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对锌钛纳米颗粒的锌掺杂的影响
A.P.，印度。 摘要：本研究的重点是Zn X La 1 -X TiO 3（x = 0.1-0.7）（Zlto）纳米颗粒的合成和表征。 X射线衍射模式证实了四方结构和相纯度，随着锌含量的增加，晶胞尺寸扩大。 形态分析揭示了球形颗粒，杆和纳米级颗粒的形成。 紫外可见光谱表明，根据“ x”的值，范围为3.01 eV至3.64 eV的带隙（E G）。 还检查了介电参数的频率和组成依赖性。 使用复杂的介电模量和阻抗光谱法有效地分析了空间电荷极化。 cole-cole地块证实了Zlto材料的半导体性质，这是由完整的半圆形弧证明的，并揭示了存在非狂热型弛豫的存在。 关键字：纳米颗粒；水热；结构;形态学;乐队差距；电介质。A.P.，印度。摘要：本研究的重点是Zn X La 1 -X TiO 3（x = 0.1-0.7）（Zlto）纳米颗粒的合成和表征。X射线衍射模式证实了四方结构和相纯度，随着锌含量的增加，晶胞尺寸扩大。形态分析揭示了球形颗粒，杆和纳米级颗粒的形成。紫外可见光谱表明，根据“ x”的值，范围为3.01 eV至3.64 eV的带隙（E G）。还检查了介电参数的频率和组成依赖性。使用复杂的介电模量和阻抗光谱法有效地分析了空间电荷极化。cole-cole地块证实了Zlto材料的半导体性质，这是由完整的半圆形弧证明的，并揭示了存在非狂热型弛豫的存在。关键字：纳米颗粒；水热；结构;形态学;乐队差距；电介质。
解剖学（ANAT）
ANAT 301. 多模态人体解剖学。4 个学分。本课程使用尸体解剖和数字 3D 技术（包括创新的 Microsoft HoloLens）向学生介绍人体的大体解剖结构。它与大多数传统解剖学课程（包括 ANAT 411）的不同之处不仅在于它使用了三维成像技术，还在于它采用的是系统方法而非局部方法；人体结构是通过研究器官系统（例如神经系统、肌肉系统）而不是一次只关注一个区域（例如胸部或下肢）来学习的。这种方法让学生对人体的组织方式有了“大致了解”，从而为其他更详细地介绍人体解剖结构的课程奠定了坚实的基础。尸体演示让学生能够在上下文中看到解剖系统，并应用通过虚拟技术学到的知识。以 ANAT 301 和 ANAT 401 的形式提供。
ERAA 2024 | 咨询后说明
图 2 显示了 ERAA 2024 采用的地理配置。表 1 详细列出了研究区列表。研究区编码如下：每个国家的 alpha-2 ISO 3166 代码，后跟两个符号代码，以指示每个国家是否有多个研究区。研究区代码的第二部分也可能与地理方向或其他变量有关。表 1 中以灰色突出显示离岸研究区。这些研究区有明确的离岸区域，主要有海上风力发电，在模型中，它们通过互连器 2 连接到陆上研究区，甚至在它们之间连接。尽管如此，一些其他陆上研究区可能有海上风力发电，在模型中它们直接连接到陆上研究区，没有明确的离岸区域。在这种情况下，海上发电容量报告在同一陆上研究区下。无论如何，两种情况的风荷载系数时间序列都可以在 PECD – RES 离岸包中的各自研究区中找到。
PAS2060合格的解释性陈述
Infosys是一家处理技术，咨询和外包的服务公司。我们不将使用我们的咨询和外包服务使用的排放归因于世界各地的客户位置。我们为客户提供的技术解决方案在被不同部门使用时消耗电力，并且结果已被确定为我们3排放范围的一部分。我们已经评估并与几个标准设定的机构进行了评估，以提供同一指导。但是，此时尚无标准/准则来估计相同的标准/准则。此外，总体产品业务（Edge Verve等）并没有显着贡献业务收入，因此可以忽略不计。因此，由于使用我们的软件解决方案，我们无法评估或陈述排放量及其与我们的deMinimis一致的重要性 - 未评估
解释性 - 莫曼德姆 - 验证bill.pdf
