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通函 - 附件 3 主题：根据 2023 年 4 月 21 日法律规定的公平补偿。 49 以及对技术工程和建筑服务公共合同授予的影响。
艺术。第 49/2023 号法律第 1 条将公平报酬定义为与所执行工作的数量和质量、专业服务的内容和特点成比例的报酬，并符合部长令规定的报酬，对于技术工程和建筑服务，目前以 2016 年 6 月 17 日部长令中指明的关税以及公共合同法附件 I.13 中的规定为代表，该附件根据上述部长令更新了关税框架。如果在第 49/2023 号法律之前，这些关税被视为参考参数，因此在招标过程中可能会降低，那么在第 49/2023 号后续法律通过后产生的现行监管表述似乎确立了这些关税的不可减损性，正如 ANAC 决议中也强调的那样。 343 日。 20.07.2023，其中指出“根据新立法，部长关税成为确定工程和建筑服务合同费用的具有约束力和不可减损的参数”。
软件配置管理 - SEI 数字图书馆
我要感谢威奇托州立大学，特别是我的系主任 Mary Edgington 和我的院长 Phillip D. Thomas，他们让我能够在软件工程学院预修订本书的原始版本。SEI 的教育预备知识项目主任 Norm Gibbs 确保我有资源和鼓励来完成这项工作，包括赞助学院举办一次配置管理研讨会。卡内基梅隆大学的学生助理 Mark Chweh 进行了最初的书目搜索。另一位学生助理 Kate Harvey 跟踪了书目，提供了编辑协助，并为配置管理研讨会撰写了一份出色的摘要。 Allison Brunvand 和 Oliver Martin 帮助准备幻灯片，使教学技巧 8 研讨会顺利进行。教学支持 8 我特别感谢研讨会的参与者。软件支持 8 Brad Brown、Ted Keller、Dick Parten 和 Bill Tindall 均来自企业界，他们慷慨地贡献了自己的时间和经验。Jim Collofello 和 Bob Glass 中断了他们自己的课程模块的工作，以参与其中。时任 SEI 首席科学家的 Mary Shaw 也继续参与了研讨会。
大肠杆菌的运行动力学由其机械性能
各种各样的微生物激发了它们行为的基本研究，有可能构建人工模仿。一个突出的例子是大肠杆菌细菌，它采用多个螺旋鞭毛表现出一种运动模式，在奔跑（方向游泳）和滚落型（游泳方向变化）相之间交替。我们建立了一个详细的大肠杆菌模型，该模型将耗散性粒子动力学方法描述为流体流，并研究其运行式行为。不同的大肠杆菌特征，包括身体几何形状，鞭毛弯曲刚度，鞭毛的数量及其在体内的排列。还进行了实验，以直接与模型合并。有趣的是，在模拟和实验中，游泳速度几乎与鞭毛的数量无关。钩子（将其直接连接到电机连接的鞭毛的短部分），鞭毛的多态性变换（鞭毛螺旋性的自发变化）的刚度以及它们在身体表面的排列强烈影响运行的行为。使用开发模型的中尺度流体动力学模拟有助于我们更好地理解支配大肠杆菌动力学的物理机制，从而产生与实验观察结果相比良好的运行式行为。该模型可以进一步用于探索大肠杆菌和其他细菌在更复杂的现实环境中的行为。
使用量化方法对颅内大脑活性的言语谱图估计
