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主要作者的签名（代表所有作者）确认他们已获得所有批准和授权，可以在 DE 系统研讨会期间以上述指定级别/限制展示此信息，并根据要求在论文集中发布。作者确认分类标记正确且准确，分发声明符合 DoD 5230.24、ITAR 和 EAR，并且适当的分类和降级信息正确显示在所有机密材料的第一页上。演示文稿上的分类/分发标记必须准确反映在发布表格上（如果标记发生变化，您必须提交更新的发布表格）
与生物端区有关的共依恋标准
TM0106-2016对微生物学影响的腐蚀（MIC）的检测，测试和评估在埋入管道类型的微生物类型的外表面以及MIC在埋藏的基于铁质的金属管道的外表面上发生的机制。测试存在细菌，研究结果和解释。TM0194-2014，旨在通过技术领域和服务人员使用的石油和天然气系统中细菌生长的现场监测。描述了用于估计油田系统中发现细菌种群的现场方法。采样方法和用于列举细菌的培养基。TM0212-2018对微生物学内部表面的腐蚀对管道内部影响的腐蚀（MIC）对管道内部表面上的腐蚀（MIC）的腐蚀进行了检测，测试和评估。微生物，MIC机制，采样和测试的类型。研究结果和测试的解释。TM21465-2024分子微生物方法 - 样品处理和实验室处理一组收集，保存和分子微生物学分析（定量PCR和16S rRNA的基于RRNA的分类学分析）的指南，以此为环境样品。本标准中提供的指南旨在提供常见的程序和最佳实践，以通过不同的实验室进行此类分析以产生可比的结果。
第6章收入和补贴决定。 ...
... ....................................................................................................................... 17 Imputing Income from Assets ............................................................................................... 18 The passbook interest rate for MSHDA is 0.09%.PERIODIC PAYMENTS ............................................................................................... 23
检测卷积神经网络...
摘要 - 花园环境中物体的检测和分类是应考虑的必要支持，这不仅是因为它促进了花朵的分类，还因为它减少了所需的时间，因为它不再需要专家进行。卷积神经网络的使用在所有领域都在上升，无论是在汽车行业，牲畜，航空等。这是由于它们的特征，它利用人工智能培训来实现对物体的精确检测和分类，但是所有这些方法的成本都很高，并且任何人都无法操纵。该资源的实施，与Yolov8算法并肩作用，代表了花型检测和分类领域的显着进步。关键字：分类，花卉农场，卷积神经网络，Yolo，Python，Roboflow，人工智能。
通过农业和粮食系统创新提高国家自主贡献的雄心
• Abdou Tenkouano，国际昆虫生理生态中心 (icipe) • Ajay Panchbhai，国际水稻研究所 (IRRI)，CGIAR • Atu Bilaro，坦桑尼亚农业研究所 (TARI) • Brent Loken，世界自然基金会国际分会 • Cristina Rumbaitis del Rio，联合国基金会 • Franziska Haupt，气候焦点 • Hellen Keti，Abosi Top Hill 农民合作社 • Jaime Adams，美国农业部 • Jean Claude Rubyogo，泛非豆类研究联盟 (PABRA)，生物多样性联盟与国际热带农业中心，CGIAR • Kelly Witkowski，大自然保护协会 (TNC) • Maha al-Zu'bi，国际水资源管理研究所 (IWMI)，CGIAR • Mateete Bekunda，国际热带农业研究所 (IITA)，CGIAR • Mbaye Diop，塞内加尔农业研究所 (ISRA) • Milindi Sibomana，一英亩基金 • Melaina Dyck，气候焦点 • Molly McGregor，NDC 合作伙伴 • Moses Odeke，加强东部和中部非洲农业研究协会 (ASARECA) • Oumar Baba Samaké，EcoTech Mali • Paul Winters，国际气候变化、粮食安全和农业委员会 • Ryan O'Connor，NDC 合作伙伴 • Sara Wolf，NDC 合作伙伴
检测卡特尔进行官员调查
竞争当局已经开发了各种工具来检测卡特尔并证实开放调查的基础。官员调查（意味着由当局本身发起的调查）源自检测工具，这些工具需要从竞争管理局（例如通过行业监控和卡特尔筛查）进行更高的积极性。人工智能等新技术还为竞争部门提供了更大的机会来改善其检测工作。本文概述了检测工具，以启动Cartel调查，包括来自拉丁美洲和加勒比海的最新趋势和经验。它通过强调竞争部门实施各种方法以相互补充并增强卡特尔检测的方法来结束。
安全道路AI：多角度的实时事故检测
在道路安全领域取得了显着的成就，为当局提供了一个有效的实时事故监控和响应工具。该系统审查多角度碰撞镜头的能力促进了对事故的更全面的理解，从而使紧急服务和交通管理当局能够做出明智的决定。“安全道路AI”的影响是深远的，特别是减少了急诊人员对事故现场的反应时间，可能减轻死亡人数并减轻伤害严重程度。此外，该系统积累的数据对于交通分析和更安全的道路基础设施的增强非常宝贵。此外，保险公司还从更精确和公正的事故评估中获得了收益，从而提出了更公正的索赔裁决。
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
eaa173/deter-smm研究
•无论您分配了哪个群体，您的医生都可能建议您从血液中收集的“干细胞”。干细胞在血液和骨髓正常中的量很少，有助于产生血细胞。可能在将来的一段时间内，您可能希望将干细胞用于其他癌症治疗，例如干细胞移植。如果您的医生同意应收集干细胞，则该过程将由您的治疗中心安排，并将在治疗的第四个和第六周期之间进行尝试。在收集过程中，您的学习治疗将暂停长达6周以允许收集，然后您将重新开始分配的治疗。