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圣加百列大天使堂区 2025 年 1 月 12 日 Carneys......
主受洗节 今天，教会庆祝主受洗节。这个节日结束了圣诞节。平常时间从节日后的第二天持续到大斋节前的星期二。教会回顾了主在约旦河受洗时发生的第二次显现或主显节。耶稣降入河中，净化河水，赋予它们生出上帝之子的力量。这一事件具有整个三位一体介入的第二次创造的重要性。约翰的洗礼是基督洗礼的一种圣礼准备。它使人们产生悔改的情绪，并诱导他们承认自己的罪孽。基督不需要约翰的洗礼。尽管他以“我们的肉体”出现，并被认为“外表与我们一样”，但他是无罪的。他赋予水真正的洗礼的力量，以消除世间所有的罪孽：“看哪，上帝的羔羊，看哪，他除去了世人的罪孽”。
可持续性报告2023-24 -Gabriel Group
状态2023/24 Gabriel的目标是减少其能量构成和对气候的影响。在2023/24年，该集团基于市场的16个范围1和2的影响（与集团全资公司有关的影响）下降了3.0％，尽管总能源消耗增加了3.6％，而2022/23则增加了3.6％。的消费主要是由于活动水平的提高，尤其是在编织工厂，Gabriel纺织品，欧洲家具分支机构以及北美Samplemaster生产的开放。，基于市场的总气候影响的减少是归因于加百列办公室和陈列室中的生产，优化能源的优化和消费。也很肯定，Gabriel自己的太阳能电池板现在可以在该集团的能源消耗中更大的份额。该小组在气候映射和目标设定方面的努力继续进行，并在2030年之前启动了减少影响的其他措施。这包括增加电力和可再生能源进行生产和运输。第33页的更多详细信息
圣阿洛伊修斯教区
圣母玛利亚（第二部分） 玛利亚向教会表达了母爱，教会在五旬节等待圣灵的降临。当她在世上度过生命之时，她被带到天堂，在荣耀中与圣徒们一同统治。玛利亚仍然在参与她儿子耶稣的使命。她以母亲般的关怀为那些现在在世上面临考验和困难的人代祷。她让所有向她投以目光的人重新燃起信仰和爱。从教会早期到现在，玛利亚一直因上帝赐予她的礼物和她给世界的恩惠而受到尊敬。“万代都要称我有福。全能者为我行了大事，”她在《尊主颂》中预言道。一年中玛利亚的许多节日表明她与耶稣的奥秘有着密切的联系，也表明了几个世纪以来基督徒对她的爱。在降临节和圣诞节期间，人们经常想起她在耶稣诞生中扮演的特殊角色。圣母玛利亚节（1 月 1 日）庆祝她在上帝救赎计划中的地位。一年中的其他两个“圣诞节”节日也纪念她：天使加百列报喜节（3 月 25 日）和耶稣献殿节（2 月 2 日）。圣母无染原罪节（12 月 8 日）庆祝人们相信圣母玛利亚自其母腹中受孕以来，就未受原罪的玷污。圣母升天节纪念圣母玛利亚的肉体和灵魂进入天堂。9 月 8 日是圣母玛利亚的生日。11 月 21 日是她献给上帝的日子。9 月 15 日是她忍受的痛苦。几个世纪以来对圣母玛利亚的特殊敬礼也可以在教会的日历中找到：1858 年圣母玛利亚在卢尔德显灵（2 月 11 日）、圣母无玷圣心节（5 月 31 日）、加尔默罗山圣母节（7 月 16 日）以及圣母玛利亚女王节（8 月 22 日）。教会对圣母玛利亚的敬礼并不局限于一天或几个特殊的节日。通过每天的祈祷和虔诚的行为，例如念玫瑰经，人们在一年中不断地缅怀她。她被天使称赞为“充满恩宠”的她，像她激励使徒们一样，激励着今天的教会，带着对她儿子耶稣基督的忠诚之爱。救赎主的慈母，酵母之门，海洋之星，请帮助那些跌倒却努力再次站起来的人民。您接受了加百列的欢乐问候，请怜悯我们这些可怜的罪人。
基于检索 -
文本到SQL通过使非专家将其自然语言（NL）问题转换为结构化查询语言（SQL）查询来简化数据库交互。随着大语言模型（LLM）的进步，内在学习（ICL）已成为构建文本到SQL系统的流行选择。现实世界，行业规模的数据库通常包括表和数百列的桌子，并使整个模式将整个模式作为LLM的上下文不可估量昂贵。此要求访问正确的数据库和表集。最近提出了基于增强的增强剂（RAG）方法，用于检索给定查询的数据库和表的相关子集。但是，我们观察到，现有的合成查询生成方法可以产生主要简单的查询，这些查询可能无法充分代表复杂的现实世界查询，因此对生成的SQL的质量产生负面影响。为了解决这个问题，我们提出了一种基于创新的内在强化学习（ICRL）的框架，该框架通过增强模型生成了实践者在推理期间可能构成的复杂查询的能力来完善问题的生成过程。与现有方法相反，我们的框架与多样化和复杂的合成SQL查询产生。我们通过多个实验与公共标准数据集中的代表性最先进模型进行了比较，揭示了我们的方法的有效性，并观察到性能和可伸缩性的实质性提高。与用于识别模式的最新模型相比，数据库/表检索任务中的回忆提高了15-20％，而SQL生成的执行精度高达2％。
基于检索 -
文本到SQL通过使非专家将其自然语言（NL）问题转换为结构化查询语言（SQL）查询来简化数据库交互。随着大语言模型（LLM）的进步，内在学习（ICL）已成为构建文本到SQL系统的流行选择。现实世界，行业规模的数据库通常包括表和数百列的桌子，并使整个模式将整个模式作为LLM的上下文不可估量昂贵。此要求访问正确的数据库和表集。最近提出了基于增强的增强剂（RAG）方法，用于检索给定查询的数据库和表的相关子集。但是，我们观察到，现有的合成查询生成方法可以产生主要简单的查询，这些查询可能无法充分代表复杂的现实世界查询，因此对生成的SQL的质量产生负面影响。为了解决这个问题，我们提出了一种基于创新的内在强化学习（ICRL）的框架，该框架通过增强模型生成了实践者在推理期间可能构成的复杂查询的能力来完善问题的生成过程。与现有方法相反，我们的框架与多样化和复杂的合成SQL查询产生。我们通过多个实验与公共标准数据集中的代表性最先进模型进行了比较，揭示了我们的方法的有效性，并观察到性能和可伸缩性的实质性提高。与用于识别模式的最新模型相比，数据库/表检索任务中的回忆提高了15-20％，而SQL生成的执行精度高达2％。