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卡塔尔改革 Hayya 平台以统一旅游签证流程
为方便世界各地的游客入境，卡塔尔旅游局周日以新形式重新推出 Hayya 平台，并立即生效。从现在起，新的 Hayya 平台及其智能手机应用程序将成为所有前往卡塔尔的旅游和商务签证的单一门户。这将统一游客、海湾合作委员会居民和与海湾合作委员会公民一起旅行的同伴的签证流程。需要签证才能进入卡塔尔的游客可以通过 Hayya 平台 www.hayya.qa 或通过智能手机上的应用程序申请，并参观 2023 年阿拉伯旅游之都多哈。此外，Hayya 持有者将享受无缝旅行和进入卡塔尔的连接，因为 Hayya 将启用哈马德国际机场的电子门入境。对于那些通过阿布萨姆拉边境陆路进入卡塔尔的游客，Hayya 平台将提供预登记选项，以便车辆更快入境，让游客在卡塔尔的周末度假或长期逗留更加顺利和愉快。对于海湾合作委员会 (GCC) 国民，该平台提供为同伴申请入境许可的选项。Hayya 平台还提供其他服务，帮助游客完善逗留，包括地图、交通选择、优惠和当前活动。最新发展
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威胁称为零日攻击，可以通过人工智能和机器学习模型轻松理解。查询。即使是生成这些查询的消息尚未被确定为威胁，AI也可以识别它们包含威胁并立即生成警报。被认为是新威胁的识别指纹的查询变成了智能，并通过更新分发，并提供了具有传统扫描工具的所有用户。
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上行因素： • 经营规模持续改善 30%，并维持营业利润率，从而带来更高的现金应计额。 • 营运资本周期改善 下行因素： • 由于收入或营业利润下降，净现金应计额降至 1 亿卢比以下。 • 大量债务融资资本支出削弱了资本结构 CRISIL Ratings 的政策是持续监控和审查其认可的评级。因此，CRISIL Ratings 会定期向公司寻求有关业务和财务表现的最新消息。然而，CRISIL Ratings 正在等待 Unify Technologies Private Limited (UTPL) 提供足够的信息，以便我们进行评级审查。CRISIL Ratings 将继续不时提供有关此信用的相关发展的最新信息。 CRISIL Ratings 还将信息可用性风险确定为评级评估中的一个关键信用因素，如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中所述。 关于集团 UTPL 成立于 2014 年，从事提供软件解决方案和服务的业务。 IT 服务包括应用开发和管理服务、产品工程和管理、基础设施管理服务、企业应用实施、支持和集成服务。它面向金融服务、零售、通信、制造、高科技、生命科学、能源、公用事业、资源和服务等垂直行业。该公司在印度海得拉巴、德里、班加罗尔、浦那和昌迪加尔设有 5 个办事处。它还在西雅图和美国纽约设有办事处。UTPL 由 Brahma Naidu Vella 先生和 Hima Bindu Vella 先生发起。Unify Technologies Inc 是 UTPL 在美国注册成立的全资子公司，从事提供软件解决方案和服务的业务。
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1.IEA 可再生能源报告，2023 年，https://www.iea.org/reports/renewables-2023/executive-summary 2.世界经济论坛：https://www.weforum.org/agenda/2024/01/energy-transition-renewables-capacity/ 3.Ember：https://ember-climate.org/insights/in-brief/tripling-renewables-and-doubling-efficiency-will-accelerate-a-fossil-phaseout/
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B.讨论和可能批准对UCR计划退款政策的更改 - UCR财务小组委员会主席兼UCR存款经理进行讨论和可能的董事会行动UCR财务小组委员会主席将介绍Finance Submistee在2025年2月19日，会议上批准的UCR退款政策的拟议更改，并批准了Finance Revud Read Colity。财务小组委员会建议UCR计划委员会采用这些更改，UCR计划委员会可以采取行动批准对UCR计划退款政策的更改。
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在动态行业的跳动心中，我们建立了更多的联系，并且在批判性地使它们计算。从扩大我们的“进入”活动和会议到发展在线社区并提供支持数据的营销解决方案，我们通过突破机会，可持续性和增长的界限来激活更多潜力。
基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划：
▪灾难侦察报告，当上传时，它可以快速摘要和信息检索[1]。▪对于特定的知识（例如，F级规模和EF尺度之间的统计关系），需要一些上传文档的提示。3。有关天气和气候模拟大型AI模型中最新进展的全面知识，但直到2023年。
具有同态加密数据空间的统一防御
联合学习（FL）促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作，而无需公开各个私人数据。尽管如此，FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响，特别是逃避数据中毒和建模反演攻击，从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击，缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战，我们介绍了f ederpography d efense（FCD），这是一个统一的单框架，与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密，并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中，并使用由Kullback-Leibler（KL）差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作，FCD消除了服务器上的解密需求，从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性，并将其应用于对基准数据集（GTSRB，KBTS，CIFAR10和EMNIST）上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD，以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比，我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避（影响> 30）和隐私攻击（MSE> 73）的实际可行性和巨大性。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。