在喀拉拉邦提出的平台合作社模型,在国际劳工组织(ILO)的原则的指导下,提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数(HDI)为0.794,但青年劳动力的参与仍然很低,有42.63%的人从事就业,教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会(K-DISC)领导下的喀拉拉邦知识经济特派团(KKEM)旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展,将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统(DWMS)之类的计划,KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作,获得了103,108多个职位,并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战,包括缺乏劳动力保护,不稳定的收入和剥削性实践。为了回应,KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合,促进民主治理,共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力,并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例,例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决,KKEM的方法优先考虑法律认可,公平待遇,公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源,KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平,更可持续的开放经济生态系统,从而有助于实现可持续发展目标的发展。
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I. Chimborazo的理工高中(ESPOCH),厄瓜多尔。 div>II。 div>武装部队,埃斯佩,厄瓜多尔。 div>iii。 div>厄瓜多尔UTA的Ambato技术大学。 div>iv。 div>Vicente Leon Technology Institute,厄瓜多尔。 div>
lumma窃取器是通过网络钓鱼电子邮件,恶意广告,剥削套件,折磨YouTube视频促进破解软件的折磨,以及最近通过伪造的Captcha页面。这些CAPTCHA页面欺骗用户单击它们,运行下载恶意软件的基本64编码的PowerShell脚本。PowerShell脚本使用了一个受信任的Windows实用程序MSHTA.EXE,下载并执行包含Lumma有效载荷的JavaScript。有效载荷是通过混淆的脚本,下载的存档文件执行的,并将恶意代码注入合法应用程序。为了逃避防病毒检测,诸如“ killing.bat”之类的脚本用于通过扫描防病毒过程来识别和禁用安全软件。在数据盗窃过程中,浏览器存储的凭据,cookie,加密货币钱包信息,2FA令牌以及带有“种子”,“ Pass”或“ Wallet”之类的关键字的文件。被盗数据通过用于C2通信的加密HTTPS连接传输到攻击者控制的服务器,通常托管在“ .shop”域或CDN上。隐形策略包括扫描VMS和调试工具,将恶意活动隐藏在背景过程中,并使用受信任的系统工具避免检测。
c在本演讲中包含的陈述构成了前瞻性陈述。“预期”,“继续”,“估计”,“期望”,“五月”,“意志”,“项目”,“应该”,“相信”,“相信”和类似表达式通常用于识别前瞻性陈述。使用前瞻性陈述反映了我们有关绩效,业务和未来事件的当前观点,期望,估计和/或预测,在本演讲中包括与其他有关的陈述,以及其他信息:关于我们的业务的期望;与我们的业务目标,目标和时间表有关的期望;对医疗市场中AI的期望以及对新知识产权发展的期望。前瞻性陈述是基于当时对我们运营的业务以及行业和市场的预期,预测和假设,包括:不可预见的延误,破坏,市场力量,市场力量,法规或法律,这些延迟,市场力量,法规或法律将阻止我们从事我们的业务;而且我们将能够获得所需的资本。前瞻性陈述不能保证未来的绩效,并且涉及难以预测的风险,不确定性和假设,包括而不受限制:我们可能会遇到无法预料的延误,结构困难或成本,从而影响我们的项目,运营,业务,财务绩效或流动性或流动性;我们将无法推进我们的业务计划或继续运营;我们将无法为运营获得保险;我们将无法保护我们的知识产权;我们将无法开发和商业化,或获得从我们知识产权衍生的产品商业化的监管批准;对我们知识产权开发的产品的监管批准可能会导致重大延误;我们可能不会使用我们的平台获得其他第三方客户;以及与发生民族灾难,敌对行动,战争或恐怖主义行为,我们的声誉,我们的关键人员,竞争,员工关系,在经济状况下的潜在衰退,外汇爆发,货币市场中的流失,货币市场中的流动,政府对国家利益率的变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的投资变化,我们的业务变化可能会变化,加拿大或我们打算运营或打算运营的任何其他国家的控制,法规以及政治或经济发展。
在过去的几十年中,描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而,目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台,DECIMER.ai(化学图像识别深度学习)致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包,光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
Asteraceae是最大的被子植物家族,因其出色的药用,园艺和观赏价值引起了广泛的关注。然而,关于星形科植物的研究由于复杂的遗传背景而面临挑战。随着测序技术的持续发展,从星状科物种中积累了大量的基因组和遗传资源。这促使对这个多样化的植物群中对全面的基因组分析的需求。为了满足这种需求,我们开发了Asteraceae基因组学数据库(AGD; http://cbcb.cdutcm.edu.cn/agd/)。AGD充当集中和系统的资源,赋予了各种领域的研究人员,例如基因注释,基因家族分析,进化生物学和遗传育种。AGD不仅包含高质量的基因组序列和细胞器基因组数据,而且还提供了广泛的分析工具,包括BLAST,JBROWSE,SSR FINDER,HMMSEARZER,HMMSEARCH,HEMMAP,HEATMAP,PRIMER3,PLANTIMSISMASH和CRISPRCASFINDER。这些工具使用户能够方便地查询,分析和比较各种星际科中的基因组信息。AGD的建立在推进Asteraceae基因组学,促进遗传育种并通过为研究人员提供全面且用户友好的基因组资源平台来维护生物多样性方面具有巨大的意义。