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细菌作为古环境代理：洞穴更新世profile
摘要。洞穴是众所周知的档案，可保留有关过去的有价值信息，与重建过去的气候和环境有关。我们从480厘米深的研究中采样了沉积物，并取消了16S核糖体核糖酸（RRNA）基因基因的元法编码分析，以补充岩性伐木，SECIMEN-TOLOGY，SEDIMEN-TOLOGY和OPTIMALIGHATION刺激性刺激的发光（OSL）数据。这些分析揭示了与各种水输入沿沿本的沉积条件。沉积物的OSL年龄放置在74.7±12.3至56±8 ka（基部至顶部）之间。然而，在洞穴的上部和下层中可能发生了最近的最后一次冰川最大（LGM）古流量。细菌的位置都随深度变化。考虑到嗜热细菌，我们只能从热硫弹簧，旧热弹簧或Sapropel沉积物的表面上假设它们的起源。
Joseph P. Derrigo合作伙伴 Nicholas R. Benson Associate Paige M. M. M. M. M. Morten A.律师的Lund Judith A. Waltz合作伙伴 使用AI 的房屋提供商的公平住房最佳实践 Stephen B. Maebius合作伙伴 Pavan K. Agarwal合作伙伴 律师的Alan H. Einhorn Jun Young Kim专利代理I
Joe还具有动态的合并，收购和商业咨询实践，代表运营公司以及各个行业的财务和战略买卖双方。在大麻行业中，他对多个司法管辖区的多国经营者和许可持有人都进行了合并和收购，复杂的合资企业以及债务和股权融资交易。在医疗保健和生命科学领域，他建议控制和不受控制的投资，技术密集型合资企业，特许权使用费和其他交易。在体育和娱乐中，他建议控制和非控制投资以及媒体权利，赞助，许可和其他战略安排。 他的广泛客户群否则跨越软件，消费品，金融，媒体，制造业和政府承包行业等。在体育和娱乐中，他建议控制和非控制投资以及媒体权利，赞助，许可和其他战略安排。他的广泛客户群否则跨越软件，消费品，金融，媒体，制造业和政府承包行业等。
学习代理分析的替代方程 -
癌细胞。在[1]中描述了癌细胞与健康细胞之间的两种物种相互作用的基于药物的癌症模型的关键要素。在该论文中，仔细考虑了诸如肿瘤微环境和细胞外基质（ECM）之类的问题。我们在这里不重复该讨论，但是该模型仍然构成了该三种模型的基础，在该模型中，我们也可以考虑与免疫细胞的相互作用。我们注意到，健康细胞，免疫细胞和固定数量的ECM蛋白是静态的，只有癌细胞移动。每个癌细胞和健康细胞都有粘性值，癌细胞的跳跃半径是一个细胞一次可以移动的位置的数量。健康的细胞（具有相关年龄的人）具有足够成熟时分裂的可能性，并且最多可以在固定数量的次数上分裂。关键参数是
律师的Alan H. EinhornJun Young Kim专利代理I
Jun Young Kim博士在许多领域起草并起诉了专利申请，包括半导体设备，光子和光子设备，成像系统，激光雷达系统，发电系统，建筑系统，无线通信等。Jun在电气工程和计算材料科学方面具有丰富的研究经验，包括半导体设备和制造过程，用于光子应用的纳米结构的设计以及高级材料的计算建模。他在半导体物理学和材料科学领域的同行评审期刊上发表了七个主体作品，并在同行评审的期刊上发表了十篇共同创作的文章。
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
领先的独立代理咨询公司ISS和Glass Lewis推荐Enlink Unitholders投票，以“等待Oneok收购” - Oneok
此通信包含1933年《证券法》第27A条的“前瞻性陈述”，修订了1934年的《证券交易所法》第21E条，如经修订。除了历史事实的陈述外，所有陈述都包含在本沟通中，这些陈述解决了Oneok或Enlink期望，相信或预期将来会或可能发生的活动，事件或事件或发展的陈述，这是前瞻性的陈述。Words such as "estimate," "project," "predict," "believe," "expect," "anticipate," "potential," "opportunity," "create," "intend," "could," "would," "may," "plan," "will," "guidance," "look," "goal," "target," "future," "build," "focus," "continue," "strive," "allow" or the negative of such terms or other其变化以及与未来计划，行动或事件的任何讨论相关的类似物质使用的单词和术语确定了前瞻性陈述。但是，这些单词的缺失并不意味着陈述并不是前瞻性的。这些前瞻性陈述包括但不限于有关拟议交易的陈述，拟议交易的预期关闭及其时间以及对Oneok，Oneok，Ellink及其合并操作的描述在效用拟议的交易后。有许多风险和不确定性可能导致实际结果与本通信中包含的前瞻性陈述有重大不同。
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
用于计算Borel子代理子代数的理想和共轭类的算法
x a 1 + a 2，x a 1 + 2 a 2 a 2 a 2，a 2，x a 1，x a 1，x a 2，x a 1 + a 1 + a 1 + a 1 + a 1 + 2 a 2 a2⟩，⟨Ha 1 + a 2 h a 2 h a 2，x a 2，x a 1，x a 2，x a 2，x a 2，x a 1 + a 1 + a 2 a 2，x a 2，x a 1 + a 2，x a 1 + 2 a 2 a 2 a 2 a 2 a 2 a 2 r>
了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
客户体验中的AI代理
Oracle AI代理商为业务运营的效率，创新和增长设定了新的标准。这些强大的工具通过无缝嵌入到特定的业务流程和交易中的生成AI功率服务来帮助用户。通过使用Oracle Fusion Cloud应用程序中的数据，特定于客户的文档和各种连接的来源，这些AI代理提供了最新的，上下文相关的信息和援助。他们在需要认知推理的功能方面表现出色，例如回答复杂的问题和提供个性化的建议，并代表员工完成某些行政任务。数据的动态和安全使用使Oracle AI代理提供准确，及时和相关的支持，从而有助于增强决策并提高整个组织的运营效率。