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Hat Genome Editing eine Zukunft in Europa ?
Bestrahlt wurde die gesamte Palette der wichtigsten Nahrungspflanzen. Auf den Markt gelangten u.a . mutierter Reis, Hafer, Raps, Soja, Kichererbse, Erdnüsse, Bohnen und viele Obst- und Gemüsesorten. Über 3000 Sorten in etwa 200 Arten sind bisher registriert worden (http://mvgs.iaea.org). Nahezu alle Gerstensorten in Europa tragen eines von zwei Genen, die durch Strahlen mutagenisiert wurden und dazu führen, dass die Ähren auf verkürzten und stabileren Stengeln wachsen.
主湾孵化场2024年度管理计划
William Sound Aquactulture Prince Aqualulture Corporation此年度管理计划（AMP）准备满足5 AAC 40.840的要求。该计划必须组织并指导孵化场关于生产目标，繁殖管理和收获孵化场收益的运营。必须考虑孵化场的生产周期，制定计划。生产周期始于成人回报，这导致了鸡蛋的收获，并以鱼释放为结尾。，如果根据孵化场许可证允许或通过紧急命令进行修改，则可以在管理计划之外采取行动。William Sound水产养殖公司（PWSAC）或阿拉斯加鱼类与游戏部（ADF＆G）的季节评估和项目改动可能会导致此放大器的变化，以达到或维护计划目标。PWSAC将及时通知ADF＆G私人非营利组织（PNP）孵化场计划协调员，以远离AMP。ADF＆G PNP协调员将建议是否有必要进行修正，例外报告或其他诉讼。直到部门和PWSAC批准或放弃AMP修正案之前，将无法实施变化或偏差。此政策适用于放大器涵盖的所有孵化场操作。
Cannery Creek 孵化场 2024 年度管理计划
本年度管理计划 (AMP) 旨在满足 5 AAC 40.840 的要求。本计划必须组织和指导孵化场的运营，包括生产目标、亲鱼管理和孵化场返回的收获管理。制定该计划时必须考虑孵化场的生产周期。生产周期从成年返回开始，然后是取卵，最后是放生。如果孵化场许可证允许或紧急命令允许，则可以在管理计划之外采取行动。威廉王子湾水产养殖公司 (PWSAC) 或阿拉斯加鱼类和野生动物部 (ADF&G) 的季节内评估和项目变更可能会导致本 AMP 发生变化，以达到或保持计划目标。PWSAC 将及时通知 ADF&G 私营非营利 (PNP) 孵化场计划协调员任何偏离 AMP 的情况。ADF&G PNP 协调员将就是否有必要进行修订、报告例外情况或其他行动提出建议。在 AMP 修正案获得部门和 PWSAC 批准或豁免之前，不会实施任何变更或偏差。此政策适用于 AMP 涵盖的所有孵化场运营。
欧洲公民针对社会仇恨的小组
一个动人而有前途的第一届会议我们如何解释社会中仇恨的增加？它的驱动因素和原因是什么？，我们如何共同解决它？在三个周末，由欧盟委员会提出的150个随机选择的欧盟公民将旨在回答这些棘手的问题。公民最终将提出一系列建议，这些建议将为欧洲委员会制定仇恨战略的工作提供信息。这个新公民小组的第一届会议于4月5日至7日在布鲁塞尔举行。专家和民间社会成员在三天内分享了他们对这个话题的经验和知识。第一个周末的目的是更好地了解仇恨及其对人民和我们社会的影响。来自27个欧盟成员国的参与者将其不同的民族和文化背景带入了讨论以及他们的个人经验。这些动人和诚实的帐户是使该小组的第一届会议的要素之一。第1天：了解仇恨的表现：“我们的目标是从一开始就参与政治辩论，”沟通局（DG COMM）总干事Dana Spinant说，周五欢迎公民。
Red Hat OpenShift AI
Red Hat OpenShift AI 是一个灵活的 MLOps 平台，可帮助联邦机构标准化和简化将机器学习引入其应用程序的流程。该解决方案建立在 Red Hat Enterprise Linux 和 OpenShift 的安全基础上，为大规模开发和部署机器学习模型提供了强大且值得信赖的环境。通过利用 OpenShift 作为基础混合云平台，OpenShift AI 可在任何基础架构中提供一致的体验，使机构能够轻松灵活地部署智能功能。该平台丰富的合作伙伴生态系统可确保与第三方工具的无缝集成，简化 AI 技术的采用，并为数据科学家提供最佳工具来完成工作。
cuet_binary_hackers in Climateactivism 2024：仇恨言语事件中基于变形金刚的模型的全面评估和卓越性能
气候变化对我们环境和生活的不断升级促使气候变化行动主义激增。但是，诸如Twitter之类的社交媒体平台的滥用为仇恨激进主义，针对个人，组织或整个社区的仇恨打开了大门。此外，推文中对立场的识别也具有至关重要的意义，尤其是在理解行动主义成功的概述中。因此，为了应对检测此类仇恨推文，确定其目标并从Tweets的立场的挑战，此共享任务引入了三个子任务，每个任务都旨在提及一个提到的问题。我们在所有三个子任务中都涉及，在本文中，我们在不同的机器学习（ML），深度学习（DL），混合动力和基于变压器的模型之间进行了比较分析。我们的方法涉及对模型的适当高参数调整，并通过数据过采样来有效地处理类不平衡数据集。值得注意的是，我们的微调M-Bert在子任务A（仇恨语音检测）中获得了0.91的宏平均F 1分数，在子任务B（目标识别）中达到了0.74。另一方面，气候 - 伯特在子任务中的F 1得分为0.67。这些分数将我们定位在前沿，在各个子任务中获得第1，第6和15位。github 1中提供了任务的详细信息信息。
在多模式仇恨言语事件检测2024
随着社交媒体平台的迅速崛起，社区能够更方便地与世界分享其兴趣和利益。这又导致了个人能够通过使用模因传播可恨的信息。此类材料的分类不仅需要查看单个图像，还需要考虑串联中的提交文本。观察图像或文本分别提供完整的文本。在本文中，我们描述了我们对案例2024年多模式仇恨言论共享任务的仇恨模因分类的方法。我们在两个子任务中使用了相同的方法，该方法涉及基于使用基于BERT的模型的文本和图像特征的分类模型（剪辑）。然后，我们利用由两个模型在整体方法中创建的预测。这种方法分别在两个子任务中排名第二。
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