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naturgy energy group, sa - NET
Naturgy Finance Iberia，Sau（以前，Naturgy Finance BV和Gas Natural Fenosa Finance bv）（要约人）是该公司的全资子公司，今天宣布向保证债券的持有人邀请在2026年（XS1396767854），保证债券的债券为1,000,000,000欧元，达到1.375％的成熟度（XS1551446880），保证债券的债券为1,000,000,000欧元，总计为1.375％的保证2027年的5％成熟（XS1551446880），保证债券中的债券为1,000,000,000欧元，为2027年的1.375％（XS15551446880），保证债券为1,000,000,000欧元，为1.250欧元，为1.250欧元...要约人发行并由本公司担保的 800,000,000 欧元、年利率为 0.875%，于 2025 年到期（XS1718393439）和 850,000,000 欧元、年利率为 1.500%，于 2028 年到期（XS1755428502）（统称“债券”），以现金方式并依照特定条件向要约人出售这些债券。要约人拟接受持有人对所有系列债券提出的最高总本金金额 1,000,000,000 欧元的出售要约，但不影响要约人自行决定以任何理由修改上述金额的权利。
GP 10年健康计划响应
基因人基因人是在英国工作的注册慈善机构。我们为患有遗传状况的人，他们的家人和照顾者提供支持和信息。我们加强了与各个社区合作的特定条件支持群体的韧性。我们主张并与所有利益相关者合作，以实现变革，以改善社区的生活。在这一反应中，我们关注的是那些患有罕见遗传状况的人的经历，而不是常见的条件，因为我们知道，大型患者组织正在为共同的遗传条件提交反应，而稀有和极少数罕见的遗传特异性支持小组通常无法参与咨询。基因人民也是几个联盟的参与者，他们将提交这次咨询。我们认可专门的医疗保健联盟，处方指控联盟，遗传联盟英国和残疾儿童伙伴关系的回应。罕见的疾病环境中，英国大约有350万人受到罕见状况的影响（https://www.gov.uk/government/publications/uk-rare-diseases-framework/--------------------------------diseases-framework），这意味着更多的人来自较广阔的家庭，他们参与了他们的范围和支持他们。
研究文章是一种听觉诱发磁场的新识别方法
摘要：本文将条件令牌（CT）定义为具有特定条件的令牌，并提出了其在智能合约中操作的使用功能，以便可以在公共区块链中部署。如果CTS被交换为/同等的货币，那么所有条件均已实现，即所需的履行和义务/权利。在使用中，义务类型的CT可以用作可划分的抵押贷款，也可以用作应收账款，应付账款和凭证的代表。虽然权利类型的CT可以用作可分开的固定收入债券或投资工具。因此，可以将两种类型的CT与匹配的方法集成在一起，因此可以在分散率的任何类型的对等（P2P）系统中使用，例如众筹和P2P贷款。本文应用了这个新模型来解决供应链财务的复杂问题。对于可行性，本研究得出结论是CT是“ Verdinglichung obsigatorischer rechte”，而在成本和收益方面，CTS比当前的公司贷款更好。此外，它还能够将风险转移给其他投资者。在实施方面，本文提出了一个系统框架，并完成了系统概念证明。
临床状况，付款人频繁，昂贵的医院再入院，2020年
该医疗保健成本和利用项目（HCUP）统计简介介绍了有关临床状况的全国估计，其医院再入院率，成人（18岁以上）使用2020年全国性的重新入境数据库（NRD）的成人（18岁及以上）。在2020年1月至11月之间初次住宿（索引入院）的30天内，任何原因的入院被定义为医院入院。预期付款人提出了三个重新读数指标：（1）重新入学数量最高的条件，（2）重新入院率最高的条件以及（3）平均再入院成本最高的条件。预期的付款人和状况（主要诊断）是基于指数的。针对癌症和癌症相关疗法的指数入学包括在整体再入院统计中，但在特定条件的统计数据中未报告。与其他条件相比，针对癌症和癌症相关治疗的再入院更有可能被计划和预期。由于NRD数据的样本量很大，因此在统计学上很明显。因此，在本统计摘要中讨论了大于或等于10％的差异。
共同开发恢复公正和学习文化的指南
患者和员工的安全以及卫生服务中的危害源于复杂的自适应人类和技术系统，这些系统提供医疗保健，并在当天特定条件融合在一起时发生（13、24、25）。必须通过人与复杂过程的相互作用来创建医疗保健的安全性（26），这需要安全-I的范例。这些包括对复杂系统（安全性II和弹性医疗保健）的不同观点（13、18、27、28）以及一种融合生成型（29-31）和对话（10、32-34）方法的组织领导和文化的不同方法（恢复性公正和学习文化）。一个有弹性的组织预期（15，35），并且对异常条件和预期具有灵活性和反应（15，36）。一种生成的方法，利益相关者参与对话，使他们有能力开发出理解其处境并产生可以使用数据测试的动作的新想法，这比上层，程序化方法更有可能促进对复杂问题的敏捷反应（8、32、32、34、37、38）。
