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区块链的创新应用
作为Web3采用的第一批推动者，Oasis Pro和Capgemini建立了知识和专业知识，以指导从Web2到Web3的金融机构，导致公司通过利用技术的力量来转化和管理其业务。Oasis Pro的团队由经验丰富的华尔街退伍军人和深处的区块链技术专家组成，这些专家最终以完整的最终基础设施解决方案来帮助金融机构采用数字资产。在过去的一年中，随着该行业从想法到POCS的发展，Oasis Pro与J.P. Morgan和Apollo一起参与了一个项目，该项目展示了如何进行代币化可以增强替代性和传统资产的运营流动性，并将它们无缝地整合到整个区块chchains的自动重新平衡的模型组合中。
信息更新 Q3 & 9M FY25
Aquacity - 147 Aquacity - 675 其他已完成项目 - 0 其他已完成项目 - 2 120 180 561 763 卡纳塔克邦 Belair 7 12 卡纳塔克邦 Belair 40 37 Greatlands (4) 5 Greatlands (12) 9 Oasis 4 4 Oasis 41 8 Skylands - - Skylands 1 - The Edge - - The Edge 2 - 森林步道 154 8 森林步道 154 23 果园 - 12 果园 - 46 161 42 225 123 马哈拉施特拉邦 Elan - 2 马哈拉施特拉邦 Elan (2) 3 280 224 总计 784 890 总计
第 1 页，共 2 页 国际航空航天质量...
• 9104 系列、9101（包括表格）、ISO 17021-1、标准、IAF 要求和 IAQG 支持材料[部署、决议、常见问题 (FAQ)、澄清、供应链管理手册 (SCMH)、OASIS 数据库]；
9781784758028.pdf - fnac-static.com
在我赢得 Halliday 的比赛后，我连续 9 天处于离线状态——创下了个人新纪录。当我终于重新登录 OASIS 账户时，我正坐在俄亥俄州哥伦布市中心 GSS 摩天大楼顶层的新角落办公室里，准备开始我作为公司新主人的工作。其他三个人仍然分散在全球各地：Shoto 已飞回日本，接管 GSS 北海道分部的运营。Aech 正在塞内加尔享受长假，这是她一生都梦想去的国家，因为她的祖先来自那里。Samantha 已飞回温哥华收拾行李，与祖母 Evelyn 告别。她还要四天才会抵达哥伦布，这似乎有四天那么长。我需要分散注意力，直到我们团聚，所以我决定重新登录 OASIS，尝试一下我的化身现在拥有的更多超级用户能力。我爬上我全新的顶级 OASIS 沉浸式设备，一台 Habashaw OIR-9400，然后戴上我的护目镜和触觉手套，启动登录序列。我的化身重新出现在我上次注销的地方，在 Chthonia 星球上，站在 Anorak 城堡的大门外。正如我所预料的那样，那里已经聚集了数千个其他化身，都在耐心等待我的出现。根据新闻头条，他们中的一些人已经在那里驻扎了整整一周——从来没见过。
2023 财年采购预测 - 国民警卫队局
541330 为陆军国民警卫队提供专业、技术、行政和呼叫中心协助，以支持基于网络的营销和推广 W9133L16F0033 OASIS GSA# GS00Q14OADS117 FORS MARSH GROUP LLC 小型企业预留 - 总计 5,000,000 美元至 10,000,000 美元之间 2021 财年第 2 季度
增强医疗保健推荐：深度卷积神经网络中的迁移学习用于阿尔茨海默病检测
阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 等神经退行性疾病会严重影响大脑功能和认知。先进的神经成像技术，尤其是磁共振成像 (MRI)，通过检测结构异常在诊断这些疾病方面发挥着至关重要的作用。这项研究利用以大量 MRI 数据而闻名的 ADNI 和 OASIS 数据集来开发用于检测 AD 和 MCI 的有效模型。该研究进行了三组测试，比较了多个组：多类分类（AD vs. 认知正常 (CN) vs. MCI）、二元分类（AD vs. CN 和 MCI vs. CN），以评估在 ADNI 和 OASIS 数据集上训练的模型的性能。对这两个数据集都应用了高斯滤波、对比度增强和调整大小等关键预处理技术。此外，还利用 U-Net 进行颅骨剥离，通过去除颅骨来提取特征。研究了几种著名的深度学习架构，包括 DenseNet-201、EfficientNet-B0、ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152，以识别与 AD 和 MCI 相关的细微模式。采用迁移学习技术来提高模型性能，利用预训练数据集来改进阿尔茨海默氏症 MCI 检测。ResNet-101 与其他模型相比表现出色，在涵盖 AD、CN 和 MCI 的多类分类任务中，在 ADNI 数据集上实现了 98.21% 的准确率，在 OASIS 数据集上实现了 97.45% 的准确率。它在区分 AD 和 CN 的二元分类任务中也表现良好。ResNet-152 在 OASIS 数据集上 MCI 和 CN 之间的二元分类方面表现尤为出色。这些发现强调了深度学习模型在准确识别和区分神经退行性疾病方面的实用性，展示了它们在增强临床诊断和治疗监测方面的潜力。
摩洛哥的NDC 3.0
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