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报价编号。 MLM QUO-03-02-2025
市政公司建设IER服务的房屋必须指示快递公司在2003年《市政财务管理法》第110条的方面坐在Cepted（No./div>）2003年56岁），根据《 SCM法规》第18条第18条第18章，2003年第56号法规。请邀请报价任命一个有信誉的承包商，以在适当和授权的招标者身上在市政公司建筑中建造一座警卫室。适用最低技术规范的遵守。详细的规格和规定的文件可在理事会网站www.mkhondo.gov.za上找到，根据“报价”部分。如果需要，也可以通过电子邮件提供此文档。Technical queries relating to this request for quotation can be addressed to QZ Mbatha, Tel: 017 004 0197, Email: zmbatha@mkhondo.gov.za and administrative queries can be addressed to Mr MC Gumede, Tel 017 004 0197, and email mgumede@mkhondo.gov.za .此RFQ只能在发行的文档中提交。如第3页所述，欢迎支持和其他文档。所有提交将根据Mkhondo当地市政当局的采购政策进行裁决。还将根据2000年第5号的优惠采购政策框架法以及“优先采购法规，2022年（PPR 2022）进行评估。80/20的价格和特定目标点系统将适用于此招标。理事会保留不将RFQ授予最低出价或完全不是部分或部分的权利。应根据历史上处于弱势群体或符合要求的人或个人的个人或个人的企业签约，总共分配了15个优先点，并应以比例或亲率的比例为基础分配以实施计划的企业。
语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。
增强DNA基础模型以解决掩盖效率低下
掩盖语言建模（MLM）作为预处理目标已在基因组序列建模中广泛采用。虽然审计的模型可以成功地作为各种下游任务的编码器，但在预处理和推理之间的分离转变会对性能产生不利影响，因为预处理的任务是映射[蒙版]对预测的标志，但是[mask]在下游应用程序中却没有[mask]。这意味着编码器不会优先考虑其非[蒙版]令牌的编码，而是在部署时间与MLM任务相关的工作，并在与MLM任务相关的工作中计算参数并计算。在这项工作中，我们根据掩盖的自动编码器框架提出了一个修改的编码器架构，旨在解决基于BERT的变压器中的这种低效率。我们从经验上表明，所产生的不匹配特别是在基因组管道中有害的，在基因组管道中，模型通常用于特征提取而无需微调。我们在Bioscan-5M数据集上评估了我们的方法，其中包含超过200万个独特的DNA条形码。与因果模型和通过MLM任务预测的因果模型和双向体系结构进行比较时，我们在封闭世界和开放世界分类任务中实现了可观的性能增长。
基于机器的油和煤气生产质量销售...
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型（MLM）的使用：线性回归（LR），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据，该提案的应用将证明。因此，讨论了上述每个传销的好处，并根据实践经验得出结论，即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明，SVM的替代方案可以产生最佳结果，并且与RF或ANN替代方案相比，它也是一个更简单，更容易实现的模型。
运动中的机器学习VIP团队