可以通过出生或血统提出的纳米比亚公民身份申请，如果该后代是未成年人，尚未注册为纳米比亚公民，则可以为第2条所提及的人的后代提出。此选项也可以在父（或上升） -
治疗概况表-Elranatamab（Elrexfio®）
为了减少副作用的机会，您还可以在前三个注射Elranatamab的注射之前获得药物。这些药物可能包括抗组胺药，类固醇和扑热息痛。您的治疗团队将决定您是否需要将这些药物用于以后的Elranatamab。这将取决于您经历的任何副作用和您的病史。
b'Bayanat 和 Yahsat 股东批准合并成立 SPACE42 阿布扎比，2024 年 4 月 25 日 \xe2\x80\xa0 领先的人工智能地理空间解决方案提供商 Bayanat AI PLC (ADX: BAYANAT) 和阿联酋旗舰卫星解决方案提供商 Al Yah Satellite Communications Company PJSC (ADX: YAHSAT) 今天宣布，其股东已批准两家总部位于阿布扎比的实体的拟议合并。合并将创建 SPACE42，这是一家全球人工智能驱动的空间技术冠军，总部位于中东北非 (MENA) 地区，业务遍及全球。合并最初由各自的董事会于 2023 年 12 月 18 日提出，预计将于 2024 年中期生效。新实体将整合 Bayanat 先进的地理空间人工智能 (AI) 能力与 Yahsat 先进的卫星通信能力，以创造新的太空服务，对社会和经济产生重大积极影响。SPACE42 将提供更广泛的服务范围和垂直整合机会，使其能够提供差异化的价值主张、利用规模经济并提高整个价值链的盈利能力。SPACE42 候任主席 Mansoor Al Mansoori 阁下在评论这一重要里程碑时表示：\xe2\x80\x9c SPACE42 的成立体现了阿联酋明智领导层的前瞻性愿景，强调创新是进步和可持续发展的主要驱动力。通过合并该国两大航天巨头，阿联酋继续在全球范围内取得重大进展，突破该领域的界限，促进经济增长，培养世界一流人才，推进科学探索。凭借其强大的能力，新实体有望在实现《国家太空战略 2030》和《国家人工智能战略 2031》提出的宏伟目标方面发挥重要作用。SPACE42 将培育一个由人工智能驱动的生态系统，进一步改变这些领域。毫无疑问，更广泛的太空社区将从阿联酋的太空进步中受益。\xe2\x80\x9d SPACE42 候任董事总经理 Karim Sabbagh 先生表示：“Bayanat 和 Yahsat 为 SPACE42 奠定了坚实的基础，具有颠覆太空技术行业的巨大潜力。凭借两家公司的专业知识，SPACE42 为市场带来了独特的产品，将卫星通信、地理空间情报和人工智能融合在一起，开创创新解决方案。此次合并标志着股东迈出了重要一步，并强调了我们致力于提升阿联酋作为全球人工智能太空技术领导者地位的承诺。” SPACE42 无论在地区还是全球范围内都具有巨大的增长潜力，并有望成为全球最有价值的上市太空公司之一。根据最近的 2023 年财务业绩，SPACE42 的总收入为 28 亿迪拉姆，净收入为 6.39 亿迪拉姆，该公司有能力为所有利益相关者带来更高的价值，并具有产生重大协同效应的潜力。其财务状况的增强将得到以下因素的支持：
b'Bayanat 和 Yahsat 股东批准合并成立 SPACE42 阿布扎比，2024 年 4 月 25 日 \xe2\x80\xa0 领先的人工智能地理空间解决方案提供商 Bayanat AI PLC (ADX: BAYANAT) 和阿联酋旗舰卫星解决方案提供商 Al Yah Satellite Communications Company PJSC (ADX: YAHSAT) 今天宣布，其股东已批准两家总部位于阿布扎比的实体的拟议合并。合并将创建 SPACE42，这是一家全球人工智能驱动的空间技术冠军，总部位于中东北非 (MENA) 地区，业务遍及全球。