劳动密集型部门的措施•鞋类和皮革领域的重点产品计划:计划有望促进220万人的就业,可产生40万卢比的营业额,出口超过110万卢比。•玩具行业的措施:专注于簇,技能和制造生态系统的开发,这些生态系统将创建高质量,独特,创新和可持续的玩具,以代表“印度制造”品牌。•支持食品加工:在比哈尔邦建立国家食品技术研究所,增加农民的收入以及技能,企业家精神和年轻人的就业机会。
利用最近开发的 (J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1215 – 1231) Ad − MD | gVH 方法模拟了乙腈溶液中苝二酰亚胺 (PDI) 染料的光吸收光谱。这种混合量子-经典 (MQC) 方法基于软(经典)/刚性(量子)核自由度的绝热 (Ad) 分离,并将光谱表示为通过广义垂直 Hessian (g VH) 振动电子方法获得的振动电子光谱(对于刚性坐标)的构象平均值(在软坐标上)。该平均值是使用特定参数化的量子力学衍生力场 (QMD-FF) 执行的,针对从经典分子动力学 (MD) 运行中提取的快照进行的。本文对旨在重现灵活分子光谱形状的不同方法的可靠性进行了全面的评估。首先,通过将特定 QMD-FF 和通用可转移 FF 获得的结果与参考气相从头算 MD (AIMD) 的结果进行比较,评估采样构型空间的差异及其对吸收光谱预测的影响,包括纯经典方案(集合平均)和 Ad − MD | gVH 框架。接下来,还获得了溶液中 PDI 动力学的经典集合平均和 MQC 预测,并将其与基于对单个优化苝二酰亚胺结构进行的振动电子计算的“静态”方法的结果进行了比较。在经典的集合平均方法中,用两个 FF 获得的显著不同的采样导致预测光谱的位置和强度都发生了相当大的变化,其中沿 QMD-FF 轨迹计算的光谱与 AIMD 对应光谱非常接近。相反,在 Ad − MD | gVH 理论水平上,不同的采样提供非常相似的振动电子光谱,这表明用通用 FF 获得的吸收光谱中的误差主要与刚性模式有关,因为它可以通过 g VH 执行的二次外推来有效地校正,以沿此类坐标定位基态和激发态势能表面的最小值。此外,从研究PDI染料的自组装过程和大尺寸聚集体的振动电子光谱的角度来看,使用针对分子的QMD-FF似乎也是强制性的,因为在柔性侧链群体中发现的GAFF轨迹存在显著误差,这决定了超分子聚集特性。
概述5 ZTNA 6端点:面料代理6 JWT支持ZTNA UID和标签共享6个透明的forticlient升级8零信任标签重命名为安全姿势标签10支持安全姿势规则,基于CRAWDSTRIKE ZTA ZTA ZTA评分7.4.4 UDP 7.4.1 17端点:远程访问19 iPSec VPN在TCP 7.4.1上方19个配置在多个协议上配置IPSEC IKEV2 7.4.1 7.4.1 36 IKEV2会话恢复7.4.1.4.1 38 Forticlient EMS 40 ZTNA 40 MDM集成EMS HA,ForticLient Cloud和ForticLient Cloud和Multitenancy 40 ZTNA应用程序4.4.4.141 41 41 41 41 41 41 configuration of non-web ZTNA applications 7.4.1 41 Removing support for legacy SKUs 45 FortiClient (Linux) installer creation support 46 Linux-based EMS model 51 Support for access key for Fortinet Security Fabric devices to connect to FortiClient Cloud 52 On-fabric detection based on destination address 7.4.1 53 Auto upgrade EMS to latest patch release 7.4.1 53 FortiClient hotfix deployment via EMS 7.4.1 53 Deploy the FortiClient EMS server as a virtual machine image 7.4.1 56 FortiClient GUI enhancement 7.4.1 59 Keyboard navigation 60 Create connectors with OAuth 2.0 token-based authentication 7.4.1 60 Assign AD and local Windows server groups to roles 7.4.1 63 FortiEndpoint (FortiClient integration of FortiEDR agent) 7.4.1 65 Example 1 66 Example 2 69 Support forensic analysis reports on macOS端点7.4.1 70添加支持ManageEngine MDM 7.4.1 71准备在本地ManageEngine Instances 71准备Cloud ManageEngine Instances 71注册设备并部署ForticLient 72 EMS VM Image 7.4.1 75