将颅内大脑活动直接综合到声学语音可能为语音受损的用户提供直观而自然的沟通手段。在先前的研究中，我们使用了对数MEL量表语音谱图（LogMels）作为从电型（ECOG）记录到可听见波形的解码中的中间表示。mel-scar的语音谱图具有悠久的传统。过去，由于连续的特征空间，我们依靠回归方法来发现从大脑活动到LogMel光谱系数的映射。但是，回归任务是无限的，因此在综合声音语音信号中，脑活动中的神经元爆发可能导致异常高幅度。为了减轻这些问题，我们提出了两种量化功率值的方法，以分别使用中位数和逻辑公式分别降低复杂性和限制间隔的数量，从而分别使用中值和逻辑公式来离散对数的光谱系数的特征空间。我们通过基于线性判别分析的简单分类来评估一个参与者的概念证明，并评估了一个参与者，并通过原始语音限制了由此产生的波形。重构频谱图实现了Pearson相关系数，平均值为r = 0。5±0。11中的5倍交叉验证。索引术语：语言交流，语音合成，电代理，BCI
幼儿期：社会心理发展
，但我遇到了这一事件，因为我说的是我所说的。al虽然“没有人打架”一词是指性别，但我对战斗的反对可能被视为女性的典型，有时称为较弱的性别。我是否会阻止B Eth变得坚强和勇敢？是否应该[Enco让她战斗，并要求我的小伙子NT和她一样与男孩一样？或可能需要相反的响应。也许[应该保留Qui et，允许我的学生教授任何适当的性别规范。本章都讨论了情感控制，粗暴的游戏，表现，道德和性别差异。这些问题的某些方面已经死了数十年，而事实则同意。例如，没有发展疑问应该停止牛市，而戏剧会教会社会态度，否则请指导和纪念他们的孩子。但是，许多主题，包括性角色发展，仍然存在争议。毫不奇怪，我仍然想知道我的学生的“女孩不打架”毕竟是正确的回应。
神经嵴细胞基因与驯化综合征
神经嵴细胞基因控制神经嵴细胞向发育中的脊椎动物胚胎多个部分的迁移。最近有一个假设认为，家养动物特有的“驯化综合症”是由对神经嵴细胞基因（特别是影响细胞迁移的基因）的驯化选择所驱动。这可以解释为什么这种综合症涉及许多不同的表型效应。这些影响可能与神经嵴细胞迁移缺陷有关。该假设预测，家养物种和相关野生物种对这些神经嵴细胞基因的选择模式将有所不同。具体而言，它预测与密切相关的野生物种相比，家养物种对这些基因的正向选择水平更高。在这里，我们在比较框架中测试了这一预测。我们从公共数据库 (NCBI) 中获得了 30 种家养脊椎动物和仍处于野生状态的匹配近亲的 11 个关键神经嵴细胞基因的 DNA 序列。我们利用 HyPhy 软件套件中的 Contrast-FEL 程序，在系统发育框架中比较了这两种分类群中正向选择的位点数量（以跨密码子的非同义核苷酸到同义核苷酸替换率来衡量）。我们发现，相对于与其密切相关的野生谱系，驯化谱系对这些关键基因表现出始终更高的正向选择水平。此外，我们还发现了放宽选择和纯化选择的证据。我们认为，这一结果与这些基因在驯化综合征中的重要作用相一致。
众议院 - 国会记录
CTE 支持行业寻求填补高需求、高技能和高薪工作和职业领域的职位。我对 CTE 的欣赏始于很小的时候。我父亲退役后参加了 CTE 计划，并因此找到了一份工具和模具制造的工作。最后，他决定自己创业，并取得了相当大的成功。作为两党众议院职业和技术教育核心小组的联合主席和教育与劳动力委员会的高级成员，我一直支持并将继续支持为所有年龄段的学习者提供职业准备技能的 CTE 计划。从农业到艺术，从营销到制造业，CTE 计划致力于开发美国最宝贵的资源：人才。千篇一律的教育方法并不是让学生为就业做好准备的有效方法。当我们只推广被认为是传统的大学体验时，我们对学生的伤害很大。 CTE 已成为许多高成就学生追求行业认证和动手技能的途径，他们可以在高中毕业后、在技能型教育课程或大学里使用这些技能。议长先生，CTE 月承认了技能型教育的好处以及 CTE 学生对美国劳动力的宝贵贡献。国会在通过加强职业和技术教育法案时认识到了 CTE 的重要性
航空航天与国防评论
