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AI网络白皮书
AI Network 的目标是服务数百万个开源项目。因此，AI Network 旨在在最合适的运行时环境中运行不同类型的软件。如果项目涉及深度学习，则可能需要高性能 GPU；如果项目涉及传感器网络，则可能需要数百万台小型计算机。以太坊仅支持一种名为 Solidity 的语言，其运行时环境称为 EVM。AI Network 在异构类型的运行时环境上运行多种语言。我们将这些环境称为安全运行时环境，简称 SRE。AI Network 没有 Solidity 等原生智能合约语言。相反，资源提供者池中的工作人员正在监听区块链事件以参与执行。因此，区块链的职责缩小到传播实时事件和记录执行的生命周期。
诺克斯网络白皮书2025年1月
签名块一个递归链接列表结构，可提供公共密钥，哈希，时间戳和以前的签名块。在最新的签名块中的哈希分别由先前的所有者和授权者的钥匙签署，以创建授权和转让签名。这些签名块位于每个唯一的FBDA中。创世纪签名块 - FBDA（n = 0）的根签名块转移签名块 - 随后的FBDA（n> 0）的签名块
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
市场情报白皮书
● Quantum Insider 是 Resonance 的一部分。● Resonance 为企业、投资者和政府提供基于数据的市场情报。● 我们是由风险投资支持的 40 人团队，由分析师、开发人员、顾问和前投资者组成，总部位于加拿大多伦多。● 我们专注于复杂、新兴的市场，例如量子、空间、沉浸式、人工智能和气候相关技术。● 我们的市场情报以专家分析和人工智能支持的大规模数据收集和结构化相结合为基础，并以订阅形式出售● 我们使用数据来指导我们的战略咨询工作，但通过一手研究来丰富这些数据，并在需要时让行业专家参与进来。● 我们在运营的垂直领域拥有专有的媒体品牌，这使我们与提供营销服务的竞争对手相比具有不公平的优势● 我们拥有良好的案例研究记录和蓝筹客户群。
EFPIA 关于基因治疗药物 (GTMP) 定义的立场文件 .docx
EFPIA 总体上支持对 GTMP 定义的拟议修订，该修订在 2023 年欧盟指令提案第 4 条（第 29 点）中概述，并在表 1（2024 年 3 月 ENVI 妥协修正案）中列出。EFPIA 欢迎该定义，该定义涵盖用于序列特异性基因组编辑的物质或物质组合，并明确包括用于调节、替换或添加基因序列（如果通过其转录或翻译起作用）的重组和合成核酸。还支持将针对传染病的疫苗排除在该定义之外。但是，EFPIA 建议明确区分 GTMP 的转基因细胞与目前定义为体细胞疗法和组织工程产品的细胞（根据 EMA ATMP 分类反思文件 2015 EMA/CAT/600280/2010 rev.1），因为两者现在都可以属于拟议的 GTMP 定义。
教育局，德里练习论文的GNCT（...
当光到达不透明的物体（固体）物体时，防止光穿过物体，在另一侧留下黑暗区域（阴影）。如果对象是透明的，则光可以通过它移动。如果物体有光泽，则将光线从其转移到另一个方向。（1）以下哪个是一个非发光物体？（a）火炬（b）太阳（c）电灯（d）椅子（2）椅子（2）灯可以通过这些光线传递，并且无法清楚地看到事物的东西是（a）透明（b）不透明（c）半透明（d）这些（d）这些（3）以下哪一个是一个发光的对象？（a）铅笔（b）椅子（c）太阳（d）表或（3）允许光穿过它们的物体称为（a）透明（b）不透明（c）半透明（d）这些都不是这些
经济研究工作文件第62号
电子邮件地址：Alexander.cuntz@wipo.int（Alexander Cuntz）作者感谢Operabase.com共享其数据。Moreover, the author would like to thank Anastasiya Letnikava and Deyun Yin for excellent research assistance as well as Stefan Bechtold, Thomas Dillon, Carsten Fink, Mike Gibbs, Gundula Kreuzer, Nicholas Payne, Guy Pessach, C´ecile Roure, Ruth Towse and seminar participants at ETH Zuerich, the Ninth European Workshop on Applied文化经济学（EWACE）以及2019年版权问题经济研究协会年度国会（SERCI）以及两名匿名审稿人，对作品的先前版本有用。
为什么我们应该在太空中训练人工智能 - 白皮书
与地面数据中心相比，轨道数据中心具有多项基本优势，尤其是在规模达到 GW 级时。通过使用廉价的太阳能，可以显著节省运营成本，而不受下文讨论的地面太阳能发电场的限制。轨道数据中心可以利用太空中的被动辐射冷却来直接实现低冷却剂温度，从而降低冷却成本。或许最重要的是，它们可以几乎无限地扩展，而不受地球上面临的物理或许可限制，使用模块化快速部署。所有这些都将对环境产生净效益——欧盟委员会最近的一项研究得出结论，轨道数据中心将显著减少电网电力产生的温室气体排放，并消除用于冷却的淡水使用。3
