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Donald R. Keer，P.E.，Esq
5。2024年5月15日，该公司在中国四川省的成都市建立了一个全资子公司，徘徊Qianghua Youshang（Sichuan）Technology Co.（“ Wanding Qianghua”）。徘徊Qianghua的业务范围涵盖了技术咨询，技术开发，软件开发，商品进出口，电子产品销售，企业咨询管理和其他领域。6。自2024年7月以来，该公司通过其子公司徘徊的Qianghua开始出售一种名为“ Aiji Space胶囊”的健康产品。7。在2024年9月30日的最新年度披露中，Trii被证明为非壳，并显示了该季度和列出的产品的收入。8。在当前TRII与OTCmarkets保持良好信誉，其报告是当前的，并且公司的个人资料已验证。
将患者留在创新的中心
案例：中国医疗保健平台通过文本，聊天或视频以及预约时间表和处方补充提供与医疗保健专业人员的在线咨询。该平台采用先进的AI算法来分析用户投入，症状和病史，从而生成量身定制的健康评估，建议和治疗计划。为了扩大通道，它已经建立了诊所，设有独立咨询室和配备了AI系统的智能药品柜，该系统训练有素，可以诊断并建议治疗常见疾病。
注意：请将手机调至静音状态。请保持...
众议员 Carol Dalby，主席 众议员 Cindy Crawford 众议员 Ashley Hudson 众议员 Kendon Underwood，副主席 众议员 Nicole Clowney 众议员 Jeremiah Moore 众议员 Matthew J. Shepherd 众议员 Andrew Collins 众议员 Matt Brown 众议员 Jon S. Eubanks 众议员 Brian S. Evans 众议员 Steve Unger 众议员 Dwight Tosh 众议员 Tippi McCullough 众议员 R. Scott Richardson 众议员 Justin Gonzales 众议员 Joy Springer 众议员 Shad Pearce 众议员 Jimmy Gazaway 众议员 Howard M. Beaty, Jr.
提交者：代表杰德·基恩（Jade Keehn）：委员会
问候，请接受我对俄勒冈植物群计划的强烈支持，以及确保访问此关键计划工具所需的相关行动。俄勒冈植物群有助于识别，记录和共享有关生物多样性的信息，并记录诸如入侵物种之类的威胁，这些威胁降低了我们州受影响地区的自然资源价值。下面列出/链接了咨询俄勒冈植物植物工厂地图集的工程类型或计划的示例： - 计划和咨询以限制发展对不可再生资源的影响。（https://www.oregon.gov/energy/facities-安全/设施/设施/设施％20EXHIBITS/MST/2024-08-09-MSTAMD13-RFA13-RFA13-EXIBIT-EXIBIT-Q-- Q-- TE-TE-TE-SPECIES.PDF） - 与工业顾问一起工作的工具，可以与工业造成网站项目或MISItigation的顾问。（https://www.bpa.gov/-/media/aep/aep/aep/eep/eef/nepa/completed/marys-peak-communications-site-site-site-site/2018-maryspeakegetationsurevegnevinalreportefinalreport-port-port-port-poi-redacted.pdf） （https://www.fs.usda.gov/internet/fse_documents/fseprd1202153.pdf） - 教育和外展材料，以支持土地所有者和公众。（https://weedwise.conservationdistrict.org/tag/best-management-practices/page/2） - ODA的本地植物保护计划。（https://appliedeco.org/report/patterns--rarity-in-the-the-oregon-forlora-implications-for-conservation-conservation-and-Management/）。- 评估或监视火灾后修复。（https://rvcog.org/wp- content/uploads/2022/11/bear-creek-post-almeda-fire-fire-fire-vetation-assessment.pdf） - 基于地方娱乐的区域植物指南。（https://www.npsoregon.org/kalmiopsis/kalmiopsis19/4maryspeak.pdf） - 生成户外娱乐机会。（https://oregonflora.org/ofn/ofnv18n1.pdf）俄勒冈植物群还可以通过指示在受影响的地区发生历史上发生哪些物种来帮助栖息地恢复从业人员；向托儿所和耕种行业提供有关感兴趣物种增长条件的信息；支持植物学家和自然科学领域的相关职业的学术询问；提供有关保护我们州生物多样性所需的稀有物种的关键信息；支持BLM或USFS托管土地的NEPA计划；并为联邦上市植物的ESA恢复计划提供通知。
量子冰箱保持Qubits凉爽
该团队的量子冰箱由两个量子位组成：一个“热”量子，该量子与保持在5 k左右的热源连接和一个“冷” Qutrit，类似于量子，但具有三个量化的能量水平，该量子与低温器最冷的部分相连。热量子量子和冷qutrit的能量差距被仔细调整为第三个“加工”量子的量子（参与计算的量子）的量子，以实现它们之间的热量传递。如果加工量子盘会激发，其能量将与热量量子的量子量子结合起来，将冷Qutrit激发到其最高能级。作为这种能量交换的一部分，处理量子置量已重置为基础状态，以开始进行新的计算。激发QUTRIT的能量也将其排入低温恒温器，将其重置为最低的能级。
保持医院清洁：十种不同分子和培养方法的诊断性能1
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.18.25320756 doi：medrxiv preprint
2024 财年 20-F 表：外国私人发行人应注意的事项
如上文“网络安全披露”部分所述，SEC 工作人员已就 20-F 表格第 16K 项要求的年度网络安全披露发表了评论。尽管 SEC 工作人员迄今为止只发表了几条评论，但我们预计网络安全评论的数量将会增加。我们还预计，SEC 工作人员对追回披露的评论可能会更频繁地出现，包括提醒提交追回政策和在触发恢复分析时对披露进行评估，这符合 SEC 于 2022 年 10 月通过的最终规则。有关 SEC 对人工智能、网络安全和追回的关注的更多信息，请参阅本指南的“考虑人工智能披露”、“评估网络安全披露趋势”和“审查追回政策”部分。
保持健康和裸身寿命的秘诀...
