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World File Search System项目选择
案例研究 - 太空工程服务
经典迷你店是一种紧凑，完全可配置的HFC工厂解决方案，非常适合零售环境，这要归功于其最佳性能，适合低至中型制冷用户。这是一种具有成本效益的解决方案，它使用已建立的技术，使其易于服务和维护。凭借其前高谷化的钢外观，它可以承受元素，并安装在商店的屋顶上，以最大程度地利用下面的零售空间。低资本和安装成本也使Classic Mini成为有吸引力的选择，高效EC粉丝为该项目选择了最佳性能，同时最大程度地降低了运营成本。
塞尔维亚绿色债券报告
免责声明4缩写5 1。执行摘要6 1。1。目的6 1。2。内容6 1。3。塞尔维亚的绿色债券分配6 1.4。塞尔维亚的绿色债券影响7 2。塞尔维亚第一个绿色债券的上下文10 3。国家可持续性战略框架14 3.1。法律框架14 3.2。全国确定的贡献（NDC）15 3。3。议程2030 15 3。4。国家能源与气候计划（NECP）15 4。分配报告16 4。1。项目选择16 4。2。项目选择过程16 4。3。部门分配17 5。影响报告19 5。1。部门19 5。1。1。运输19 5。1。2。可持续水和废水管理21 5。1。3。污染预防和控制与循环经济22 5。1。4。保护环境和生物多样性与可持续农业（PEBSA）24 5。1。5。能源效率25 5.1。6。可再生能源27 6。案例研究29 6。1。在公共建筑中整合能源效率措施和可再生能源29 6。2。植树，森林护理以及幼苗和种子的生产33 6。3。带有“ Stubo-Rovni”储层的累积大坝34 6。4。匈牙利 - 塞尔比亚铁路（项目0702-5015）35 6。5。购买环保车辆的补贴（项目0404/0014）37 6。6。从Zajača中的冶炼厂的尾矿垃圾箱（炉渣）的康复，封闭和填海38 7.温室气体排放42 8。结论43附件1：GHG计算44项目1。购买环保车辆的激励措施44项目2。为了保护和保存生物多样性45项目3。Afforestation 47项目4。匈牙利 - 塞尔比亚铁路项目 - 贝尔格莱德中心 - 帕拉帕·帕索瓦 - 诺维·萨德 - Subotica - 国家边境项目49附件2：计算方法和数据采购51个扇区指标51 GHG计算52
科学硕士学位距离学习队列计划
ES 510战略项目管理。一个项目是一次性或不经常发生的操作，其目标有限，寿命有限和资源有限。本课程将从决策角度专注于项目管理，以及如何使用项目来实施组织战略。课程遵循项目生命周期模型，从项目启动到实施再到终止。涵盖的主题包括项目范围开发，项目选择，组织战略，领导力，团队建设，计划，冲突解决，预算，资源分配，信息管理，控制，审计和终止程序。计算机应用程序，例如MS项目，案例研究，项目模拟和学生项目团队将是该课程不可或缺的一部分。本课程满足项目管理学院（PMI）认证项目管理（CAPM）和项目管理专业人员（PMP）认证的教育先决条件。
DE-FOA-0002459 – OPEN 2021 - ARPA-E - 能源部
答案：否。发布此资助机会公告 (FOA) 后，ARPA-E 项目主管和其他 ARPA-E 人员不得就 FOA 与申请人或潜在申请人进行（书面或其他方式）沟通。此“静默期”将一直有效，直到 ARPA-E 公开宣布其项目选择。在“静默期”内，申请人可以向 ARPA-E-CO@hq.doe.gov 提交有关 FOA 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。申请人还可以向 ExchangeHelp@hq.doe.gov 提交有关 ARPA-E 在线申请门户 ARPA-E eXCHANGE 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。ARPA-E 不会接受或回应通过其他方式（例如传真、电话、邮件、亲自递送）收到的通信。发送到其他电子邮件地址的电子邮件将被忽略。
DE-FOA-0002459 – 开放 2021 - ARPA-E
答案：否。发布此资助机会公告 (FOA) 后，ARPA-E 项目主管和其他 ARPA-E 人员不得就 FOA 与申请人或潜在申请人进行（书面或其他方式）沟通。此“静默期”将一直有效，直到 ARPA-E 公开宣布其项目选择。在“静默期”内，申请人可以向 ARPA-E-CO@hq.doe.gov 提交有关 FOA 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。申请人还可以向 ExchangeHelp@hq.doe.gov 提交有关 ARPA-E 在线申请门户 ARPA-E eXCHANGE 的问题，并在主题行中注明 FOA 名称和编号。ARPA-E 不会接受或回应通过其他方式（例如传真、电话、邮件、亲自递送）收到的通信。发送到其他电子邮件地址的电子邮件将被忽略。
质量改进和绩效管理计划
6.1.1。数据收集，分析和监视……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………14 6.2。公平考虑…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………14 6.3。与战略计划和社区健康改善计划的一致性……………………………….. 15 6.4。数据报告……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………QI项目……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………16 7.1。确定改进的机会……………………………………………………………………项目选择标准……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Qi项目的开发………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………自定义重点………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………QI-PM目标，目标和活动………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………18 10。监视Qi-PM计划的进度………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………交流…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Recognition ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 20 12.1.QI冠军计划…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………代理政策………………………………………………………………………………………………………………………………………………………QI-PM计划修订和批准……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………22 15。链接到资源………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 22 16。 参考文献……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 附录清单……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 25链接到资源…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………22 16。参考文献………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………附录清单………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………25
深度学习中的损失功能和指标
在培训或评估深度学习模型时，两个基本部分正在选择适当的损失功能并决定性能指标。在本文中，我们概述了许多不同类型的深度学习任务中最常见的损失功能和指标，从回归和分类等一般任务到计算机视觉和自然语言处理中更具体的任务。我们介绍了每个损失和度量标准的公式，讨论它们的优势和局限性，并描述如何将这些方法应用于深度学习中的各种问题。这项工作可以作为该领域的研究人员和从业人员的参考，在为其深度学习项目选择最合适的损失功能和绩效指标时，可以帮助他们做出明智的决定。
ENTSO-E 使命宣言 - NET
第二版 CBA 指南比前版采用的方法更为通用，并假设项目选择和定义以及情景描述均在 TYNDP 框架内，因此未在评估指南中详细定义。通过这种方法，ENTSO-E 旨在制定可用于一个 TYNDP 的 CBA 指南，并包含可长期适用的强有力原则。ENTSO-E 已使用第二版 CBA 指南来评估 2018 年 TYNDP 中的项目效益。然而，尽管第二版 CBA 指南中包含了一些改进，但除了第二版 CBA 指南中定义的效益外，2018 年 TYNDP 中还添加了一些所谓的“缺失效益”。这一切，加上 ENTSO-E 不断努力改进 CBA 指南，凸显了 CBA 指南第三版的必要性。
制造技术卓越中心提案...
该中心在造船、航空平台和先进制造企业方面的努力主要集中在提高指定平台的可负担性和降低生命周期成本，例如福特级航空母舰、弗吉尼亚级潜艇、哥伦比亚级潜艇、DDG-51 计划、联合攻击战斗机 (F-35) 和其他国防部 (DoD) 计划。主要目标是在美国造船厂和其他主承包商设施中开发和部署先进制造技术，以推动能力改进，并最终减少建造和维修美国海军平台所需的成本和时间。这些中心采用全国协作方法，其中项目选择和规划由私人和公共制造和维修设施的行业投入驱动。这些努力的主要目标是减少从