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投资者演讲下一代发现
•本文中包含的信息虽然是从我们认为可靠的来源获得的，但不能保证其准确性或完整性。参考文献在本文中涉及包含地质和技术信息的历史信息。从本质上讲，无法验证此信息。合格的人尚未验证历史信息基础的采样，分析和测试数据。kenorland Minerals Ltd.（“公司”和“ Kenorland”）认为，此历史信息在所有物质方面都是准确而完整的，尽管该公司已经仔细审查了所有可用信息，但无法保证其准确性和完整性。本演讲的内容仅用于信息目的，不构成出售的要约或购买此处提到的任何证券的征集。
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GF管道系统是瑞士高性能流量解决方案和DCW London 2025年的金牌赞助商，将在DC142介绍其尖端的直接液体冷却（DLC）的尖端解决方案。与会者可以从3月12日至13日在伦敦数据中心世界伦敦数据中心访问GF管道系统，以探索旨在提高关键任务冷却基础设施的效率，可靠性和寿命的全面聚合物投资组合。GF管道系统的专家也将参加会议计划。随着人工智能和高性能应用所需的计算能力飙升，传统的空气冷却方法正在接近其限制。利用水比空气有效地传输高达1,000倍的能力，GF管道系统的直接液体冷却解决方案可以利用高性能热塑性塑料来提供提高的冷却效率，降低的重量和卓越的可靠性，同时消除了与金属系统相关的腐蚀风险。“数据中心必须发展以满足不断提高的性能和能源效率的需求，” GF管道系统全球市场发展数据中心马克·布尔默（Mark Bulmer）说。“我们的创新聚合物解决方案（使用高性能ProGEF和Sygef产品线）具有工程性的腐蚀和金属，可安全提供干净的冷却液。通过集成高级红外融合技术和焊缝检查，我们提供了一个系统，不仅安全可靠，而且可以快速安装，并且更易于维护。”访问者将使用IR-63 m的展位获得动手体验，这是一种红外融合机，可促进安全且无泄漏的管道连接其无接触熔化过程可确保与最小焊珠的清洁连接，从而提高最佳流动性能。机器控制的焊接过程可确保每个关节的重复性和完全可追溯性。除了其直接的液体冷却产品外，GF管道系统还支持传统的流体应用，例如冷水水，冷凝水，蒸发水或热量恢复，其Ecofit（PE100）（PE100）和凉爽融合（预隔离的PE）溶液（提供了多种降温项目的完整套件，可用于多样化的项目需求。2025年3月12日至13日在伦敦DCW伦敦DC142与GF管道系统的专家会面，并了解有关创新聚合物的管道解决方案的更多信息，以进行有效的冷却。从我们全球数据中心负责人查尔斯·弗雷达（Charles Freda）了解更多信息，他将在下午2:30参加有关直接液体冷却的未来的小组讨论。 3月12日。马克·布尔默（Mark Bulmer）将在3月13日上午10:05介绍聚合物管道系统的优势。
教育中的人工智能：下一代教师观点
摘要全球人工智能（AI）取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐，以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法（AIED），但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究，对来自教育，社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本，使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明，在模型的六个变量中，“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响，而不是“以前使用”，“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要，这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心，消除了对AI的恐惧或误解。
城市水管理的下一代机器学习
工程师和需求管理计划者预测消费和资产特征。这种信息级别将有助于推迟基础设施的扩展或最大程度地减少资产规模（和成本）（例如Gurung等人。 2014a）;降低抽水要求和相关的电力成本（Dejan，2011年）；减少管道爆发和网络泄漏（Girard and Stewart，2007年）；并延长管道网络资产生命周期（Gurung等人。 2014b）。 •为水公司提供机会Gurung等人。2014a）;降低抽水要求和相关的电力成本（Dejan，2011年）；减少管道爆发和网络泄漏（Girard and Stewart，2007年）；并延长管道网络资产生命周期（Gurung等人。2014b）。•为水公司提供机会
下一个针对全球挑战的生物技术植物：转基因和新育种技术的贡献
