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简化法医报告（SFR）MG22B（SFR1）
与[插入场景地址]相关的[插入展览号]获得的犯罪现场DNA轮廓已以[插入名称]的名称[插入出生日期]生成了与国家DNA数据库上的DNA概况的匹配。请注意：在这种情况下，犯罪现场DNA概况显示了一个以上的人的存在 - 这称为“混合” DNA概况。然而，法医服务提供商表示，保留在国家DNA数据库上的轮廓是一个清晰，完整，主要的概况，它是从混合物中明确衍生而来的。作为这种类型的比赛的例证，如果犯罪现场DNA起源于上述人，而不是与他/她无关的人（十亿个百万），DNA的发现的可能性高出十亿倍。如果在这种情况下，使用特定的DNA概况会导致此估计值是保守的，但如果由法医服务提供商（FSP）计算，则可能会改变。场景染色条形码
流式零知识证明
流式交互式证明（SIPS）启用了一种由空间构造的算法，该算法可以一通访问大量数据流，以通过与强大但不受信任的供体通信，验证需要大空间的计算。这项工作启动了对数据流的零知识证明的研究。我们在流设置中定义了零知识的概念，并为流互动证明文献中的两个主要算法构建块构造了零知识SIP：Sumcheck和多项式评估协议。我们最好的知识，所有已知的流互动互动证明都是基于这些工具中的一种，实际上，这使我们能够获得零知识的SIP，以解决中心流问题，例如索引，点和范围查询，中位数，频率力矩和内部产品。我们的协议在时间和空间方面和通信方面都是有效的：验证算法的空间复杂性是Polylog（n），在使用随机的接近线性长度的非相互作用设置后，其余参数为n o（1）。在途中，我们开发了一个用于设计零知识数据流托管的算法工具包，由代数流承诺协议和时间承诺协议组成。我们的分析依赖于平均案例沟通复杂性的微妙代数和信息理论论证和依赖。
太阳溪流太阳能公园-155 MW
edpr na是可再生能源领域的全球领导者EDP Renewables（EuroNext：EDPR）的全资子公司。EDPR是可再生能源开发的全球领导者，在欧洲，北美，南美和亚太地区的28个地区拥有在28个地区。在马德里的总部以及在休斯顿，圣保罗和新加坡的领先地区办事处，EDPR拥有合理的开发项目组合，包括顶级资产和可再生能源的市场领先运营能力。特别值得一提的是陆上风，分布式和大规模太阳能，海上风（OW-通过50/50合资企业）和技术以补充可再生能源（例如存储和绿色氢）。
使用英特尔企业人工智能和 Red Hat® OpenShift® AI 简化人工智能的采用和部署
1 Skim AI，“2024 年你需要了解的 10 个企业 AI 统计数据。”https://skimai.com/10-enterprise-ai-stats-to-know-in-2024/。 2 Grandview Research，“2030 年人工智能市场规模和份额报告”。https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market。 3 mlinsider。“2023 年底生成式 AI 和机器学习的现状。”https://cnvrg.io/wp-content/uploads/2023/11/ML-Insider-Survey_2023_WEB.pdf。 4 Gartner，2023 年 10 月 11 日。“Gartner 表示，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或部署支持生成式 AI 的应用程序。” https://www.gartner. com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications- by-2026 。 5 Cognilytica，“AI项目失败的十大原因”。https://www.cognilytica.com/top-10-reasons-why-ai-projects-fail/ 。性能因使用情况、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问 https://www.intel.com/PerformanceIndex 。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件可以绝对安全。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。您不得将本文档用于与本文所述英特尔产品相关的任何侵权或其他法律分析，也不得协助使用本文档。您同意授予英特尔非独占、免版税的许可，以允许此后起草的任何专利权利要求，其中包括本文披露的主题。所述产品可能包含设计缺陷或错误（称为勘误表），这可能会导致产品偏离已发布的规格。最新勘误表可根据要求提供。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被声明为他人的财产。0524/RM/MESH/356881-001US
