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World File Search System十四种
日本航空自卫队第二补给站十条支部公告第1017号
截止时间前5天 — 此外，在查看机密规格等时，国防部将指定...每次，所需数量、规格、交货地点、交货日期、交货方式等将在交货指示中指定...
R19 技术硕士十/十
高级数字系统设计 (PC – I) 单元 - I 处理器算法：二进制补码系统 - 算术运算；定点数系统；浮点数系统 - IEEE 754 格式，基本二进制代码。单元 - II 组合电路：CMOS 逻辑设计，组合电路的静态和动态分析，时序风险。功能块：解码器、编码器、三态设备、多路复用器、奇偶校验电路、比较器、加法器、减法器、进位超前加法器 - 时序分析。组合乘法器结构。单元 - III 序贯逻辑 - 锁存器和触发器，序贯逻辑电路 - 时序分析（建立和保持时间），状态机 - Mealy & Moore 机，分析，使用 D 触发器的 FSM 设计，FSM 优化和分区；同步器和亚稳态。 FSM 设计示例：自动售货机、交通信号灯控制器、洗衣机。单元 - IV 使用功能块进行子系统设计 (1) - 设计（包括时序分析）不同复杂程度的不同逻辑块，主要涉及组合电路：
对四种glossina
微卫星基因座仍然代表着研究非模型或Ganism的人口生物学的宝贵资源。发现或适应感兴趣的物种中的新合适的微卫星标记仍然是一项有用的任务，尤其是对于非模型生物作为采集果蝇（Glossina属），这仍然是对撒哈拉以南非洲人类和动物健康的严重威胁。在本文中，我们介绍了四种Glossina种类的新微卫星基因座的开发：来自摩西丹组的两个，来自津巴布韦的G. Morsitans Morsitans（GMM），G。Pallidipes（Gpalli），来自坦桑尼亚；还有来自帕尔帕里斯集团的其他两个，来自乍得的G. fuscipes fuscipes（GFF），以及几内亚的G. palpalis gambiensis（gpg）。我们发现频繁的短等位基因优势和无效等位基因。也可以在可能的情况下找到并修改。神秘的物种似乎在所有分类单元中都发生了频率。这解释了为什么很难找到普遍的引物，因此需要根据每个分类学和地理环境进行适应。放大问题在已发表的旧标记中更常见，而GMM和GPG受到影响最大（杂合差较强）。三核苷酸标记在某些情况下显示选择签名（GMM）。最后，迄今为止研究的采集蝇的非Y DNA量和染色体结构来解释了X连锁标记的高比例（约30％）。将旧基因座组合起来，对于GMM，可以安全地使用八个基因座（对无效等位基因进行校正）；五个似乎特别有希望。对于GPALLI，只有五到三个基因座效果很好，具体取决于进化枝，这意味着使用其他物种的基因座（四个Morsitans loci似乎效果很好），或者需要使用其他新的引物；对于GFF来说，14个基因座表现良好，但是有无效的等位基因，其中7个效果很好。对于G. palpalis SL来说，只有四个基因座，需要无效的等位基因和口吃校正，似乎需要效果很好，因此需要其他文献中的其他基因座，包括X连锁标记，其中五个似乎效果很好（仅在女性中），但是新标记可能需要新的标记。
十、人工智能领域
A. AI PINAS：人工智能机器人技术助力新兴需求解决方案 DOST-PCIEERD 涵盖 21 个行业，通常分为工业、能源、新兴技术和特殊关注领域。我们的行业覆盖范围很广，几乎涵盖了所有领域，但卫生和农业除外，而卫生和农业由 DOST 的其他行业委员会负责。人工智能是新兴技术领域的重点行业之一。人工智能是 PCIEERD 的重点领域之一，因为它被视为引领菲律宾迈向第四次工业革命的重要技术之一。尽管人工智能被认为是强大的造福力量，但它也可能颠覆传统的商业模式和流程，从而成为一种威胁。为了最大限度地发挥人工智能的优势，我们需要发展我们在这方面的能力。在最新的 2019 年亚太人工智能就绪指数报告中，菲律宾的总体就绪得分为 44.2（满分 100 分），在新加坡、香港、印度、马来西亚、泰国和印度尼西亚等其他国家中排名第六。首先，为了建立一个能够提高该国在该领域的全球竞争力的熟练专家社区，DOST-PCIEERD 启动了一系列关于数据科学、机器学习、深度学习和人工智能的培训课程。这是与 MOOCs PH、Coursera、Google Philippines、Thinking Machines, Inc. 和 PCIEERD AI 专家委员会合作完成的。迄今为止，DOST-PCIEERD 已完成两个 (2) 个人工智能研发项目，并支持另外七 (7) 个项目。 调用原理 人工智能 (AI) 和机器人技术是工厂内外自动化任务的强大组合。近年来，人工智能在机器人解决方案中越来越普遍，为以前僵硬的应用引入了灵活性和学习能力。在全球市场上，主要的人工智能投资是商业和医疗保健，其次是金融和网络安全。支持的其他人工智能应用包括娱乐、体育、社交网络、教育、智能家居和公共安全。但在菲律宾，用于灾害风险管理和基础设施的人工智能是我们 2022-2024 年的主要优先事项。这与菲律宾发展计划（2017-2022）相一致，旨在继续建设灾害风险减少和管理 (DRRM) 利益相关者的能力并改善他们的协调服务。该计划同样与协调国家研发议程（2018-2022）相一致，旨在通过新兴技术提高相关利益相关者和行业竞争力。征集目标 提议的项目必须针对以下优先领域开发技术，并最好将其应用于灾害风险管理和基础设施。征集范围
太空公共资源的四种替代方案
人类在外层空间活动的迅速扩展很可能在未来 50 到 100 年带来新的经济、社会和政治困境。未来的治理将不得不越来越多地兼顾地球与空间的社会正义、资源权衡和环境可持续性问题。这对全球公域治理提出了新的挑战，即现有研究是否适合在全球背景下解决公域问题，以及外层空间公域治理是否与地球可持续性治理（不）融合。为了探讨这些问题，本研究使用情景构建技术，通过在 2022 年空间公域会议期间举办的研讨会生成替代未来情景。我们根据两个主要背景条件得出了四种未来情景：(i) 太空资源分配的公平程度，以及 (ii) 与地球可持续性（更具体地说是地球系统治理）的融合程度。四种替代方案是：(i) 太空卡特尔，其中太空资源的使用由富人和强者主导；(ii) 以地球为中心的淘金热，其中当前的“一切照旧”仍在继续；(iii) 开放空间（也称为太空乌托邦），其中太空资源的开放获取导致太空蓬勃发展，但牺牲了地球的可持续性；最后，(iv) 地球-太空可持续性，其中地球和太空的挑战通过综合治理模式得到解决。根据从这些情景中确定的挑战，我们讨论了政策和治理的具体和跨领域影响，以便在未来更好地解决太空公共问题。
