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骨髓功能(例如卡马西平,奥卡北西比,青霉素,氯霉素(不是局部),任何化学疗法方案,仓库抗精神病药)。氯氮平被告知:•其他具有镇静作用的药物,包括酒精•其他具有抗胆碱能或呼吸抑制作用的药物•其他具有降低QTC间隔的药物或已知的药物•rifampicin或苯乙甲肌蛋白 - 可能会降低氯化磷酸盐水平•CP4501A2 Induceers Youse Youse Youse Youse y Mige cpp4501A2 Induceers,尤其可能会尤为可能。 CP4501A2抑制剂,例如氟氟voxamine,酮康唑,红霉素,克拉霉素和环丙沙星,可能导致氯氮平水平升高。•CP4502D6抑制剂,例如氟西汀,帕罗西汀和Venlafaxine,可能会增加氯氮平水平。舍曲林可能在较小程度上做。这不是详尽的列表。有关更多信息,请参见BNF和SPC 1。
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题:Southwest Power Pool, Inc.,案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长: 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会(“委员会”)法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13,Southwest Power Pool, Inc.(“SPP”)提交了一份未执行的发电机互连协议(“GIA”),其中 SPP 作为输电提供商,Flat Ridge 5 Wind Energy LLC(“Flat Ridge”)作为互连客户,Evergy Kansas Central, Inc.(“Evergy”)作为输电所有者(“Flat Ridge GIA”)。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税(“SPP 关税”)中的形式 GIA;2 但是,SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
高管摘要随着技术的发展,人们越来越依赖互联网。在线平台,例如搜索引擎,电子商务网站,社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策(ADM)为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质,但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是:“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节,足以解决在在线平台上使用的自动决策(ADM)引起的歧视和操纵行为?”要回答这个问题,论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规(GDPR)和拟议的人工智能法(AIA),以解决法规的充分性,以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果,但它有可能带有偏见,产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践,发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践,包括个性化建议,例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践,它突出了两个有问题的领域:基于受保护特征的歧视,例如种族和基于非保护特征的歧视,例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA,并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管,并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下,AIA 专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。 本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术,并调节其对个人的影响。本文发现,不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是,它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR,本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确,并将最低保障措施加入第22(3)条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR,对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别,以包括以用户为中心的透明度。对于AIA,有五个建议,其中包括一个明确的AI系统定义,该定义确认了基础技术,推荐系统的定义,添加了非常大的在线搜索引擎,以实现完整的在线平台表示,对重要的
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程(MDP)的无模型增强学习(RL)算法,这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反,对于平均奖励设置,对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中,我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比,我们开发了具有计算高效的无模型算法,以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中,我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法,UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O(S 5 A 2 SP(H ∗)√
一种集成工具,用于比较不同组成(单体,低聚物,杂膜复合物)的蛋白质,RNA和DNA的3D结构,以及成对和多扣比对。纸(外部站点):https://www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
1 塞浦路斯研究所考古与文化科学技术研究中心 (STARC),尼科西亚,塞浦路斯 d.abate@cyi.ac.cy 2 摄影测量与测绘组,ICube-TRIO 实验室 UMR 7357 INSA 斯特拉斯堡,法国 arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 第二委员会 关键词:捆绑调整、摄像网络、风筝摄影、考古文献、DBAT 摘要:价格实惠且现成的无人机系统 (UAS) 进入商业市场,最近提升了考古学家的测绘能力。硬件解决方案确实得到了更精确的飞行计划软件的支持,从而可以提高 3D 模型在空间分辨率和几何精度方面的可靠性。然而,在过去的几十年里,航空摄影主要是利用安装在风筝、气球和杆子上的成像传感器进行的。尽管这些平台是一种经济实惠且用户友好的解决方案,但它们的使用无法按照有序的数据收集方式收集图像,因此在网络设计中引入了可能妨碍摄影测量重建的因素。本研究旨在通过使用商业软件和 DBAT(阻尼束调整工具箱)重新处理在联合国教科文组织考古遗址 Khirokitia Vouni(塞浦路斯)收集的各种数据集,评估束调整 (BA) 的准确性和摄影测量重建的可靠性。1.介绍
每天都会接待Amazon,eBay和Airbnb等现代在线平台。同时,他们接待了数百万卖家。在这些平台上互动的大量公司和消费者的存在,以及这些交互产生的大量数据,导致最近使用机器学习算法来设定价格的公司最近在公司中激增,希望能比竞争对手获得优势。反过来,这些算法引起了监管机构1和经济学家2的关注,因为它们可以导致事实上的犯罪结果,而无需任何人类干预,从而避免了现有的反托拉斯法律。然而,这种环境的结果是另一个经常被忽视的结果:它涉及平台与卖在其上的公司之间的急性信息不对称。3虽然公司通常只能通过监视自己的交易来获得有关平台上潜在消费者集的最佳粗略信息,但平台能够生成有关这些消费者特征的详细数据。响应这种信息不对称,许多平台开发了与公司本身使用的定价算法相似的推荐算法。这些算法然后为如何根据平台的私人信息提供有关如何对其商品定价的建议。这些价格建议算法对使用在线平台的公司和消费者的后果尚不清楚。但是,他们批判性地认为公司将平台的建议解释为廉价谈话。Pavlov和Berman(2019)在平台是否应该集中定价的背景下研究它们的用途,并发现与集中定价相比,与价格建议结合使用的定价和价格建议可以通过增加的竞争来使消费者受益。相比之下,在本文中,我认为构建价格建议算法可以解决两个技术问题 - 否则,该平台可以处理其数据并为潜在的大量公司提供有用的价格建议,也是一个战略性问题,这是一个战略性问题,这是一个战略性问题 - 它允许平台与公司共享其私人信息的特定计划,从而使其不得不廉价地进行交谈,因此可以使该公司的私人信息交流。由于价格建议算法允许平台投入给定的价格建议方案,因此平台在构造它们时会面临信息设计问题。一方面,他们可以与公司共享更多信息,从而允许公司设置
2 我们没有发现证据表明在线劳动力市场出现过剩是因为在线劳动力的购买者已经取代了受监管的线下就业。在附录 D 中,差异估计表明,在我们的样本期间,与控制州相比,提高当地最低工资的美国各州的在线职位发布或招聘没有变化。此外,Horton、Johari 和 Kircher(2021 年)报告称,如果没有平台,只有 15% 的受访平台买家会在当地招聘。这表明在线和线下工作之间的替代弹性有限,在这种情况下,任何在线工作的损失都会破坏净盈余。 3 以拼车平台为重点的相关研究量化了需求和供给( Hall、Horton 和 Knoepfle ,2021 年),分析了峰时定价带来的盈余( Castillo ,2020 年),衡量了灵活性的价值和司机对监管的支持( Chen、Rossi、Chevalier 和 Oehlsen ,2019 年;Katsnelson 和 Oberholzer-Gee ,2021 年),并评估了线下溢出效益( Gorback ,2020 年)。 4 Mechanical Turk 等微任务在线劳动力市场使用的合同形式更接近固定价格合同,但也存在一些有意义的差异。有关更多详细信息,请参阅 Benson、Sojourner 和 Umyarov( 2020 年)以及 Dube、Jacobs、Naidu 和 Suri( 2020 年)。