蓄势待发 民航部决定允许航空公司拆分服务，对托运行李、作为行李一部分的体育和乐器、座位选择、小吃和餐食、使用休息室等单独向乘客收费，这是一个积极的举措。此举符合全球惯例，不仅可以为乘客提供更广泛的选择，还可以让航空公司开发新的收入来源并减少损失，同时为选择基本服务的乘客保持较低的票价。此举有望结束近几个月的航空运输低迷，甚至扭转这一趋势。这些航空公司法规变化的影响可能是巨大的，因为它遵循了其他影响深远的政策措施，例如为促进海湾航线的航空运输而签署的双边协议。捷特航空与阿提哈德航空的合作充分利用了这一潜力，现在可能会鼓励更多国际航空公司在印度民航市场中占据更大的份额。与远东国家的其他类似双边合作将加剧竞争。亚航、塔塔集团和 Telestra Trade Place 之间成立的新廉价航空合资企业是朝着这个方向迈出的良好开端。但只有解决高燃油税和高基础设施成本等其他基本问题，才能实现全面转变。将航空燃料归类为申报商品可以大幅降低税率。充满活力的航空业推动的蓬勃发展的经济将带来比航空燃料税更多的收入。航空交通量的增加反过来将确保更有效地利用机场并降低基础设施成本。这对乘客和航空公司来说将是一场双赢的博弈。
对美国补贴竞争的定量分析
在本文中，我们对美国这项补贴竞争进行了第一个全面的定量分析。我们首先询问是什么激励政府补贴公司的重新搬迁并量化其激励措施的强大程度。然后，我们表征了完全非合作和合作的补贴选择，并评估我们远离这些极端的距离。这样做，我们的目标是理解广泛使用的政策干预措施并为解决政策辩论提供信息。例如，一个反复出现的问题是，美国是否应该遵循欧盟的榜样并禁止各州之间的补贴竞争。我们在定量生态地理模型的背景下进行了这项分析，该模型我们校准了美国各州。贸易政策文献的影响，我们计算了最佳补贴，纳什补贴和合作补贴，然后将其汇总为观察到的补贴。最佳补贴是各州不必担心任何报复并阐明各州所拥有的激励措施，就会提供的。NASH补贴是在最佳响应均衡中产生的补贴，可以被认为是捕获“补贴战争”。合作补贴是联邦政府的最佳补贴。我们发现，各州有强烈的激励措施来补贴企业重新搬迁，以便以其他州为代价。最佳补贴平均149亿美元，将在补贴型国家中平均提高2.2％的实际收入，并且在所有其他州，实际收入的平均收入平均下降0.2％。我们还发现，观察到的补贴比非合作补贴更接近合作社，但是升级的潜在成本
![arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日](/simg/0\00c802e319afb1ff65548255ca871ea8ad48ff68.webp)
arxiv：2502.11029v1 [cs.cr] 2025年2月16日
基于多方的计算（MPC）的机器学习，重新为多方学习（MPL）已成为利用来自具有隐私保护的多个政党的数据的重要技术。近年来，为了在更实际的情况下应用MPL，已经提出了各种对MPC的模型，以减少MPL的非凡通信开销。在对MPC友好型模型的优化中，应对挑战的关键要素是分析模型的通信成本。但是，当前的解决方案主要取决于手动建立概况以识别模型的通信瓶颈，通常会在单调的过程中涉及繁重的人类努力。在本文中，我们提出了一个静态模型计算分析框架Hawkeye，它使模型设计师能够在MPL框架中获得Mod-Els的准确通信成本，而无需动态运行安全的模型培训或在特定MPL框架上的推理过程。首先，要通过复杂的结构来介绍模型的通信成本，我们提出了一种基于前缀结构的静态连接成本分析方法，该方法在静态分析过程中记录了函数调用链。其次，Hawkeye采用自动差异库来帮助模型设计师分析Pytorch模型的通信成本。最后，我们通过在五个流行的MPL框架上，Cryptflow2，Crypten，Delphi，Cheetah和SecretFlow-Semi2k上动态运行安全的模型训练和推理过程来核对鹰眼的静态分析结果。实验结果表明，鹰眼可以准确地介绍模型通信成本而无需动态分析。