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美国政府最终用户：甲骨文计划，包括任何操作系统，集成软件，硬件和/或文档上安装的任何程序，并将其交付给美国政府最终用户的“商业计算机软件”是根据适用的联邦收购法规和特定代理的补充法规的“商业计算机软件”。因此，使用，复制，披露，修改和适应程序，包括任何操作系统，集成软件，安装在硬件和/或文档上的任何程序，应受到适用于程序的许可条款和许可限制。没有其他权利授予美国政府。
环境条件对英语频道长期鱿鱼（Loligo spp。）招聘强度和空间位置的影响
英国频道是东北大西洋地区最高的长期鱿鱼着陆点，使鱿鱼成为该地区运作的塞尔萨尔遗迹所利用的最有价值的资源之一。该资源由两个短寿命的长鱿鱼物种：loligo forbesii和L. vulgaris组成，它们的外观相似（它们没有被钓鱼者区分开），但在其生命周期的时间上有所不同：在L. forbesii中，在7月，在L. dufgaris招募的招聘峰会出现在L. dufgaris peak in Nevember中。头足类物种（例如Loligo spp。）的丰度和分布取决于有利的环境条件，以支持生长，繁殖和成功募集。This study investigated the role of several environmental variables (bottom temperature, salinity, current velocity, phosphate and chlorophyll concentrations) on recruitment biomass (in July for L. forbesii and November for L. vulgaris ), as based on environmental data for pre-recruitment period from the Copernicus Marine Service and commercial catches of French bottom trawlers during the recruitment period over the years 2000 to 2021.为了说明环境描述符与生物响应之间的非线性关系，将一般添加剂模型（GAM）拟合到数据中。在各自的招聘期内，获得了单独的模型，以预测法拉克利斯和福布西生物量指数。这些模型解释了生物量指数变化的很高比例（L. forbesii为65.8％，而福尔加里（L. vulgaris）的差异为56.7％），并且可能适合预测资源的丰度（以生物量）和空间分布。此类预测是指导经理的理想工具。由于这些模型可以在开始季节开始前不久进行，因此它们的常规实施将在实时填充管理中进行（由与短寿命物种打交道的薄薄的科学家促进）。
解决政府供应链中的现代奴隶制.docx
8。政府已经明确决心应对现代奴隶制罪行，将其称为“我们时代的伟大人权问题”。国际劳工组织估计，全世界有5000万人生活在现代奴隶制中。1据认为，它在整个英国都普遍存在，并且可以发生在任何商业领域。为了解决这些犯罪，引入了《现代奴隶制法》。该法案巩固并澄清现代奴隶制罪行，严厉的处罚和起诉，并为受害者提供了更大的支持和保护。
骨髓增生性肿瘤的治疗靶向挑战和观点
脊髓增生性肿瘤（MPN）是克隆造血干细胞疾病，其特征是过度产生成熟的髓样血细胞。识别出三种亚型，包括带有异种血小板病的必不可少的血小板 - ET（ET），主要具有多全球性的多余细胞症Vera（PV），以及伴有骨髓纤维纤维化（PMF），伴有前骨纤维化纤维化纤维化纤维化诱导的细胞增多症。1,2 ET和PV可以发展为骨髓纤维化（MF），并且所有3种形式都有转化为急性髓样白血病（AML）的倾向。促进发病率和死亡率的血栓形成和出血事件的风险增加。在分子水平上，Janus激酶2（JAK2）信号通路的过度激活是MPN的核心特征。3 JAK2，一种非受体酪氨酸激酶，对于血液 - 诗性细胞因子信号4是必不可少的，通过传播红细胞蛋白，血小板蛋白（脊髓降解性白血病病毒[MPL]）和促粒细胞 - 刺激性刺激性刺激性因子
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
供应链管理
Total Community Services & Health 1 0 0 1 Corporate Services 0 0 0 0 Economic Growth 0 0 0 0 Energy 1 0 1 2 Finance 0 0 0 0 Future Planning & Resilience 0 0 0 0 Human Settlements 0 0 0 0 Office of the City Manager 0 0 0 0 Safety & Security 0 0 1 1 Spatial Planning & Environment 0 0 2 2 Urban Mobility 0 0 1 1 Urban Waste Management 0 0 0 0 Water & Sanitation 0 0 7 7 Grand Total 2 0 12 14
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。