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持续改进状态的战略计划...
绩效监控和报告战略管理周期的关键组成部分是对实现战略目标的进展的监视和报告。机构开发监视和报告系统，这些系统连续收集数据并至少每年报告。但是，建议代理商更频繁地报告绩效数据（每月或每季度），以提供更多的机会来识别和解决表现不佳的措施。的结果，无论是好是坏，都应用于评估程序，并确定是否需要采取任何纠正措施。绩效信息为内部和外部政策制定者以及公众报告进度提供了基础。
印度农业状态
Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。 他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。Anjani Kumar博士是新德里南亚办事处国际食品政策研究所的高级研究员。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。 在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。 他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。 他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。 他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。 他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。 他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他在印度卡尔纳尔国家乳业研究所获得了乳制品经济学的博士学位（1999）和Masters（1992）。在加入IFPRI之前，他曾是海得拉巴半干旱热带地区国际作物研究所的首席科学家（农业经济学）。他还曾在国家农业经济学和政策研究中心，新德里和内罗毕国际牲畜研究所亚洲办事处担任首席科学家。他还曾担任包括粮农组织和世界银行在内的许多国家和国际机构的顾问。他是关于各种农业发展问题的国家和国际研究期刊上发表的大约140篇研究论文的作者。他还为重要书籍和诉讼程序贡献了70多篇论文/章节。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。 他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。他是国家农业科学院和印度农业经济学学会的会员。他赢得了国家和国际组织的许多奖项，包括享有声望的拉菲·艾哈迈德·基德维（Rafi Ahmed Kidwai）奖（2017年），拉尔·巴哈杜尔（Lal Bahadur）青年科学家奖（2005年）和纳斯青年科学家奖（2003年）。
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
量子通道上的经典状态掩蔽
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出，用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面，Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统，其隐私要求是掩蔽。在这种情况下，发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ，其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布，不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ，并需要向接收方发送信息，同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信，其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息，并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信，霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化（“多字母”）公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理，但它提供了可计算的下限，并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性，但它是一种更强大的辅助 [12]。例如，使用超密集编码，纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的，并且正则化
多连接太阳能电池技术的状态和挑战
正在进行的能源过渡到遏制二氧化碳排放并满足不断增长的能源需求，这增强了将可再生能源整合到现有电力系统中的需求。太阳能一直在增加市场份额。多开关太阳能电池（MJSC）可以使阳光向能量的有效转化，而不会像商业化的单连接硅太阳能电池一样受到33％的限制。iii-V半导体已有效地用于空间应用和浓缩光伏（CPV）。本综述讨论了细胞级别的MJSC的工作和组成部分，以及用于空间应用和CPV的模块级别。制造程序，MJSC的材料获取，然后在引入目前的挑战，以防止MJSC实现广泛的商业化以及将来可以解决这些挑战的研究方向。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
芳香酶抑制剂：从艺术状态到临床开放问题的旅程
乳腺癌是女性死亡的主要原因。在治疗这种疾病方面已取得了巨大进步，芳香酶抑制剂（AIS）已被认为是基石。它们的特征是高效率和低毒性。作者回顾了可用文献和定义的状态AI管理。这项研究旨在帮助临床医生在日常临床实践中同样权衡患者的需求和疾病控制率的需求。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。 在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。 鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。 目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。 对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。今天，AIS在治疗激素受体阳性乳腺癌中起着核心作用。在这项研究中，专家小组回顾了有关AIS使用的文献，讨论了它们在乳腺癌的各个方面的使用，从乳腺癌前和绝经后早期乳腺癌到转移性乳腺癌，以及其有关效率和毒性的管理。鉴于在改善日常临床实践中的生存方面取得的出色结果，临床医生需要解决他们对治疗持续时间的担忧以及对骨骼健康，心血管系统和代谢的不利影响。目前，除了癌症治疗外，患者的参与对于改善依从性和支持患者的生活质量至关重要，尤其是在选定的患者中，例如接受扩展辅助疗法或与靶向疗法结合的患者。对现代技术的描述提供了为这一重要目标做出贡献的描述。
基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划：
▪灾难侦察报告，当上传时，它可以快速摘要和信息检索[1]。▪对于特定的知识（例如，F级规模和EF尺度之间的统计关系），需要一些上传文档的提示。3。有关天气和气候模拟大型AI模型中最新进展的全面知识，但直到2023年。