5 C-V2X用例说明框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1道路环境,用例和用户故事之间的相互关系。。10 5.2用例描述模板。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.3用例分类方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 5.3.1安全。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 5.3.2车辆操作管理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 5.3.3便利。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 5.3.3自动驾驶。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 5.3.5排。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.6交通效率和环境友好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.7社会和社区。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4 C-V2X用例要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.2服务水平要求定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.3 C-V2X用例要求的汽车视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
实施 SBA 于 2016 年 5 月 31 日发布的最终规则 (81 FR 34243) 的要求,部分实施 NDAA 第 1651 节 2013 财年 (Pub.L. 112-239,修订了 15 U.S.C.以标准化整个社会经济计划中的分包限制和非制造商规则。还实施了 SBA 于 2019 年 11 月 29 日 (84 FR 65647) 和 2020 年 10 月 16 日 (85 FR 66146) 发布的最终规则,内容涉及:将某些成本从服务分包限制中额外排除;类似情况实体分包商要求,将多项规则应用于套件组装商;以及对“混合建筑类型合同”分包限制的适用性。”
实施 2018 财年《国防授权法》第 835 条(Pub. L. 115-91)和 2019 财年《国防授权法》第 867 条(Pub. L. 115-232)。第 835 条增加了 10 USC 2439 条,要求在开发或生产主要武器系统之前就技术数据的价格进行谈判,并修订了 10 USC 2320 条,以确立对特别谈判的许可证的优先权。第 867 条要求国防部在选择生产或维护主要武器系统的承包商之前,就合同规定的技术数据交付价格进行谈判。
政策有效性还取决于政府设计和实施产业政策的能力,这一能力因国家而异,并直接影响投资者信心。美国《通货膨胀削减法案》(IRA)等举措表明,政府发出的明确政策信号如何影响市场需求并推动私营部门投资。通过税收优惠和定向资金(特别是在服务不足的社区),IRA 正在传统和清洁技术领域掀起一波公告和项目浪潮,将重点从降低风险转向抓住机遇 15,使清洁能源战略成为具有竞争力和社会影响力的战略。
m/s Optimidea网络私人有限公司通过其董事/授权人员Sumit Kapoor vs M/s Unocoin Technologies Pvt Ltd通过其董事