合并最初由各自的董事会于 2023 年 12 月 18 日提出，预计将于 2024 年中期生效。新实体将整合 Bayanat 先进的地理空间人工智能 (AI) 能力与 Yahsat 先进的卫星通信能力，以创造新的太空服务，对社会和经济产生重大积极影响。SPACE42 将提供更广泛的服务范围和垂直整合机会，使其能够提供差异化的价值主张、利用规模经济并提高整个价值链的盈利能力。SPACE42 候任主席 Mansoor Al Mansoori 阁下在评论这一重要里程碑时表示：\xe2\x80\x9c SPACE42 的成立体现了阿联酋明智领导层的前瞻性愿景，强调创新是进步和可持续发展的主要驱动力。通过合并该国两大航天巨头，阿联酋继续在全球范围内取得重大进展，突破该领域的界限，促进经济增长，培养世界一流人才，推进科学探索。凭借其强大的能力，新实体有望在实现《国家太空战略 2030》和《国家人工智能战略 2031》提出的宏伟目标方面发挥重要作用。SPACE42 将培育一个由人工智能驱动的生态系统，进一步改变这些领域。毫无疑问，更广泛的太空社区将从阿联酋的太空进步中受益。\xe2\x80\x9d SPACE42 候任董事总经理 Karim Sabbagh 先生表示：“Bayanat 和 Yahsat 为 SPACE42 奠定了坚实的基础，具有颠覆太空技术行业的巨大潜力。凭借两家公司的专业知识，SPACE42 为市场带来了独特的产品，将卫星通信、地理空间情报和人工智能融合在一起，开创创新解决方案。此次合并标志着股东迈出了重要一步，并强调了我们致力于提升阿联酋作为全球人工智能太空技术领导者地位的承诺。” SPACE42 无论在地区还是全球范围内都具有巨大的增长潜力，并有望成为全球最有价值的上市太空公司之一。根据最近的 2023 年财务业绩，SPACE42 的总收入为 28 亿迪拉姆，净收入为 6.39 亿迪拉姆，该公司有能力为所有利益相关者带来更高的价值，并具有产生重大协同效应的潜力。其财务状况的增强将得到以下因素的支持：
attexplore：解释的归因
由于现实世界中的噪音和人为增强的扰动，达到深度神经网络（DNNS）的信任度是一项艰巨的任务。因此，为这些非线性和复杂的参数化模型做出的决策提供解释至关重要。归因方法对于这个目标有希望，但其性能可以进一步提高。在本文中，我们首次提出了归因的决策边界探索方法与可转移的对抗攻击的过程一致。具体而言，可转移的对抗性攻击来自源模型的一般对抗性，这与可以跨越属性中多个决策边界的副本样本的生成一致。UTI-liz liz of the Enstancions，我们通过模型Pa-Rameter探索引入了一种新颖的归因方法。此外，灵感来自研究模型参数的频率能力，我们通过基于频率信息来探索不同模型的决策范围的输入功能来为DNN提供增强的解释。大规模实验表明，使用模型参数e x ploration（attexplore）进行电子i xplanation的方法优于其他最先进的可解释性方法。此外，通过采用其他可转移攻击技术，Attexplore可以探索归因结果的潜在变化。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/lmbtough/attexplore。
DD 表格 2910-4，“抓捕连环罪犯 (CATCH) 计划说明及 SAPR 相关调查 (SRI) 抓捕记录通知表”
此次信息收集的公共报告负担估计为每份回复平均 2 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处，地址为 whs.mc-alex.esd.mbx.dd-dod-informationcollections@mail.mil。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。