下一个用于应对全球挑战的生物技术植物：转基因和新育种技术的贡献AgnèsE。AgnèsE。Ricroch 1,2*，Jacqueline Martin-Laffon 3，Bleuenn Rault 2，Victor C. Pallares 2，Victor C. Pallares 2和Marcel Kuntz 3和Marcel Kuntz 3 1现在/永久地址：iDest，Idest，Paris-Saclie sceaux 3 3 3 3 3格伦布尔阿尔卑斯大学，CNRS，CEA，INRAE，法国，格林布尔 *的细胞和植物生理学 *通讯作者：AgnèsE。Ricroch，电子邮件：agnes.ricroch@universite-paris-paris-paris-paris-saclay..fr摘要该调查的目的是确定和表征自2015年以来的新产品，特别是在2015年以来的新产品，特别是在2015年的新产品（尤其是在2015年）作为基于CRISPR-CAS系统的基因编辑。转基因（基因转移或基因沉默）和基因编辑的特征，这些特征在至少一个国家批准或销售，或在美国具有不受监管的地位，以及全球相关的专利。此外，还阐明了非洲潜在的创新，还研究了非洲大陆的现场试验。编译的数据分为应用类别，包括农艺改善，工业用途和医疗用途，即重组治疗分子或疫苗（包括针对Covid-19）。数据表明，基因编辑似乎是对“经典”转基因的有效补充，其使用并没有下降而不是替代，而是在专利景观中也观察到的趋势。然而，显而易见的基因编辑使用的使用是显而易见的。繁殖特征也观察到类似的差异趋势。与转基因相比，基因编辑增加了某些农作物物种的比例，并减少了批准，未受监管或销售的产品的其他物种的比例。基因编辑还赞成新私人公司的出现。中国及其普遍的公共部门绝大多数占主导地位的专利景观，而不是由美国主导的批准/销售的景观。朝着监管环境将有利于或不鼓励创新的方向的数据点。关键词：基因组编辑，CRISPR-CAS9，粮食安全，分子种植，生物燃料，可食用的疫苗BBTV：香蕉堆顶级病毒； CBD：木薯棕色条纹疾病； CBI：公司业务信息； CRISPR-CAS：群集定期插入短的短篇小学重复序列；欧盟：欧盟； ISAAA：收购农业技术申请的国际服务； ODM：寡核苷酸指导的诱变； TALEN：转录激活剂样效应核酸酶； USDA -APHIS：美国农业部 - 动物和植物健康检查服务。
Nextsource材料
•Molo石墨矿山（马达加斯加）：全球已知和最高质量的石墨矿床之一，其中包含具有100MT资源的Superflake石墨；目前正在逐步加入商业生产，并于2024年10月向德国和美国制造•电池阳极设施（BAF）：飞行员工厂的成功运营和用于大规模BAF的预订工艺设备，并进行了高级访问讨论
用于下一代AI驱动的自主系统的边缘AI计算解决方案
可扩展，安全和适应AI，虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台，旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI，机器学习，数据分析和虚拟化，使其非常适合工业自动化，智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能，包括TPM和加密，可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能，可从任何地方进行无缝部署，监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建，轴向AX300提供了低延迟，有效的计算，桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
住房开发和财产更新 - 附录1
2引言2.1 Eastbourne的海滨是该镇最重要的资产之一，也是该度假村的定义特征。这是伊斯特本旅游业的主要焦点之一，这是该镇的重要经济动力。2.2海滨包括多个资产，包括重要的遗产资产，其中许多资产归Eastbourne Borough Council（EBC）拥有。没有最新的战略，有不一致且不一致的方法将塑造塑造的风险用于该镇的这个关键部分。2.3因此，理事会认为一项新的海滨战略被认为是对未来的整体愿景，以创建一个充满活力，安全和包容的地方，以反映更广泛的社区的价值和愿望。2.4海滨战略的目的是为我们希望将来的海滨建立一个整体愿景，并提供一个框架，以告知与海滨有关的任何决策，从而导致愿景在2050年期间交付。重要的是要具有远见卓识，但同时可交付。2.5由于在Pevensey Bay到Eastbourne Coastal Management计划的开展工作，海滨未来的策略尤为重要。在未来100年内保护伊斯特本免受沿海洪水所需的沿海防御措施的类型和规模可能会导致重大变化
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。