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零工经济工作：注意保护漏洞
从零工工人的角度来看，灾难发生时的保护缺口表现为所需资源（例如，用于支付意外的额外开支或损失的收入）与可用资源（例如，储蓄和保险）之间的差额。人们普遍认为，患病和残疾时的收入补偿是平台工人面临的最严重的保护缺口。由于收入相对较低且不稳定，他们还面临着（意外的）医疗费用带来的财务压力。这一问题在医疗保险与受薪工作挂钩的国家尤为严重。低收入和不稳定的收入水平也使零工工人难以积累退休储蓄，而且由于许多国家的养老金制度都是基于正规的、正常的就业结构，因此无法充分反映越来越多不属于这些安排的工人。最后，许多零工工人的资产没有得到充分保护，无论是他们的“生产资料”，即他们的工作设备，还是一般和专业责任风险。
17.02.2025注意：所有顾问/诉讼人都是...
All concerned are requested to submit their applications for supply of digital copy of the cases pending in Hon'ble e-Courts of Delhi High Court in the set format (available on the official website of this Court under the heading “Public Notices/Download Forms”) to the Court Master of the Court where the matter is listed for hearing, who, in turn, will forward the same to the Portfolio/Digitization & Scanning Branch.要获得CD/DVD上的案例数字副本，申请人需要与申请书一起提交CDS/DVD。可以从有关法院大师那里收集包含数字数据的CD/DVD。要通过电子邮件获取案例的数字副本，必须在申请中提及申请人的电子邮件ID。只有那些已经提交了Vakalatnama的拥护者，亲自出现并且没有参与任何倡导者和提名的常设律师的诉讼人将有权申请数字副本。
注意个性化临床决策支持系统
摘要 - 健康管理已成为主要问题，因为新型疾病和复杂的症状被引入迅速发展的现代社会。建立一个更好，更智能的医疗基础设施是智慧城市的最终目标之一。据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。 通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。 此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。 为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。 我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。 因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。 此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。 因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。 索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
完成全系列 COVID-19 疫苗接种可有效预防 COVID-19 感染导致的重症、住院和死亡。两次接种之间的时间间隔取决于您接种的疫苗类型和公共卫生部门的指示。接种所有推荐剂量的 COVID-19 疫苗可保护您自己。
量子光学的注意：密度矩阵
彼此独立，n光子发生的可能性或时间间隔t是随机的。将时间段t分为n个间隔，每个间隔中找到一个光子的概率为p =`n/n;虽然每个间隔未找到光子的概率为1- p。然后，我们有每个间隔发现n光子的概率，
8A 订单征集 3 注意 - 新泽西州
命令批准 ATTENTIVE ENERGY TWO 1342 MW 项目为合格海上风电项目卷宗编号。 QO22080481 记录方：Brian O. Lipman 律师，新泽西州费率顾问部主任 Caroline Tkachuk，Attentive Energy LLC 董事会：新泽西州公用事业委员会（“委员会”或“BPU”）正在考虑对其第三次海上风电（“OSW”）招标（“第三次招标”）的回应，目标是实现 1,200-4,000 兆瓦（“MW”）的 OSW 容量，以进一步执行州长 Phil Murphy 的 2018 年第 8 号行政命令（“EO 8”），该命令于 2019 年由第 92 号行政命令（“EO 92”）修改，并于 2022 年由第 307 号行政命令（“EO 307”）再次修改。 1 EO 307 要求委员会全面实施 2010 年《海上风电经济发展法案》（“OWEDA”），以便新泽西州到 2040 年实现 11,000 兆瓦的海上风电装机容量。2
Attomics：基于注意的诊断和预后的架构
不同的生物过程（BPS）的破坏会对生物体产生负面影响并导致疾病状态。早期疾病在精确医学中起着重要作用，以改善临床决策。高通量方法的开发通过为每个患者（称为OMICS概况）轻松获取大量生物学信息，从而影响了精度医学。omics曲线是许多分子实体的相互作用引起的高维复杂特征。精密医学中使用的大多数机器学习方法中的第一个共同步骤是一个特征选择程序，可降低数据的大小以从单词构建分类器（Kourou等人。2015）。由于选择过程与前字典任务分离，因此仅将选定的功能用于下游预测（Liu等人。2019）。仅使用选定的功能限制了模型从省略的功能中提取隐藏信息的能力。深度学习可以从所有功能及其相互作用中提取和利用完整的信息。此特征可能对实现更好的预测性能很有用。在计算机视觉或自然语言处理中深度学习的最新成功之后（Lecun等人2015），不同的深度学习体系结构成功地应用于OMICS数据。它允许具有非线性建模的特征的高度抽象，并且可以处理复杂
IPO注意 - 质量电力设备有限公司
于2001年9月20日成立，质量电力设备有限公司是一名印度玩家，为关键能源过渡设备和电力技术提供服务。公司为电网连接和能源过渡提供高压电气设备和解决方案。他们是一家技术驱动的公司，专门从事发电，传输，分销和自动化领域的电力产品和解决方案。此外，该公司还提供针对新兴应用程序（例如大规模可再生能源）量身定制的设备和解决方案。公司是高压直流电流（“ HVDC”）和灵活的交流传输系统（“事实”）网络的重要高压设备的全球制造商之一。这些设备和网络构成了从可再生能源到传统电网的能量过渡的关键组成部分。在能源过渡领域的二十年经验中，该公司为有效的电力传输和高级电力自动化提供了广泛的产品。公司的产品包括反应堆，变压器，线路陷阱，仪器变压器，电容器库，转换器，谐波过滤器和反应性电源补偿系统。此外，公司的电网互连解决方案具有STATCOM和静态VAR补偿器系统（“ SVC”）等技术。他们的国内和全球足迹使他们能够迎合印度和全球客户群。根据这一收购，Endoks成为其间接子公司。公司在印度的制造业务分布在两个地点，包括桑格利，马哈拉施特拉邦和喀拉拉邦的阿尔瓦。作为公司全球扩张的一部分，他们在2011年获得了Endoks Enerji Anonimis Irketi（“ Endoks”）的股本的51％，该公司在土耳其安卡拉拥有设计，运营，组装，项目管理和交付设施。截至2024年9月30日，该公司拥有143位客户。他们的最终客户包括电力公用事业，电力行业和可再生能源实体。该公司来自国际市场的收入为11.799亿卢比，24.251亿卢比，19.4833亿卢比，截至2024年9月30日的六个月，截至3月31日，截至2024年3月31日，2024年，20223年和2022222222222，零件的六个月，截至2024年9月30日的六个月，该公司为13.565亿卢比，持平。 76.93％和其总收入收入的74.27％。
电动机的基于频道注意的MLP混合网络...
抽象的卷积神经网络（CNN）及其变体已成功应用于基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）解码任务。但是，这些基于CNN的算法通常在感知脑电图信号的全球时间依赖性方面存在局限性。此外，他们还忽略了不同脑电图渠道对分类任务的各种贡献。为了解决此类问题，提出了基于脑电图的MI解码的新型基于渠道注意的MLP混合网络（CAMLP-NET）。具体来说，基于MLP的体系结构在此网络中应用于捕获时间和空间信息。注意机制进一步嵌入了MLP混合物中，以适应不同的EEG通道的重要性。因此，提出的CAMLP-NET可以有效地学习更多的全球时间和空间信息。新构建的MI-2数据集的实验结果表明，我们提出的CAMLP-NET比所有比较算法实现了优越的分类性能。