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投标前询问回复 - 维杰亚瓦达地区办事处
ii) 广泛活动：j. 顾问应根据商定的计划，根据需要对 ESIC/ESIS 下各个地点的各个主要办事处、医院、学院、药房、服务提供中心等进行实地考察。k. 考察限制：为评估而进行的实地考察次数限制为在同一城市内进行两次考察，每个阶段在 5 个区域（印度北部、东部、南部、西部和中部）最多由三人进行，每次考察时间不超过 3 个工作日。签订合同时应确定详细的分区。考察应涵盖医院、药房、分支机构、区域/次区域办事处、IMP 诊所、教学机构、数据中心和培训中心。应涵盖上述 ESIC 和 ESISo 控制的办事处。
马来亚银行第 62 届年度股东大会：股东大会前问询与回应
回应 我们的长期股息支付政策率为净利润的 40%-60%，多年来一直保持不变。但是，财政年度的实际股息支付将取决于集团该财政年度的业绩、持续的资本缓冲要求和增长计划。与前几年一样，鉴于我们致力于满足股东对良好回报的期望，同时有效管理集团的资本，我们的实际派息已超过政策利率。在过去十年中，我们的股息支付率一直保持在 70% 以上。虽然 2019 财年和 2021 财年的净利润水平几乎相似，但 2021 财年的每股 58 仙股息低于 2019 财年的每股 64 仙股息，因为我们正处于疫情的第二年，各市场的经济复苏并不均衡。因此，我们需要在 2021 财年维持更高的资本缓冲，并且我们的子公司必须明智地分配股息
第 15 章 – FOIA 和公共事务媒体查询
SUPSHIP 将指定一名 FOIA 协调员，公众和 SUPSHIP 人员将向其提出所有 FOIA 查询或问题。主管可以充当发布权人，也可以将发布权委托给 FOIA 协调员。承包官员应避免与公众（包括潜在投标人）讨论 FOIA 问题。所有与 FOIA 请求相关的对话都必须记录在 FOIA 协调员的请求文件中。由于 SUPSHIP 有 NAVSEA 法律顾问办公室代表，因此他们对其活动收到的 FOIA 请求拥有初步拒绝权。此权力仅委托给主管。参考 (b)，NAVSEAINST 5720.5B**，《信息自由法 (FOIA) 计划》，提供了更多详细信息。
对新交所关于 2024 财年年度报告的质询的回复.pdf
对新加坡证券交易所关于公司 2024 年 9 月 30 日财政年度年度报告的质询的回复 Envictus International Holdings Limited（“公司”）及其董事会（“董事会”）对新加坡证券交易所有限公司（“SGX-ST”）于 2025 年 2 月 4 日就公司截至 2024 年 9 月 30 日财政年度的年度报告提出的质询作出如下回复：- 质询 1 上市规则 1207(6)(a) 要求年度报告必须说明支付给审计师的费用总额，该费用必须分为审计和非审计服务。如果没有支付审计或非审计费用，则必须作出适当的否定声明。第 55 页指出“审计委员会已审查了外部审计师提供的所有非审计服务，并认为提供此类服务不会影响审计师的独立性”。在这方面，请确认外部审计师是否在截至2024年9月30日的财政年度提供了任何非审计服务。 如果有，请披露为此类非审计服务支付的费用金额。 公司对问题1的回应 截至2024年9月30日的财政年度，集团向BDO Tax Advisory Pte Ltd和BDO Tax Services Sdn Bhd支付了总计35,000令吉的集团企业所得税合规服务非审计服务费，两家公司都是外部审计师BDO LLP的网络成员公司。 问题2 上市规则1207(10)要求年度报告必须包括董事会关于“发行人内部控制（包括财务、运营、合规和信息技术控制）和风险管理系统的充分性和有效性”的声明。年报第54页载明，“董事会及审计委员会一致认为，截至2024年9月30日，集团应对财务、运营、合规和信息技术风险的风险管理和内部控制系统是充分有效的”。请披露董事会是否及审计委员会一致认为，截至2024年9月30日，集团应对财务、运营、合规和信息技术风险的风险管理和内部控制系统是充分有效的。
招标练习的查询“建立咨询服务
顾问应参与接受阶段，直到AIS MANNING CREW确信该系统已完全运行为止，这可能需要一两个星期的时间，毕竟所有3400种愉快的工艺将配备B+ AIS级发射机。旅游局需要伴随着接受前的试验，以便可以迅速出现任何问题。注意：购买AIS发射器并将其安装在ICT授权机构以获取MMSI的必要程序后，应在娱乐手工艺品许可证上购买AIS发射机并将其安装在船上。
人工智能/机器学习分析投标前质询会议详情
会议链接：欢迎您通过 Lifesize 呼叫 Lotus。加入会议：https://call.lifesizecloud.com/9163163 密码：9977# 点击通过手机呼叫（仅限音频）印度：+91 22 71279563,, 9163163#,,9977# 印度：+91 80 71279432,, 9163163#,,9977# 印度：+91 11 71279495,, 9163163#,,9977# 通过电话呼叫（仅限音频）印度：+91 22 71279563 印度：+91 80 71279432 印度：+91 11 71279495 会议分机：9163163# 密码：9977#
通过主动查询从人类反馈中学习的强化
将大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，在建立现代生成模型中起着关键作用，可以通过从人类反馈（RLHF）学习来实现。尽管表现出色，但当前的RLHF方法通常需要大量的人类标记的偏好数据，这很昂贵。在本文中，受主动学习成功的启发，我们通过提出查询有效的RLHF方法来解决此问题。We first formalize the alignment problem as a contextual dueling bandit problem and design an active-query-based proximal policy optimization ( APPO ) algorithm with an e O ( d 2 / ∆) instance-dependent regret bound and an e O ( d 2 / ∆ 2 ) query complexity, where d is the dimension of feature space and ∆ is the sub-optimality gap over all the contexts.然后，我们提出了基于直接偏好优化（DPO）的算法的实用版本ADPO，并将其应用于微调LLMS。我们的实验表明，ADPO仅对人类偏好的查询进行了大约一半的查询，与最先进的DPO方法的性能相匹配。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
使用同构加密
摘要 - 在各种现实世界情景中与隐私相关问题的解决方案是众人瞩目的焦点。但是，每个计划支持的有限类型的操作类型都是应用程序的主要缺点。尽管他基于学习 - 错误（LWE）问题的计划提供了有效的查找表（LUT）评估，但与基于RING LWE（RLWE）问题的HE计划相比，它们在算术操作和低通量方面具有不利影响。如果HE包含算术操作或其计算宽度很大，则在包含LUT的电路上的使用受到了限制。在本文中，我们提出了使用基于RLWE的HE方案在LUTS上进行批处理查询的同构算法。要查找加密查询中大小n的加密luts，我们的算法使用o（log n）同构比较和o（n）乘以。对于未加密的LUTS，我们的算法使用O（log n）比较，O（√n）Ciphertext乘法和O（n）标量乘法。我们提供基于CKKS计划的概念验证实施（ASIACRYPT 2017）。加密的摊销运行时间（分别未加密的）大小512的LUS为0。041（分别0。025）秒。我们的实施约2。4-6。0 x的吞吐量高于当前基于LWE的方案的实现，其在LUT的结构上具有更大的灵活性。