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
大型语言模型(LLMS)在认可和分析人类言论,音乐和环境声音方面表现出色。然而,尽管有很大的科学兴趣,但他们理解其他类型的声音,尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中,我们专注于使用Phonocardiongons,即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络(DNN)范式仅限于心脏杂音分类(健康与不健康),并且不预测杂音的其他声学特征,例如时间,时间安排,评分,苛刻,音高和质量,这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram(PCG)数据集上对Audio llm(Qwen2-audio)进行验证,并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标,我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明,基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法,其余3个。更重要的是,LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据,这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
摘要 — 深度学习在计算机视觉领域的成功启发了科学界探索新的分析方法。在神经科学领域,特别是在电生理神经成像领域,研究人员开始探索利用深度学习来预测他们的数据,而无需进行广泛的特征工程。本文使用两种不同的深度卷积神经架构比较了使用经过最低限度处理的 EEG 原始数据的深度学习与使用 EEG 光谱特征的深度学习。其中一个来自 Putten 等人 (2018),专门用于处理原始数据;另一个来自 VGG16 视觉网络 (Simonyan and Zisserman, 2015),旨在处理 EEG 光谱特征。我们应用它们对来自 1,574 名参与者的大型语料库的 24 通道 EEG 进行性别分类。我们不仅改进了此类分类问题的最新分类性能,而且还表明在所有情况下,与光谱 EEG 特征相比,原始数据分类可带来更出色的性能。有趣的是,我们表明,专门用于处理 EEG 频谱特征的神经网络在应用于原始数据分类时性能有所提高。我们的方法表明,用于处理 EEG 频谱特征的相同卷积网络在应用于 EEG 原始数据时可产生优异的性能。
摘要 — 我们提出了一个整体框架,用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模,以生成和回忆音频记忆序列;即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构,代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择(例如声音产生),以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身,它基于 CX-BG 网络中的时间排序(脉冲时间依赖可塑性)和 PFC-BG 网络中序列的排序(门控或增益调制)。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统,以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的,但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO),而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
• 退休 • 残疾退休,允许但须由社会保障局或田纳西州综合退休系统定义 • 国内税收法典定义的不可预见的紧急情况,并且如果您的计划条款允许 • 国内税收法典定义的解雇 • 死亡,您的受益人将在此死亡时收到您的福利 • 购买服务积分 • 由合格的退休公共安全官员要求直接向健康或长期护理保险提供商分配 • 如果仍在工作,则年满 59 岁半
您的计划提供了由Empower Advisory Group,LLC(EAG)提供的两种不同级别的投资咨询工具和服务,称为Empower Advisory Services,这是注册投资顾问。您可以通过我的总退休™为您管理您的退休帐户。或,如果您希望自己管理退休帐户,则可以使用在线建议。这些工具和服务根据您的投资目标,时间范围和对风险的容忍度为您提供个性化的退休策略。在线建议和我的全部退休是Empower Advisory Group,LLC(注册投资顾问)提供的Empower咨询服务套件的一部分。
NTPC热电站的项目2500 MW/10000 MWH BES的名称。项目总计:每个站点2500 MW/10000 MWH容量:500MW/2000 MWH。暂定最小投标尺寸:250 MW 1000 MWH。(每种植物的两个块250兆瓦。在400kV/220 kV的互连点上测得的所有能力)贝斯服务寿命设计的贝斯的使用寿命为每日单周期操作的20年。o&m 10年包括该项目的范围。降级额定项目的能力必须在调试期间证明,并且应维持运营的第一年。每日出院能力下降和年度往返效率应每年允许。