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World File Search System发布
武装部队部新闻发布会
会议将讨论武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努先生的议程以及该部的当前问题。本周将呈现两个主题焦点。第一篇将致力于发布《运营法手册》。该报告将由武装部队部法律事务副主任卡米尔·福尔女士发表。第二个主题将由陆军总参谋部发言人皮埃尔·高迪利埃上校在行动更新中介绍。会议将专门介绍圣女贞德 2023 任务。圣女贞德小组指挥官 Emmanuel Mocard 上尉将概述任务要点。
PEGASE 23 新闻发布会 2023 年 6 月 22 日星期四
在阿拉伯联合酋长国、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、卡塔尔和吉布提的技术和强化中途停留期间，合作伙伴关系将得到更新，支持点也将得到巩固。空天军的空中力量将首次在韩国停留，然后在日本停留。 PEGASE 23 从法国本土进行的空中部署任务是 PEGASE 22、2021 年的 HEIFARA 和 PEGASE 18 部署的延续。
初级计算研究人员发布
○ Experience with web development (HTML, CSS, Javascript, React, Vue, Svelte, three.js, d3.js, leaflet, mapbox) ○ Experience with data analysis (Python, pandas, numpy, scikit-learn, SQL) ○ Experience with GIS tools (QGIS, ArcGIS, ArcMap, Leaflet, or MapBox) ○ Experience with command line interface and用于文件操作的脚本工具●具有灵活和独立工作以及指导的验证能力●较强的书面和口语交流技巧；能够记录对细节的关注并纳入关键反馈的能力●展示了研究技能和经验在跨学科团队上合作的经验●通过暴露于敏感/图形内容的学习最佳实践的兴趣●开放的探索，使用和学习新方法，框架和工具和工具●熟悉设计，访问和访问权限
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Cloudflare 投资者日 2022 - 首席执行官主题演讲 [已发布]
本演示文稿和随附的口头评论包含联邦证券法所定义的明示和暗示的“前瞻性”陈述，这些陈述涉及重大风险、假设和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均可视为前瞻性陈述，包括但不限于我们产品的当前和计划功能、对未来经营业绩或财务业绩的预期、业务战略和计划、COVID-19 疫情对我们和其他业务以及总体经济状况的影响、市场趋势、规模和增长机会、某些关键财务和运营指标的计算、资本支出、未来运营计划、竞争地位、技术能力和战略关系，以及与前述内容相关的假设。前瞻性陈述本质上受风险和不确定性的影响，其中一些无法预测或量化。在某些情况下，您可以通过“可能”、“将”、“应该”、“可以”、“预期”、“计划”、“预期”、“相信”、“估计”、“预测”、“打算”、“潜在”、“将”、“继续”、“持续”等术语或这些术语的否定词或其他类似术语来识别前瞻性陈述。您不应过分依赖任何前瞻性陈述。前瞻性陈述不应被理解为对未来业绩或结果的保证，也不一定能准确表明此类业绩或结果将在何时实现或实现。
elva -Q3 2024新闻发布最终-v3.docx
“我们继续通过新产品开发，业务开发计划，并继续为我们的核心材料处理电池产品线的稳定利润增强业务，” Electrovaya首席执行官Raj Dasgupta博士说。“我们在本财政年度的重点，以及我们在本季度取得重大进展的地方是建立基础，以便企业可以在2025财年及以后的快速增长轨迹。这不仅包括为当前和新的OEM合作伙伴开发新产品线，而且还包括建立财务合作伙伴关系以维持我们的长期增长目标。尽管我们继续期望2024财年将是强劲的一年，但我们正在从客户到2025财年的订单转移到2025财年的影响，尤其是当这些订单与他们的新仓库建设相关时。
职位发布气候行动顾问（多个员工）
●分析：解释财务，能源和排放数据；为市议会，大学和公司领导以及公众撰写报告和计划；监测行业的进步和政策；并进行研究。●公众参与：支持气候行动计划与各种有兴趣和受影响的当事方和政府工作人员的参与，向更广泛的非技术受众解释了技术细节，并将参与与分析联系起来。●区域环境专业知识：了解美国，加拿大或法国加拿大气候规划的独特动态（重点是魁北克）。●实施：导航市政结构，开发系统变更模型，确定资金机制和人员配备建议以及制定跨部门政策以实现气候目标。●项目领导力：作为主要客户联系，管理SSG项目团队并与亚顾问合作，并领导报告和计划开发。●适应/脆弱性/韧性：分析技术建模输出，研究气候危害和脆弱性以及审查市政政策和文件。
发布者
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![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控