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咨询：环境和社会管理系统 (ESMS)、CBF 推进循环经济 (ACE) 和生态系统
CBF 结构灵活，可通过多种金融工具在区域层面实施创新资源调动解决方案。目前，CBF 管理着总计 1.75 亿美元的资金，其中包括保护融资计划中的 9500 万美元捐赠基金，旨在支持该地区的 12 个国家；6000 万美元的基于生态系统的适应偿债基金——EbA 基金，它是 CBF 气候变化基金的支柱；2800 万美元的推进循环经济偿债基金——ACE 基金，它是基于自然的经济计划的支柱。CBF 的 ESMS CBF 的 ESMS 于 2023 年 1 制定，旨在确保 CBF 批准和资助的赠款和项目（CBF 活动）带来环境和社会效益，并避免、尽量减少和减轻环境和社会风险及负面影响。 ESMS 旨在供实施 ESMS 的 CBF 秘书处工作人员使用。它还打算供通过其合作协议分拨 CBF 资金的国家保护信托基金 (NCTF) 和通过 CBF 计划（例如基于生态系统的适应 (EbA) 和推进循环经济 (ACE) 设施）执行 CBF 活动的其他 CBF 受助者使用。有关更多信息，请访问 CBF 网站 (www.caribbeanbiodiversityfund.org)。ACE 设施 ACE 设施旨在通过促进可持续循环经济干预措施，为减少加勒比地区的海洋污染做出贡献。该设施将通过征集提案流程授予赠款，以资助和提供技术支持项目，长期重点是减少海洋垃圾或防止其进入海洋环境，改善循环经济的框架条件，并让当地加勒比社区参与减少海洋污染。ACE 设施的主要成果包括：
SMSgt 晋升委员会公告，3E691 (SUSP
3. 选拔和晋升委员会将根据 MOANGI 36-2502 进行。一旦做出选择，该单位将通知第 131 部队支援中队，以确认被选中者是否符合所有资格要求。一旦通过验证，该单位将根据 MOANGI 36-2502 中的适用清单完成晋升包，并通过适当的渠道进行审批。任何在中校和 NGMO-ANG-MP 收到晋升包之前六个月以上举行的晋升委员会均不被视为有效的委员会日期。可以向中校申请政策例外。
JSP 815 国防安全管理系统 (SMS) 框架
d. 不是为军校学员、国防部管理的学校、托儿所等机构的年轻人编写的；这些机构必须维护自己的安全政策和治理，并且必须提供符合法定要求的基础设施和适当的安全工作系统。他们可以使用本章中的材料作为参考点，但在适当的情况下，他们各自的政策应进行调整，以满足年轻人的需求并遵守任何适用的教育部指导方针或立法。
SMS 隐私政策 - Quantum Leap
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丁香提取物的抗菌活性针对从阴道分离的微生物
对泌尿生殖和生殖道的感染对妇女（尤其是生殖年龄的女性）引起了重大健康问题。这些感染通常表现为阴道分泌物，可能是由多种微生物（包括致病性细菌和真菌）引起的。传统的抗生素治疗越来越受抗生素抗性菌株的兴起，强调了对替代疗法的需求。这项研究旨在分离和鉴定阴道拭子样品中的微生物，并评估丁香（Eugenia caryophyllata）提取物的抗菌功效，以针对这些分离株进行。使用克雷德琼脂，营养琼脂和萨博拉德葡萄糖琼脂，从八个阴道拭子样品中分离出各种细菌和真菌植物群。主要的细菌分离株包括mirabilis，大肠杆菌，金黄色葡萄球菌和乳杆菌属，而白色念珠菌是主要的真菌分离株。生化测试证实了这些微生物的身份。研究发现，乙醇丁醇提取物表现出显着的抗菌活性，尤其是针对金黄色葡萄球菌和白色葡萄球菌的抗菌活性，最小抑制浓度（MIC）值分别为20 mg/mg/ml和10 mg/ml。此外，用作对照抗生素的环丙沙星对乳酸杆菌属的最大抑制作用，突出了使用常规抗生素时会破坏有益阴道菌群的潜在风险。这项研究强调了探索植物性抗菌剂作为传统抗生素的可行替代品的重要性。研究结果表明，乙醇丁醇提取物可以用作有效的替代抗菌剂，从而降低了抗生素耐药性的风险并保留了阴道微生物组的平衡。丁香提取物针对常见阴道病原体的显着抗菌特性对治疗阴道感染的未来治疗应用有着有希望的影响。
对微生物组解密：一种用于分析生物样品中胆汁酸的靶向LC/MSMS
胆汁酸（BAS）在脂质和脂溶性维生素的消化和吸收中起关键作用。主要BAS在肝脏中合成，存储在胆囊中，并分泌到十二指肠中。95％的BAS被重新吸收在末端回肠中，其余5％通过肠道微生物进行一系列结构修饰，导致一系列相关代谢物称为二胆酸。尽管继发性BAS的功能仍然难以捉摸，但新兴的研究表明，它们对免疫调节，致癌作用和肿瘤进展做出了重要贡献。LC-MS和样本制备方法学的方法是高度策划和强大的机会，可以扩大我们对胆汁酸动态的理解及其在健康和疾病中的影响。我们已经开发了一种LC/MS/MS方法，用于对啮齿动物等离子体，血清和粪便样品中68个独特的BAS进行靶向分析。LC/MS系统由Agilent 6495D三倍四极杆质谱仪组成，其第4代IFUNNEL技术以及Agilent 1290 Infinity II II Bioinert UHPLC（BIOLC）以及OMICS应用的Agilent标准配置。
DMSMS和零件管理程序
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SMS垃圾邮件使用机器学习
摘要：SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点，导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是，在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备，功能工程，算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面，系统可以有效地打击SMS垃圾邮件，同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理（NLP）技术的整合，以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征，例如欺骗性语言或操纵策略，该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益，而且还会有助于更安全，更安全的数字环境。关键字：SMS垃圾邮件过滤，实时分类，机器学习