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World File Search System符合
A-EE 02-2025 BID文档（符合...
注意：1。在本文档和其他文档中所指但未附加的文档中，以下单词彼此同义。1.1。客户，雇主，Ekurhuleni市（COE）。1.2。出价，招标及其变化1.3。合资 /财团2。< / div>非常重要的通知：竞标者必须注意，只有在需要额外空间的情况下，只有在投标文件中填写的信息，因此，只有当附件中附加信息的位置按页码和部分标题正确地介绍。提供的其他任何地方的信息将被忽略，这可能导致拒绝投标。3。不明确要求的信息的附件或包含是不可取的，并导致判给投标的延迟。这包括公司个人资料和简历，如果没有明确要求。请注意，可能会在COE网站上宣传可能的修正案/附录。仍然是投标人的责任，每天检查COE网站，并在截止日期之前对相关联系人的出价进行任何查询。竞标结束后，将不允许沟通成功和失败的竞标者列表将在该市的网站上发布。请注意，所有出价文档也可以在我们的网站上免费下载。请注意，将在COE网站上宣传有效性的扩展（如果适用）。
太浩地区规划局南岸地区规划符合性检查表
采用的土地使用和分区图与区域规划图 1（概念性区域土地使用图）基本一致。区域规划和相关文件、地图和法令的制定目的就是要符合区域规划。区域规划的制定包括道格拉斯县和 TRPA 员工、公众和其他利益相关者之间的合作。TRPA 确定区域规划符合区域规划，TRPA 最初于 2013 年采用该规划，并在 2023 年对其进行修订，允许宗教集会使用，无需特殊使用许可证。拟议的修订包括扩大金斯伯里商业城镇中心边界，通过消除分割地块，为类似开发创造一致的土地用途
当联合学习符合水印时
摘要：联合学习（FL）是一种允许多个参与者协作训练深神经网络（DNN）的技术，而无需集中数据。除其他优点外，它具有保护隐私性的财产，使其对在敏感环境（例如医疗保健或军方）的应用中具有吸引力。尽管没有明确交换数据，但培训程序需要共享有关参与者模型的信息。这使各个模型容易受到恶意演员的盗窃或未经授权的分配的影响。为了解决机器学习（ML）的所有权保护问题，在过去的五年中已经开发了DNN水印方法。大多数现有的作品都以集中式的方式着重于水印，但仅针对FL及其独特的限制设计了一些方法。在本文中，我们概述了联合学习水印的最新进步，阐明了这一领域中出现的新挑战和机遇。
机器学习符合法律
09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。 通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。 由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。 该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。 我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。
关于人类增强的讨论符合科学
摘要从学术文章集合中对引文流的分析可能会为其主题重点和主要概念的家谱提供宝贵的见解。在这项研究中，我们采用主题模型来描述1,360篇关于增强人类生活的生物伦理讨论的论文。随后，我们对该子库中引用的近11,000份参考文献进行了分析，从鸟眼的角度来进行定量检查，这一学者的开放程度到生物科学中产生的专业知识。尽管几乎一半的分析参考文献指出了被归类为自然科学和工程（NSE）的期刊，但我们并未发现在生物科学对人类增强讨论的讨论中最新发现的智力影响的有力证据。我们认为，围绕人增强的大部分话语都以“科学虚构的思想习惯”所影响。我们的发现指出，在讨论有关增强人类生活的讨论中需要采取更加了解科学的方法。
符合性证书
本证书的有效性取决于组织是否按照 ABS Quality Evaluations, Inc. 1701 City Plaza Dr Spring, TX 77389 USA 的管理体系认证要求维护其体系。该证书的有效性取决于组织是否及时以书面形式通知 ABS Quality Evaluations, Inc. 管理体系或其组成部分的重大变更。可通过访问网站 (www.abs-qe.com) 或使用智能手机扫描右侧的代码来确认有效性。对于在中华人民共和国颁发的证书，信息也可以在中华人民共和国国家认证认可监督管理委员会的网站 (www.cnca.gov.cn) 上进行验证。证书仍归 ABS Quality Evaluations, Inc. 所有，应要求将其退还给 ABS Quality Evaluations, Inc.。
乳突的多符合元分析发现了各种不同的敏感性基因座
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年1月31日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.28.25321288 doi：medrxiv preprint
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。
1856：费氏弧菌培养基，符合 ISO 11348-1:2007 标准
NaCl 30.000 g NaH 2 PO 4 x H 2 O 6.100 g K 2 HPO 4 x 3 H 2 O 2.750 g MgSO 4 x 7 H 2 O 0.204 g (NH 4 ) 2 HPO 4 0.500 g 甘油 3.000 ml 酪蛋白胨 5.000 g 酵母提取物 0.500 g