生成的AI可改善Web可访问性-IJRPR
D-1,2,4-丁二醇（BT）是增塑剂，聚合物，阳离子脂质和药物生产中的重要化学物质。它在1,2,4-丁二醇三硝酸酯（BTTN）生产中也具有重要作用，这是一种适合更换传统硝酸甘油（Abdel-Ghany等，2013; Cao等，2015）的推进剂和爆炸性配方中的能量增塑剂。对冲击，较高的热稳定性和挥发性较小的敏感性比硝酸甘油的优势降低了（Gouranlou，＆Kohsary，2010年）。Chemical reduction of malic acid using NaBH 4 leads to 1,2,4-Butanetriol producedion (Gouranlou & Kohsary, 2010; Bamba et al., 2019), Although this production process generates great amount of borate salts as a disposal by-product, but provide other catalysts such as copper chromite and rubidium for 1,2,4-butanetriol production (Niu et al., 2003年），催化减少需要特定条件，例如高压和高温。此外，副产品的不可避免的产生降低了1,2,4-丁二醇生产率（Niu等，2003； Bamba等，2019）。
神经元动力学的一维近似揭示了计算策略
神经元活动与其所体现的计算之间的关系仍然是一个悬而未决的问题。我们开发了一种新颖的方法，该方法将观察到的神经元活性凝结成一种定量准确，简单且可解释的模型，并在从秀丽隐杆线虫中的单个神经元到人类fMRI的各种系统和尺度上验证它。该模型将神经元活性视为互锁一维轨迹的集合。尽管它们具有同步性，但这些模型还是准确地预测了人类参与者做出的未来神经元活动和未来的决策。此外，由互连轨迹形成的结构（脚手架）与系统的计算策略密切相关。我们使用这些SCAF-folds比较了在同一任务上训练的灵长类动物和人工系统的计算策略，以识别人造代理人学习与灵长类动物相同策略的特定条件。使用我们的方法论提取的计算策略预示了新型刺激的特定错误。这些结果表明，我们的方法是研究各种系统之间计算与神经元活动之间关系的强大工具。
网络连接工程的土地权益指南
配电系统的一个组成部分，专用于向现场供电，包括从街道到客户电气装置的服务线路。物业服务。Endeavour Energy 的物业团队负责评估和批准土地权益问题。保护区。设计图中所示的场地连接资产周围的区域，受场地特定条件的保护。PTB 向 Endeavour Energy 支付的可退还的物业使用权保证金，以便在客户授予所需的土地权益之前建造、检查和调试连接项目。限制 根据 1919 年《产权转让法》设立的土地使用限制 公共道路 根据 1993 年《道路法》专用于公众的土地，包括人行道和巷道 注册土地权益 地役权、限制、通行权或积极契约 RPA 交易 根据 1900 年《不动产法》规定的形式，包括转让授予地役权 [LRS 表格 01TG]、规定机构对土地使用的限制 [LRS 表格 13RPA]、积极契约 [LRS 表格 13PC]
人工智能、自动化和文化政治
摘要 本文追溯了自动音乐母带制作的基础设施政治，以揭示当代人工智能 (AI) 的迭代如何塑造文化生产。本文探讨了 LANDR 的出现，这是一个提供自动音乐母带制作的在线平台，建立在被称为人工智能的监督机器学习之上。机器学习将日益成为声音和图像信号处理不可或缺的一部分，塑造媒体文化的声音、外观和感觉。虽然 LANDR 是机器学习所谓“大爆炸”的产物，但如果没有特定条件，它就不可能存在：特定类型的可比数据，以及特定的美学和工业条件。反过来，母带制作作为一种基础设施实践，已成为音乐流通中不可或缺但研究不足的一部分。在这里，我们分析了机器学习和母带制作的交叉历史，以及 LANDR 在自动化音频工程其他领域方面的失败。通过这样做，我们批判了人工智能必然性的论述，并展示了机器学习必须以何种方式构建或重新构建文化和审美实践，以实现自动化，以服务于数字分发、识别和推荐基础设施。
MCM：多条件运动综合框架
有条件的人运动合成（HMS）旨在产生符合特定条件的人类运动序列，哪种文本和音频是用作条件的两个主要模态。虽然现有的研究主要是在单一条件下进行的，但多条件的Human运动合成仍然没有被逐渐解散。在这项研究中，我们根据由主分支和控制分支组成的双分支结构提出了一个多条件HMS框架，称为MCM。该框架有效地扩展了扩散模型的可观性，该模型最初仅基于文本条件，并将其延伸到听众条件。此扩展包含音乐到舞蹈和共同语音的HMS，同时保留了动作模型中固有的固有运动质量和语义关联的Capabilies。此外，我们提出了将基于变压器的扩散模型（指定为MWNET）为主要分支的实用。该模型擅长理解运动固有的空间复杂性和相互关联相关性，这是通过多明智的自我发项模块的整合来促进的。广泛的实验表明，我们的方法实现了单条件和多条件HMS任务的竞争结果。