 年 6 月 20 日。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 前成员审查 参考：（a）第 10 章第 1552 节（b）MCO P1900.16D，1989 年 6 月 27 日 附件：（1）DD 表格 149 及其附件（2）当事人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，当事人（以下简称请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正他的海军记录，以显示解除或退伍证书（DD 表格 214）上的继续服役。 2. 委员会由请愿人组成，于 2023 年 5 月 23 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申请人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申请人已用尽海军部现行法律和规章规定的所有行政补救措施。委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 1982 年 8 月 5 日，申请人入伍美国海军陆战队预备役，服役 6 年，义务服役期满日期为 1988 年 8 月 4 日，并于 1982 年 10 月 1 日服现役 4 年，现行合同结束日期为 1986 年 9 月 30 日。b. 申请人以光荣服役身份退役，并获得了 1982 年 10 月 1 日至 1986 年 6 月 20 日期间的 DD 表格 214，以便立即重新入伍。 c. 1986 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 4 年，其入伍证书有效期为 1990 年 6 月 20 日。 d. 1990 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1992 年 6 月 20 日。 e. 1992 年 6 月 21 日，请愿人重新入伍，服役 2 年，其入伍证书有效期为 1994 年 6 月 20 日。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 参考：(a) 10 U.S.C. §1552 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下简称请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正他的记录，以便向他颁发海军陆战队退役记录。附件 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 2 月 17 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应对现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、他的海军服役记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交，但审查申请的实质内容符合正义的利益。c. 请愿人于 1958 年 12 月 15 日加入海军陆战队预备役。请愿人在服役期满后被退役。而请愿书
来自：海军记录更正委员会主席 致：海军部长 主题：海军记录审查 参考：(a) 10 U.S.C.§1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1.根据参考 (a) 的规定，主体（以下简称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正其记录，以便向其颁发海军陆战队退役记录。附件 (2) 适用。2.由 组成的委员会于 2023 年 2 月 17 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a.在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b.尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，有必要审查申请的实质内容。c. 申请人于 1958 年 12 月 15 日入伍海军陆战队预备役。申请人在服役期满后退役。d. 申请人请求签发 DD 表格 256 或 DD 表格 257，以反映其 6 年的光荣服役。虽然申请人的记录包含其服役日期的证据，但其中没有任何文件记录他从海军陆战队退役的情况，以及他被分配的服役特征、退役原因、退役代码或重返社会代码。申请人认为他的记录没有表明他的光荣服役使其有资格获得 VA 贷款。