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World File Search System奥格
命令；1.) 被告 BPD 的驳回动议 14 获准。2.) 被告奥格登警官的驳回动议 18 部分获准。3.) 被告警官的驳回动议 20 获准。4.) 原告对被告的平等保护索赔、过失索赔和蒙大拿州宪法索赔在此不带偏见地被驳回。原告对被告警官和奥格登的州法律索赔在此不带偏见地被驳回。原告对奥格登警官的 § 1983 索赔在此部分不带偏见地被驳回。由法官 Brian Morris 于 2024 年 11 月 18 日签署。（TLO）
根据本章第 1 至 3 部分的规定对政府实体提起的追偿完全禁止原告以相同事项为由对导致索赔的疏忽或其他可诉行为的员工提起任何诉讼或追偿损害赔偿。在针对政府实体的诉讼中，如果政府实体承认或受以下条款的约束，则导致诉讼的员工因相同事项免于承担责任：
模块手册 - 奥格斯堡大学
5) 模块组 C1：辅修普通管理与经济学 (ECTS: 30) 第 6 版（自 SoSe24 起） 模块组 C1：辅修普通管理与经济学包括学位课程的所有模块（“硕士”课程除外）论文”模块）。尚未成功提交的有效版本。
从奥约州奥格博莫索选定垃圾场分离的土壤微生物的抗生素敏感性概况
摘要 由于大多数垃圾场缺乏渗滤液收集机制，废物被认为是土壤病原体的来源。本研究旨在检测垃圾场土壤中的微生物，并测试检测到的微生物对选定抗生素的敏感性。土壤样本是从尼日利亚奥约州奥格博莫索的五个独立垃圾场收集的。从收集的土壤样本中分离出八种细菌和八种真菌。使用传统的纸片扩散法对从收集的土壤样本中提取的细菌和真菌进行抗生素敏感性测试。结果表明，真菌分离株的微生物负荷在 1.7 到 4.8 x 10 5 CFU/g 之间变化，而细菌种群的微生物负荷在 1.0 到 8.0 x 10 5 CFU/g 之间变化。垃圾填埋场土壤样品中检测到的真菌分离物有链格孢菌、白色念珠菌、红酵母、尖镰孢菌、黄曲霉、塔玛曲霉、镰刀菌和指状青霉，细菌分离物有枯草芽孢杆菌、蜡状芽孢杆菌、表皮葡萄球菌、梭状芽孢杆菌、醋酸杆菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌。检测的细菌种类对头孢呋辛完全耐药，但对庆大霉素和氧氟沙星完全敏感。在不同剂量下，真菌分离株对灰黄霉素、伊曲康唑和酮康唑表现出耐药性和敏感性。根据这项研究的结果，庆大霉素和氧氟沙星等抗生素应被视为预防土壤传播的革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌感染的第一道防线 关键词：垃圾、垃圾场、土壤、微生物、抗生素耐药性。 引言在尼日利亚以及许多其他发展中国家，城市和农村地区都受到垃圾、塑料、瓶子、一次性杯子、废弃轮胎甚至人类和牲畜排泄物等废物的困扰。许多垃圾场，特别是在中低收入国家，缺乏适当的基础设施和资源来有效地管理废物，导致不受控制的倾倒和环境恶化（Mor 和 Ravindra，2023 年）。这些废物在视觉上不美观，会产生难看的景观，并散发出难闻的气味，特别是当它们的有机成分被腐烂细菌分解时（Gadallah，2016 年）。垃圾场的微生物群落通过有氧和厌氧分解、发酵和产甲烷等过程促进有机物的降解和转化（El-Saadony 等人，2023 年）。然而，
SIR20235139.PDF-西弗吉尼亚州俄亥俄河冲积含水层的水质指标 流量对在里奥格兰德盆地上层气候的潜在变化的响应 飞行中的基础科学： - USGS出版物仓库 美国的气候变化和未来的水供应 天然石墨 - 矿物商品摘要2024 矿物商品摘要2024（锂）-USGS.GOV 石墨| 2019年矿产年鉴
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丹尼斯·奥格（Dev Div）传记