摘要本研究的目的是探索在伊斯兰家族法的背景下发行FATWAS的人工智能,特别是GPT-3的有效性。它研究了GPT-3提供与穆斯林家庭法相一致的准确FATWA的能力,以及与传统方法相比,其提供更快的反应的潜力,从而使FATWAS更容易被全球受众访问。研究问题源于AI对各个领域的影响不断增长,特别是在发布与穆斯林家庭法相关的FATWA中。这项技术提出了有关AI生成的FATWA的权威,准确性,道德意义和可靠性,尤其是在伊斯兰家庭法等敏感地区的关键问题。本研究采用定性方法,从FATWA书籍,期刊文章,报告,会议论文和法学学院收集的信息。本文强调了FATWA发行的重要性,技术在宗教实践中的作用的演变,GPT-3的能力,并概述了FATWA发行的历史背景,传统方法论,技术在伊斯兰语境中的作用,对技术对伊斯兰伊斯兰教法的影响,对伊斯兰伊斯兰教法的影响以及GPT-3的应用程序的现有研究和分析的应用程序。它还详细介绍了研究方法,并详细介绍了如何在穆斯林家庭法中为案件(包括婚姻,离婚和继承)进行信息和分析。此外,它解决了GPT-3发出的关于穆斯林家庭法问题的FATWA的一致性和不一致。研究发现,GPT-3.5在发行与家庭案件相关的FATWA方面对用户友好且有效,从而使宗教裁决更容易获得。然而,它还揭示了GPT-3.5在家庭法案件中发布了不正确的FATWA,尤其是在涉及婚姻,离婚和继承的问题中。因此,研究建议依靠经过认证和可靠来源的FATWA。
在人类和兽医学中,诸如胶质母细胞瘤等肿瘤代表了中位生存期短的不利诊断。 本研究旨在评估生物药物输送系统,微碎片脂肪组织(MFAT),该系统允许在拥有的狗中缓慢释放紫杉醇(PTX)自发地发生神经胶质瘤。 方法:该研究涉及使用MFAT与PTX结合的狗中神经胶质瘤的肿瘤内治疗。 评估了治疗的药代动力学特征,并记录了生命分数的质量。 MRI扫描和3D渲染用于测量肿瘤体积的变化。 进行进行组织学分析以评估治疗对肿瘤肿块和周围脑组织的影响。 结果:肿瘤内治疗没有短期或中期不良反应。 在大多数情况下,生活质量得分很好。 MRI扫描和3D渲染评估显示,在用MFAT+PTX治疗的6只狗中,有5只肿瘤体积减少,而用替莫唑胺或lomustine治疗的对照组中的所有3只狗均显示持续的肿瘤体积增加。 组织学分析表明,MFAT+PTX引起肿瘤肿块和反应性神经胶质间充质反应坏死,除了治疗的局灶性肿瘤部位外,脑组织中没有神经毒性的迹象。 结论:这些初步结果表明,MFAT+PTX治疗可能是狗的神经胶质瘤治疗的一种有前途的方法,需要对较大的犬类患者进行进一步研究。在人类和兽医学中,诸如胶质母细胞瘤等肿瘤代表了中位生存期短的不利诊断。本研究旨在评估生物药物输送系统,微碎片脂肪组织(MFAT),该系统允许在拥有的狗中缓慢释放紫杉醇(PTX)自发地发生神经胶质瘤。方法:该研究涉及使用MFAT与PTX结合的狗中神经胶质瘤的肿瘤内治疗。评估了治疗的药代动力学特征,并记录了生命分数的质量。MRI扫描和3D渲染用于测量肿瘤体积的变化。进行组织学分析以评估治疗对肿瘤肿块和周围脑组织的影响。结果:肿瘤内治疗没有短期或中期不良反应。在大多数情况下,生活质量得分很好。MRI扫描和3D渲染评估显示,在用MFAT+PTX治疗的6只狗中,有5只肿瘤体积减少,而用替莫唑胺或lomustine治疗的对照组中的所有3只狗均显示持续的肿瘤体积增加。组织学分析表明,MFAT+PTX引起肿瘤肿块和反应性神经胶质间充质反应坏死,除了治疗的局灶性肿瘤部位外,脑组织中没有神经毒性的迹象。结论:这些初步结果表明,MFAT+PTX治疗可能是狗的神经胶质瘤治疗的一种有前途的方法,需要对较大的犬类患者进行进一步研究。此外,这些发现提供了概念证明,证明了这种方法对潜在人类翻译应用的安全性和可行性。
与Fortinet组织一起可以在单个设备上使用集成的SD-WAN,安全性和网络功能替代多个点产品,以降低网络复杂性,相关成本和管理开销。FortInet Secure SD-Wan提供了强大的安全姿势,因此组织可以访问具有更便宜,低延迟,直接互联网连接的云应用程序。这更可靠,可以实现最佳的应用程序性能,以获得更好的用户体验。连续网络绩效健康检查确保选择了最佳可用WAN链接(基于用户定义的应用程序服务级协议),并且通过流量失败的流量来补救网络退化,以获得更好的WAN链接。正向误差校正会减轻数据包丢失和数据包重复,以帮助在高延迟情况下。另外,直观的业务策略工作流程使得易于配置和管理应用程序需求,并具有优先级关键业务应用程序的灵活性。
在过去的一年中,大型语言模型(LLMS)在速度,成本效率,准确性以及处理更大文本的能力方面取得了显着进步,与我在初始版本的“经济研究生成AI”(Jel,2023年)中所描述的相比,可以更先进的用例。本文探讨了这些进步如何支持新的推理功能和新工作区,用于间隔LLM协作,例如Claude的文物,Chatgpt的画布或Microsoft的Copilot。此外,它描述了LLM驱动的Internet搜索的最新改进。结合这些进步使经济学家能够在研究中实现显着的生产力提高。此外,我在促进研究中重点介绍了新的用例,例如自动生成的博客文章,演示幻灯片和访谈以及通过Google Notebooklm的播客。