MLM团队使用机器学习来构建一个在3D空间中检测人类，形状和运动的系统，其目的是创建一个可以在交互式性能领域中使用的界面。MLM团队在2023年春季学期开始了这项研究项目。该团队将与Purdue Division Divice of Dance Danc 351学生一起开发和测试2024年春季学期的新技术。团队使用低成本，常用的技术和设备，因此任何人都可以在开发系统后重建和使用该系统。这个跨学科项目将成为人们了解如何使用技术来帮助许多不同学科的艺术家使用物理世界来影响电气和硬件领域的另一个来源。允许他们在整个职业生涯中使用此系统和实时性能。随着项目的进行，团队将与艺术家一起工作，以探索可以使用软件和硬件的不同方式来做出智能，更有效的开发选择。该团队将为锅炉淘金热2024娱乐挑战赛创建互动式插入，以供所有BGR学生在成为艺术品的一部分时探索。我们将通过我们的发展系统跟踪学生的运动，并将他们的运动投射到他们居住的空间的墙壁上，并带有移动的图像和声音。我们的系统将响应并扩大BGR学生运动的变化。BGR 2024 Entertainment Challenge将是MLM VIP团队测试其系统并与公众分享系统的绝佳机会，使他们更接近完成一个系统，供艺术家在其创意研究中使用。
使用基于LC-MS的代谢组方法，鉴定酪氨酸激酶抑制剂Pexidartinib的反应性代谢产物
摘要：Pexidartinib（Pex，Turalio）是巨噬细胞刺激性因子1受体的选择性和有效抑制剂，已批准用于治疗弯曲型巨型细胞肿瘤。然而，诊所已经报道了频繁和严重的不良反应，导致PEX对肝损伤的风险发出了盒装警告。与PEX相关的肝毒性（尤其是代谢相关的毒性）的机制仍然未知。在当前研究中，使用谷胱甘肽（GSH）和甲氧基胺（NH 2 OME）研究了人/小鼠肝微粒体（HLM/MLM）和原代人肝细胞（PHH）中PEX的代谢激活。使用基于LC- MS基于LC- MS的代谢组学方法，在HLM/MLM中鉴定了11个PEX-GSH和7个PEX-NH 2 OME加合物。此外，在PHH中检测到4个PEX-GSH加合物。CYP3A4和CYP3A5被确定为负责使用重组人P450和CYP3A化学抑制剂酮康唑形成这些加合物的主要酶。总体而言，我们的研究表明，PEX代谢可以产生由CYP3A介导的反应代谢产物，并且需要进一步研究反应性代谢物与PEX肝毒性的关联。
飞行性能、规划和装载
一架双引擎飞机经认证的 MTOM 和 MLM 分别为 58000 千克和 55000 千克。这架飞机的起飞重量限制是多少？ PLTOM 61000 千克 PLLM 54000 千克 MZFM 36000 千克 运行重量 55000 千克 行程燃油 30000 千克 应急燃油 行程燃油的 5% 替代燃油 500 千克 最后储备 500 千克 飞行时间 3 小时 燃油消耗量 每台发动机每小时 500 千克 有效载荷 41500 千克 58000 千克 61000 千克 56145 千克 56545 千克
安全性和功效来自OCU400修饰剂基因治疗的1/2期临床试验，用于治疗视网膜炎
通过稳定或改善BCVA，LLVA和MLMT评估的受试者人群的响应者分析。两个受试者仅在MLMT中就经历了稳定或改善。参数上的非响应者在其旁边用 *符号表示。稳定：BCVA和LLVA（±4个字母更改），MLMT：0 lux级别更改；改进：BCVA和LLVA（≥5个字母更改）； MLMT：≥1lux级别的变化。
修订了全球对潮汐沼泽海平面上升的韧性的估计
地球系统模型被广泛用于估计湿地范围的未来变化，但不会将表面高度变化（SEC）纳入预测湿地对海平面上升的真实反应（SLR）。使用机器学习模型（MLM）来研究多个驱动因素对潮汐沼泽中SEC和沉积物积聚率（SAR）和地球系统模型的影响（即综合气候和湿地迁移模型）的开发是为了预测潮汐沼泽对SLR的反应。地球系统模型结合了MLM发现的影响SEC的因素。首先，合成了有关潮汐沼泽的SAR和SEC的全球数据，并使用MLM检查SEC和SAR的驱动因素，包括潮汐范围和频率，沉积物载荷，降水量，高度，纬度，海冰和/或相对SLR（RSLR）。人类干扰导致沉积物的积聚减少，现有的保护活动在促进沉积物积聚方面不可能。其次，开发了一个综合的气候和湿地迁移模型，以评估通过将SEC，RSLR，气候区域，潮汐淹没，海拔和纬度纳入MATLAB中未来SLR的全球潮汐沼泽的弹性。该模型是在代表性浓度途径（RCP）2.6、4.5和8.5以及基于自然的人类适应方案下实施的。在RCP和基于自然的人类适应情景下，潮汐沼泽将在当前全球面积的53％-58％的占2100时，如果有能力的沉积物负载和住宿空间允许陆路迁移。如果维持当前的住宿空间，则可能可能存在23％ - 30％的全球净损失。未来沼泽损失的热点主要在北美，澳大利亚和中国。对大多数SLR场景的预测可见沼泽地区在21世纪中期而不是中期的峰值。生态形态反馈会影响沉积物积累的效果，但不能纳入地球系统模型中。在增强潮汐沼泽对未来SLR的弹性方面强调了基于自然的适应性的重要性。