演讲者：丹尼斯·恩格（Dennis Ong）博士丹尼斯·奥格（Dennis Ong）博士是一位技术主管，以其在AI和云转型领域的工作而闻名。他目前在亚马逊网络服务（AWS）担任职位，他负责为《财富》 100强公司的业务和技术创新。他在AWS中的重点是AI和云转换，这涉及帮助组织利用尖端AI技术来创建令人兴奋的新应用程序和用例。DR ONG也参与了学术和研究界。他是宾夕法尼亚大学精确研究中心行业顾问委员会的技术和业务顾问。该中心专门从事Genai研究，其中涉及探索可信赖的AI用于各种应用。在AWS担任AWS的角色之前，ONG博士领导了Verizon的研究团队，该团队专注于5G和AI。在他的领导下，这些团队开发了创新的AI应用程序，并通过与本田研究所和密歇根大学合作展示了世界上第一个5G/AI自动驾驶汽车，实现了重要的里程碑。这一成就代表了自动驾驶汽车领域中两种尖端技术（5G和AI）的融合。dr Ong也被公认为是世界知名的演讲者，他在TEDX活动中就与技术转型有关的主题进行了演讲。他已经谈到了诸如“通过机器学习转换物联网”和“用区块链来保护世界”之类的主题，强调了新兴技术在重塑行业和确保数字生态系统中的新兴技术的作用。此外，ONG博士是全球会议上经常出现的主持人，涵盖了包括5G，AI，自动驾驶汽车，物联网和区块链在内的一系列主题。认可他对该领域的贡献，ONG博士获得了许多与5G和AI技术有关的专利。他的工作反映了推动技术界限并推动有可能改变行业并改善人们生活的创新的承诺。ONG博士的学术背景包括获得芝加哥大学布斯商学院荣誉的MBA学位。 他还拥有电气和计算机工程博士学位，他从俄亥俄州立大学获得了他的荣誉。 他的学术参与扩展到俄亥俄州立大学计算机科学与工程系的兼职教职员工。ONG博士的学术背景包括获得芝加哥大学布斯商学院荣誉的MBA学位。他还拥有电气和计算机工程博士学位，他从俄亥俄州立大学获得了他的荣誉。他的学术参与扩展到俄亥俄州立大学计算机科学与工程系的兼职教职员工。
人工智能在疫情期间的分析：巴西北里奥格兰德州新冠肺炎病床占用情况
COVID-19 大流行已被视为全球最大的卫生危机之一。在巴西的北里奥格兰德州，RegulaRN 平台是用于管理 COVID-19 患者床位的卫生信息系统。本文探索了使用 RegulaRN 数据的机器学习和深度学习技术，以确定预测住院患者结果的最佳模型和参数。共分析了 25,366 条 COVID-19 患者的床位规定。分析的数据来自 2020 年 4 月至 2022 年 8 月的 RegulaRN 平台数据库。从这些数据中，从 20 个可用特征中选择了 9 个最相关的特征，并排除了空白或不确定的数据。接下来是以下步骤：数据预处理、数据库平衡、训练和测试。结果显示，使用随机梯度下降优化器的多层感知器模型在准确度（84.01%）、精确度（79.57%）和 F1 分数（81.00%）方面表现更好。通过均方根传播，召回率 (84.67%)、特异性 (84.67%) 和 ROC-AUC (91.6%) 达到了最佳结果。本研究比较了不同的机器学习和深度学习计算方法，其目标是对来自 RegulaRN 平台的 COVID-19 患者床位管理数据进行分类。研究结果使我们能够确定最佳模型，以帮助卫生专业人员管理 COVID-19 患者的床位。本文的科学发现表明，通过数字健康解决方案应用的计算方法可以在公共卫生危机情况下协助医疗监管机构和政府机构做出决策。
南里奥格兰德联邦大学
供应商管理对于零售行业的公司来说是一个重要的过程，因为它直接影响他们的竞争优势，影响最终产品的质量和业务成本。本研究的目的是提出一种评估零售公司供应商绩效的方法。为此，我们探索了与供应链管理、供应商选择流程和供应商绩效评估相关的方面。通过文献综述，可以分析最常用的评估方法和标准。这项工作分为六个阶段。第一部分是对公司供应商评估的背景和流程的分析。然后定义了方法、标准及其权重以及评估指标。最后对供应商进行了评估并验证了解决方案。所用的方法是MAUT（多属性效用理论）。该研究的主要结果包括：（i）确定 MAUT 方法的优点和缺点； (二) 获得与供应商评估相关的标准、权重和指标； （三）对公司某一部门供应商的绩效进行评估； （iv）分析特定供应商的标准，找出需要改进的点及其对研究公司战略的影响。