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肯尼亚共和国土地部21号第1页...
组件1：集成结算升级。该组件支持通过在两个子组件下分类的两种主要干预措施来升级结算；子分数1.1：任期正规化 - 为居住在无争议的公共土地上的人们进行任期的正规化，其过程包括：制定当地的物理和土地利用开发计划，用于定居点，该计划为道路，排水，走道，人行道等基础设施的基础设施列出了土地包裹和韦尔斯；根据计划，通过身体放置的身体放置来划定包裹；根据调查计划的筹备受益人的准备名单和 / /或发行分配信；和标题的发行。子组件1.2：基础设施升级 - 协调基础设施投资组合，其菜单包括：水和卫生系统，雨水排水，固体废物收集和沉降分类，行人人行道，自行车道，道路，道路，街道，街道和安全照明，公共公园，公园和绿色空间。进一步包括与预防犯罪和暴力有关的投资，包括但不限于社区中心。组成部分2：社会经济包容性计划通过社会经济包容计划项目旨在增强目标受益人的社会和经济包容。该组成部分支持社区发展计划，以增强社会和经济包容性，确定符合政府计划资格标准但被排除在外的受益人，并被排除在外，适当地将其连接起来，支持参与性犯罪和暴力映射，监视当地劳动力的使用，雇用当地劳动力，负责社区能力建设并促进各种基于社区的固体造成固体损失管理，包括包括社区的固体造成损害管理。
公开版本 - EUR-Lex
和航空公司）。委员会还对竞争对手和客户进行了多次电话采访。针对一些市场参与者的投诉，他们强调交易对不同市场竞争的潜在不利影响，委员会进行了额外的电话采访，并向各市场参与者发出了书面信息请求。委员会还分析了来自 UTC 和罗克韦尔柯林斯的内部文件，包括与某些选定产品的客户签订的供应合同，以及交易后整合计划的内部战略文件。委员会还收集并评估了来自各方及其主要客户的投标数据，以评估不同产品市场招标过程中的竞争动态。
2020年10月6日常规X同意 - opuc
将直接负载控制演示添加到最初提议的测试床PGE中，以添加直接负载控制需求需求响应，以在建议编号编号2020年5月29日提交的20-12。2020年6月8日，PGE与DRRC预览了附表13修订版。该建议提交了针对直接负载控制提供的定价，但缺乏有关正在提出的直接负载控制活动的任何细节。因此，工作人员要求PGE撤回文件，以后再对任何计划活动进行详细建议。pge于2020年7月13日撤回了文件。pge随后向员工提出了一项技术示范提案草案的反馈，该建议将符合当时员工正在发展的飞行员到计划的指导。工作人员此后已最终确定了其飞行员的指导，并将在2020年10月与PGE共享。
快速＃：-19880976- uts的作品
单光子源（SPSS）是量子光学元件的基石，它提供了一种可靠的方式来确定性地生成高纯度光子按需生成高纯度光子[1，2]。存在大量的应用程序来利用这些来源，从量子信息处理和计算到量子加密[3-6]，包括有效实施量子密钥分布（QKD）协议[6-8]。但是，实用的QKD需要集体解决几个SPS属性，包括亮度，纯度和稳定性。因此，对于在集成的光子系统中进行设计和包装的这种源有明确的需求。六边形硝酸硼（HBN）在该空间中特别感兴趣，作为一系列可以用作高质量SPS的原子缺陷，具有出色的亮度，稳定性，稳定性和良好的单光子纯度（可能不超过每脉冲一个光子的概率）[9-15] [9-15]。与需要低温冷却的基于量子点的对应物相比[1]，基于HBN的SPSS在室温（RT）上运行，为量子通信中的应用提供了实际优势。但是，由于宿主晶体中的光捕获，所有固态SPS的主要缺点是有限的激发效率和/或收集效率。有多种旨在通过提高内部量子效率[16-18]和收集效率[19，20]来提高SPS性能的作品。但是，大多数方法都依赖于精确的发射极定位和/或纳米制造，使其变得复杂，难以扩展并且不适合批量生产。在这项工作中，我们开发并实现了基于HBN和固体浸入透镜（SILS）[21-23]的集成SPS。这种方法很有希望，因为SIL易于制造和商业上可用。我们表明，集成的HBN-SIL设备的示例超过了光子收集效率的六倍，产生了10 7 Hz的单光子收集速率，并且还能够保持G（2）（0）= 0.07的极好纯度，并且在许多小时的连续操作中都具有出色的稳定性。我们还展示了一个紧凑而强大的共聚焦显微镜设计，该设计
CS3551-分布式计算单元i ...
➢过程：所涉及的主要挑战是：客户端和服务器环境下的过程和线程管理，系统之间的代码迁移，软件和移动代理的设计。➢命名：设计易于使用的名称，标识符和地址的强大方案对于以透明且可扩展的方式定位资源和过程至关重要。远程且高度多样化的地理位置使此任务变得困难。➢同步：相互排斥，领导者选举，部署物理时钟，全局状态记录是某些同步机制。➢数据存储和访问方案：设计文件系统，用于使用隐式访问机制的易于有效的数据存储对于分布式操作➢一致性和复制至关重要：分布式系统的概念与数据复制齐头并进，以提供高度的可扩展性。由于数据一致性是主要问题，因此应谨慎地将复制品递送。
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
MNESYS中的计算神经科学 - unipv.news
Registration form 8.30-9.00 Reception and registration 9.00-9.20 Institutional welcome - Delegate to Research (Federico Forneris UNIPV) and Director of Center for Health and Technology (Riccardo Bellazzi UNIPV) 9.20-9.50 Introduction - Computational neuroscience in MNESYS and The computational framework for multiscale brain modelling (Egidio D'Angelo and Sergio Martinoia, UNIPV, UNIGE）9.50-10.30全体讲座 - 从数据推断突触可塑性规则的策略
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
yo-yo.ai whitepaper_public_2025-03-04
●分类特征的本机处理：该模型本质地了解和过程分类数据，而无需手动一式壁炉编码或其他预处理技术。这简化了数据管道，并保留了分类变量内的关系。●使用时间数据的稳健性能：该模型有效地捕获了时间序列数据的模式和趋势，使其适合涉及预测，异常检测或序列分析的应用。●高心电图特征的有效处理：模型可以管理具有大量唯一值（高基数）的功能，而计算复杂性或内存需求的显着增加。●内置的缺少值处理：模型可以优雅地容纳缺失的数据而无需插入或删除，从而确保由于数据集不完整而不会丢失有价值的信息。●高级正则化技术以防止过度拟合：该模型结合了L1和L2正则化，辍学或早期停止以控制模型复杂性并防止过度拟合的技术，从而改善了对看不见数据的概括性能。