[2023年11月17日收到； 2024年1月6日修订； [2024年1月9日接受]摘要：健康与长寿是人类的梦想和医学界的主要领域。裸痣大鼠（NMR）是一种独特的鼠动物，寿命极长（超过38年），几乎没有衰老的迹象，例如生殖下降，神经退化性疾病和癌症。他们为我们提供了预防与年龄有关的疾病的宝贵观点。本综述系统地总结了衰老抗性中裸鼠大鼠不同系统的特征，并进一步利用了衰老抗性的机制形成了基因组，端粒，蛋白质回收，代谢和氧化应激态度。作为一种与人类相似的物种，不能排除在合理的有效性，安全性和道德评估之后，将在医疗转型中发展出裸mole大鼠的主要基因，以实现人类健康和寿命的梦想。关键词：裸露的痣老鼠，衰老，ROS，基因组，新陈代谢寿命和健康应该是所有人的主要目标。慢性疾病的发生通常与衰老[1]呈正相关，例如癌症，心血管疾病和神经变性[2-4]。在模型动物中进行了许多研究，例如caenorhabditis elemants和Lab小鼠，例如CGAS/STING途径和MTOR途径[5，6]。这些动物在药物评估和机理研究方面非常出色，但是在提供新的观点以与年龄相关的疾病相抵抗与年龄相关的疾病的局限性。裸mole大鼠（NMR）是一种独特的鼠动物，寿命极长（超过38年）[6]，揭示了诸如生殖下降[7]，阿尔茨海默氏病[8]和癌症[9]等衰老的迹象。因此，必须找到有效的基因，环境和药物干预措施来延迟衰老，改善功能损失并减少
强化学习如何保持欺诈检测明智而快速：适应新
摘要欺诈活动日益增长的复杂性挑战了依赖静态规则和历史数据的传统欺诈检测系统。欺诈者不断发展其技术，需要更智能，实时的解决方案，能够学习和适应。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，已成为一种改变游戏规则的欺诈方法。rl系统通过试用和错误的学习不断优化检测策略，并适应新的欺诈模式。本文探讨了RL如何通过实现自适应决策，实时异常识别和积极的欺诈预防来保持欺诈检测智能和高效。它重点介绍了RL处理不断发展的欺诈方案，优化检测准确性以及改善医疗保健，银行业和电子商务等行业的响应时间的能力。本文进一步解决了诸如有限的欺诈数据和计算复杂性之类的挑战，并讨论了将塑造RL在预防欺诈中的未来作用的创新。关键字：强化学习，欺诈检测，自适应学习，异常检测，实时分析，机器学习，数字化转型，欺诈预防1。引言欺诈已成为各个行业的重大挑战，每年使组织数十亿美元造成。从医疗保健索赔欺诈到金融交易欺诈和电子商务付款欺诈，罪犯正在不断开发绕过检测的新技术。基于静态规则和阈值的传统欺诈检测系统，难以实时确定新的欺诈模式。他们无法动态地使企业暴露于越来越复杂的欺诈计划。强化学习（RL）是机器学习领域，代理商通过与环境进行互动并以奖励或罚款的形式接收反馈来做出决策，提供了一种新方法。rl不依赖预定义的规则，而是连续发展，这是欺诈检测的理想解决方案。