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通函 SEBI/HO/MIRSD/TPD/CIR/2025/10 一月 ... - NET
- 根据要求向交易所报告 SB 系统中发生的所有技术故障。 - SB 为解决过去 1 年发生的技术故障而采取的补救措施 - 根据客户/营业额等的增加进行容量规划。 - 按照规定的准则进行软件测试和变更管理/补丁管理（包括供应商提供的 OMS/RMS 系统） - 实施日志和监控机制 (LAMA) 以检测交易所在 2022 年 12 月 16 日技术故障框架中规定的技术故障。在规定期限内保存 LAMA 参数日志 - 用于下订单或将此类订单路由到交易所的服务器/应用程序位于 SB 的场所。 - 遵守 DR 站点的要求并进行实时 DR 演练等。 7. 证券交易所的其他尽职调查：
mir irfan ul haq
福布斯·马歇尔（Forbes Marshall）2024年的杰出项目奖（作为主管）斯坦福大学和爱思唯尔（2023年和2024年）被列为2％的前2％的科学家。研究2022年卓越奖（Vallway Research Publications）在2023年3月23日至23日，由Bannari Amman技术研究所组织的国际高级材料和工业4.0（ICAMT 4.0）的最佳纸张奖（ICAMT 4.0）。计划根据SMVDU（2022）提供杰出绩效的激励措施国际旅行赠款的获得者（价值为2,04,343 INR），根据DST SERB的年轻科学家计划获得了2019年在美国的Stle年度会议。在2019年8月14日至16日在马来西亚举行的第6届国际机械工程预付款会议上，共同撰写的论文最佳纸张奖。2019年3月16日在NIT Delhi举行的NCAME 2019上的共同撰写纸张的最佳纸张奖。计划授予的经济援助为SMVDU（2019）提供了杰出绩效的激励措施摩擦学家和润滑工程师协会（Stle，USA）杂志杂志杂志杂志杂志杂志，摩擦学与润滑技术（TLT）在“美国斯特尔社区的编辑中：美国最佳社区”。Srinagar国家理工学院的硕士课程学术卓越学术卓越学术奖学金获得者。赞助研究项目
附录号。 1军事安装弹性审查（MIRR）项目编号240049 Box Elder，SD出价日期：2025年2月6日，出价时间：2：00 PM MST LOC
Box Elder市要求一家公司领导共同的社区/军事评估，对与军事装置边界以外的关键资源相关的共同漏洞和风险。这对于支持和维护安装保证和任务实心功能是必要的。选定的公司将通过确定的“下一步”来完成合作，社区驱动的计划工作，以利用州和地方政府的能力和优势来应对韧性和侵占风险。0此军事装置弹性审查（MIRR）和随附的桌面练习必须在2026年1月之前完成，并将与Ellsworth Air Force Base，Box Elder市和其他当地机构合作进行。一旦完成了MIRR和桌面锻炼活动，就需要开发并向利益相关者提出挑战，风险和机会的相应报告。
DEMIR, Sercan、GUNDUZ、Mehmet Akif、KAYIKCI, Yasanur 和 PAKSOY, Turan (2022)。智能和可持续供应链的准备和成熟度：一个模型
云计算 用于管理整个供应链中海量数据的开放系统和同步通信系统（Antonopoulos 和 Gillam 2010；Marston 等人，2011） 网络安全 通过融合技术、流程和实践，保护网络、设备、数据和软件程序免受网络攻击（Flatt 等人，2016；Von Solms 和 Van Niekerk，2013） 大数据与分析 广泛利用从 ERP、CRM、MES、SRM 和 SCM 系统收集的数据来做出优化的实时决策（Morabito，2015；Sharma 和 Pandey，2020） 人工智能 AI 是工业 4.0 背后的大脑。人工智能算法可以优化制造运营并构建弹性供应链，从而快速响应和适应市场变化（Dopico 等人，2016 年；Lee 等人，2018 年）机器学习 ML 算法发现数据中的模式和供应链网络的成功因素，同时这些算法不断从过程中学习。结合物联网传感器和数据分析，ML 可以实时优化供应链网络（Candanedo 等人，2018 年；Diez-Olivan 等人，2019 年）区块链技术 BCT 建立了高效透明的供应链网络，可以以多种方式应用于供应链网络，例如智能合约、版权保护、小额支付、设备跟踪或身份管理（Bodkhe 等人，2020 年；Yaga 等人，2019 年）
Mukesh Ghimire
亚利桑那州立大学博士 研究人员，06/2021-今天 - 开发了一种新颖的算法来解决单方面的不完整信息差异游戏，强调了可解释的策略和安全互动[1]。 - 作为通用和不完整的信息差异游戏建模的车辆互动，以生成自动驾驶汽车[2、3、5]和群体系统[4]的安全平衡政策。 - 提出了一个基于RL的控制器，以减少人类驾驶员与自主剂之间不完整的信息相互作用的推断频率，从而增强了实时性能。 - 探索大型语言模型（LLM）的集成到多代理模拟框架中，以进行更直观的策略设计和更安全的政策解释。亚利桑那州立大学博士研究人员，06/2021-今天 - 开发了一种新颖的算法来解决单方面的不完整信息差异游戏，强调了可解释的策略和安全互动[1]。- 作为通用和不完整的信息差异游戏建模的车辆互动，以生成自动驾驶汽车[2、3、5]和群体系统[4]的安全平衡政策。- 提出了一个基于RL的控制器，以减少人类驾驶员与自主剂之间不完整的信息相互作用的推断频率，从而增强了实时性能。- 探索大型语言模型（LLM）的集成到多代理模拟框架中，以进行更直观的策略设计和更安全的政策解释。
编号 24-2711 ___________ AMIR WILEY，上诉人
新泽西州地区 (哥伦比亚特区民事诉讼案号 2-23-cv-04888) 地区法官：尊敬的 Jamel Semper ____________________________________
人工智能术语的幻影
如果您不拥有某物，但我从您那里得到了它，您能阻止我以您不喜欢的方式使用它吗？也许您的答案是“当然可以。毕竟，您是从我这里得到的，我没有必要把它给你。” 这是以不动产为思维方式的人的普遍本能，尽管它常常归结为对抗假设：假设如果我从您那里得到了它，您就一定拥有它。另一方面，也许您的答案是“不，如果我不拥有它，我就无法控制它。” 这种本能对于考虑信息或知识产权 (IP) 的人来说更为常见。专利和版权会过期，当它们过期时，我们都可以自由使用它们。当然，我从迪士尼那里得到了米老鼠，但现在他（终于）进入了公共领域，这没关系；我可以自由地复制他。2 如果一本字典说我不能以出版商不喜欢的方式使用我在那里学到的单词，这似乎很奇怪。毕竟，他们不拥有这个词。