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作为牙科计划的成员,如果您遭受牙科创伤、牙科紧急情况或被诊断出患有口腔癌,您将有资格向全球牙科紧急援助计划请求援助。该计划完全自行决定是否响应此类请求。这意味着,虽然该计划旨在在大多数情况下提供福利,但该计划没有义务提供任何福利,除非计划经理(被任命管理该计划的人)首先决定(全权酌情决定)该计划应该提供福利。在某些情况下,该计划不旨在提供帮助(这些情况类似于保险单下的排除条款),这些情况在全球牙科紧急援助计划手册中有更详细的说明。计划经理将单独审查每个案例以评估福利请求。如果您的援助请求被接受,可能会适用某些限制和约束,并且在某些情况下,计划经理可能会决定不提供福利。如果您的援助请求被计划经理接受,您将有资格在下列情况下从计划中获得福利金(最高限额由计划设定并不时公布):
本研究采用 IEEE 14 总线测试系统来评估虚拟能源中心 (VEH) 的拟议能源管理策略。结果表明,通过集成交互式能源市场管理 (EMM) 系统,成本显著降低。在基线情景中,引入 EMM 后,运营成本降低了 10.01%,而添加直接负荷控制程序后,运营成本进一步降低了 13.11%。在结合 EMM 和辅助服务需求响应程序的场景中,成本降低最为显著,为 56.39%。此外,仅使用直接负荷控制程序即可将运营成本降低 6.02%,而辅助服务需求响应程序又节省了 2.29% 的成本。这些发现强调了通过先进的能源管理策略降低成本和提高效率的巨大潜力。关键词这是一篇 CC BY 许可下的开放获取文章(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
大型语言模型 (LLM) 已显示出作为评估 AI 系统生成的答案质量的自动评估器的前景。然而,基于 LLM 的评估器在用于评估成对比较中的候选答案时表现出位置偏差或不一致性,无论内容如何,都会偏向第一个或第二个答案。为了解决这个限制,我们提出了 P ORTIA,这是一个基于对齐的系统,旨在模仿人类的比较策略,以轻量级但有效的方式校准位置偏差。具体来说,P ORTIA 将答案分成多个部分,同时考虑长度和语义,然后将它们合并回单个提示以供 LLM 评估。对 6 个 LLM 对 11,520 个答案对进行的大量实验表明,P ORTIA 显着提高了所有模型和比较形式的一致性率,平均相对提高 47.46%。它还使 P ORTIA 增强型 GPT-3.5 能够实现与 GPT-4 相当的与人类的一致率,并将 GPT-4 的一致率提高到 98%。后续的人工评估表明,P ORTIA 增强型 GPT-3.5 模型在与人类评估者的一致性方面甚至可以超越独立的 GPT-4,凸显了 P ORTIA 纠正立场偏见、提高 LLM 一致性和提高性能的同时保持成本效率的能力。
鉴于潜在的利益冲突,某些访问是禁止的。这些包括 WPA 或其他管理人员是顾问-评估员的前顾问或受训者的校园访问。除了潜在的利益冲突之外,这里还需要考虑先前关系的强度以及随之而来的固有权力行使。 成员考虑使他们能够不偏不倚和公平的条件。可以与 WPA 讨论这些问题的答案,以通过对话解决:(a) 我是否在该机构工作过或被拒绝在那里工作?(b) WPA 是否与我公开意见不合或与我合作或合著过?(c) 我目前正在审查或最近是否审查过由部门或计划中的任何人撰写的奖学金或助学金?(d) 我是否可以承认自己的立场,以便它们不会干扰公正的访问? 2. 访问前和访问期间的举止
以下是与住宅装修和增建奖励计划合作并为其提供验证服务的经认证的 HERS 评估员名单。此列表仅供参考,Mass Save® 的赞助商不认可任何这些评估员。
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