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美国联邦通信委员会 (FCC) 禁止使用人工智能自动拨号语音
过去几年，此类电话数量不断增加，因为这项技术现在有可能通过模仿名人、政治候选人和近亲的声音，用错误信息迷惑消费者。虽然目前州检察长可以针对不受欢迎的人工智能语音生成的自动电话的结果（例如他们试图实施的诈骗或欺诈）进行打击，但这一行动现在使使用人工智能生成这些自动电话的声音本身成为非法行为，扩大了州执法机构追究这些肇事者责任的法律途径。
Shanmuga医院有限公司
固定价格问题Shanmuga医院有限公司（以前称为Shanmuga Hospital Limited）我们的公司最初于2020年6月26日以“ Shanmuga Hospital Limited”的名称作为私人有限公司公司成立，该公司根据2013年的《公司法》。我们从中央注册中心的公司注册处获得了公司识别号U85110TZ2020PTC03974的新鲜证书。随后，我们的公司转变为一家公共有限公司，导致名称更改为“ Shanmuga Hospital Limited”。此更改正式记录在2024年6月6日的新公司中，并由公司标识号U85110TZ20202020PLC033974（由中央加工中心注册店颁发）。有关公司名称和注册办事处的更改的更多详细信息，请参阅招股说明书第159页的“我们的历史和某些公司事务”的标题为“我们的历史和某些公司事项”。
许可证编号 GAR050000 签发日期：2022 年 6 月 1 日...
1.2 许可证合规性。不遵守本许可证的任何要求均构成对《清洁水法案》（CWA）和《佐治亚州水质控制法案》（WQCA）的违反。如本许可证第 3 部分（纠正措施）所述，未采取任何必要的纠正措施构成对本许可证、CWA 和 WQCA 的独立、额外违反。因此，为纠正不合规而指定的任何行动和时间段都不能免除各方最初的、潜在的不合规行为。但是，如果纠正措施是由本身不构成许可证不合规的事件触发的，例如超过适用基准，则不构成许可证违规，前提是许可证持有者在第 3.3 部分规定的相关期限内采取必要的纠正措施。
产品特性概述 QDENGA® Dengue ...
推迟接种疫苗。疫苗有效性的局限性 并非所有接种 Qdenga ® 的人群都会产生针对所有登革热病毒血清型的保护性免疫反应，而且这种免疫反应可能会随着时间的推移而下降（见第 5.1 节“药效学特性”）。目前尚不清楚缺乏保护是否会导致登革热严重程度增加。建议在接种疫苗后继续采取个人防护措施，防止蚊虫叮咬。如果出现登革热症状或登革热警示信号，应立即就医。 焦虑相关反应 接种疫苗后，可能会出现焦虑相关反应，包括血管迷走神经反应（晕厥）、换气过度或压力相关反应，这是对针头注射的心因性反应。务必采取预防措施，避免因晕厥而受伤。 育龄妇女 与其他减毒活疫苗一样，育龄妇女在接种疫苗后至少一个月内应避免怀孕（见第 4.6 节“怀孕和哺乳”）。其他 Qdenga ® 不得通过血管内、皮内或肌肉内注射给药。
CGAS刺道途径泛素化在先天免疫和多种疾病中的作用
CGAS丁字道在先天免疫中至关重要，尤其是在抗病毒反应和细胞应激管理中。CGA通过启动第二信使环循环GMP-AMP合酶（CGAMP）的合成作为细胞质DNA传感器，后来激活了STING途径，从而导致产生I型Interferons和其他细胞因子和其他细胞因子，并激活型肠道菌群的激活。最近的研究表明，泛素化变化密切调节CGAS刺激途径的功能。泛素化修饰影响CGA和刺激的稳定性和活性，同时还通过调节其降解和信号强度来影响免疫反应的准确性。e3泛素连接酶特异性地通过泛素化改变来促进降解或调节与CGAS刺激相关的蛋白的信号传导。此外，CGAS刺激途径的泛素化在各种细胞类型中具有不同的功能，并与NF-K B，IRF3/7，自噬和内质网应力接合。这种泛素介导的调节对于维持先天免疫的平衡至关重要，而过度或不足的泛素化可能会导致自身免疫性疾病，癌症和病毒感染。对CGAS插入途径内的泛素化过程进行了广泛的检查，阐明了其先天免疫中的特定调节机制，并确定了对相关疾病进行干预的新颖靶标。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
印度公报：非凡[第三部分 - ...
3。指定的人在电气线和设备上进行操作和执行工作。- （1）供应商或消费者，或电气安装的所有者，矿井的所有者，代理商或经理，或在油田中运营的任何公司的代理商，或在油田中钻井的所有者，或者已与供应商或消费者签订合同，或者是与电气安装的所有者或机油驾驶者或机油的所有者或驾驶机构的所有者，或者在机油中或代理机构的所有者，或者在机油中运作的所有者或代理商，以对发电，转换，传输，转换，分配或用电的偶然职责应指定人员以操作和执行电气线和设备上的工作。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
在调查和...时获取电子证据
目标由于在线调查，几乎所有刑事法庭都面临着刑事诉讼中提供的电子证据是否可采信的问题。管理电子证据可采信性的规则在不同成员国的法律框架中有所不同，并不断受到计算机、移动电话和数码相机等技术设备发展的挑战。本次研讨会旨在促进欧盟成员国处理在线调查的法官、检察官和私人执业律师之间的先进知识、经验交流和最佳实践。这将提高参与者对不同欧洲国家使用的策略和技术的了解，并最终改善成员国当局之间的跨境合作。关于项目 本次研讨会是欧盟委员会赞助的一项大型项目的一部分，该项目名为“在调查和起诉犯罪时获取电子证据”。它由六场研讨会组成，分别在都柏林、塞萨洛尼基、布拉格、特里尔、克拉科夫和维尔纽斯举行。谁应该参加？来自欧盟成员国的法官、检察官和私人执业律师（丹麦不参与 2014-2020 年司法计划）。地点 国家司法和检察学院 ul。Przy Rondzie 5 31-547 克拉科夫 波兰 CPD ERA 的计划符合获得持续专业发展 (CPD) 认可的标准要求。参加此活动的完整计划相当于 9 个 CPD 小时。必须在活动结束后最迟 14 天内申请 CPD 证书。应要求，将颁发用于 CPD 目的的参与证书，其中注明已完成的培训小时数。