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7。Schmid H，Ribeiro EM，Secker KA等。人类不变的天然杀伤T细胞通过优先凋亡诱导常规树突状细胞促进耐受性。血液学。2022 Feb 1; 107（2）：427-436。 doi：10.3324/haematol.2020.267583。pmid：33440919。https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc8804566/
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13。Kurenkov A，Kussanova A，Barteneva ns。 使用半监督的深度学习对红细胞进行精确的单细胞分析，并使用CoVID后-19综合征患者的数据库。 proc。 SPIE BIOS 12846，对生物分子，细胞和组织XXII的成像，操纵和分析，1284602（2024年3月12日）。 https://doi.org/10.1117/12.3008410Kurenkov A，Kussanova A，Barteneva ns。使用半监督的深度学习对红细胞进行精确的单细胞分析，并使用CoVID后-19综合征患者的数据库。proc。SPIE BIOS 12846，对生物分子，细胞和组织XXII的成像，操纵和分析，1284602（2024年3月12日）。https://doi.org/10.1117/12.3008410
供水策略实施：海水脱盐选址和简化报告加快允许
加利福尼亚的供水策略：适应更炎热，更干燥的未来（供水策略）更新州优先事项，以解决由于长期干旱和气候变化的加速影响，以解决当前和预期的供水短缺。它概述了通过提高存储能力，提高保护和效率来增强供水弹性的方法，并通过回收的水生产，雨水捕获和脱盐来确定机会进入新的水源。这些目标是水弹性投资组合中更大努力的一部分，它是加利福尼亚的路线图，可通过维护和多样化在全州维护和多样化的供水，保护和增强自然生态系统，建立联系并解决加利福尼亚州的相互联系的水和气候挑战以准备未来的供水，并加强自然生态系统，建立和增强自然的生态系统。
石油活动的简化模型条件
a）根据该法令第426条，除非该人持有或正在行事的环境权威，否则该法案的行为是针对环境相关的活动的。b）环境当局未授权采取相关行为来进行授权的相关活动，除非该环境当局的条件明确授权相关行为发生。c）环境当局不授权环境损害，除非当局内部包含的条件明确授权危害。在没有条件的情况下，没有条件不应被解释为授权伤害。3条条件包括“ SC”是现有批准和已发布的标准条件。 4个单词目前在词典，环境当局的时间表或1994年的《环境保护法》和/或其下属立法中定义。3条条件包括“ SC”是现有批准和已发布的标准条件。4个单词目前在词典，环境当局的时间表或1994年的《环境保护法》和/或其下属立法中定义。
简化了年度PHA计划（仅HCV PHAS）
（1）高性能PHA-拥有或管理超过550个组合的公共住房单元和住房选择优惠券的PHA，并在最新的公共住房评估系统（PHAS）和第八节管理评估计划（SEMAP）评估（如果只管理公共住房（如果只管理公共住房）进行公共住房评估，则被指定为高性能的公共住房评估系统（PHAS）和第8节管理评估计划（SEMAP）。（2）小PHA-未被指定为PHA或SEMAP陷入困境的PHA，拥有或管理少于250个公共住房单元和任何数量的代金券，总合并单位超过550。（3）住房选择代金券（HCV）仅PHA-管理超过550 HCV的PHA，在其最新的SEMAP评估中没有被指定为困扰，并且不拥有或管理公共住房。（4）标准PHA-拥有或管理250个或更多公共住房单元的PHA以及总合并单元超过550的任何数量的代金券，并且在最近的PHAS或SEMAP评估中被指定为标准表演者。（5）陷入困境的PHA -PHA达到总体PHA或SEMAP得分不到60％。（6）合格的PHA -PHA，具有550或更少的公共住房单元和/或住房选择优惠券，并不是PHAS或SEMAP陷入困境。
Edge-Cloud协作流媒体视频分析，具有多代理深度强化学习
摘要 - 播放视频分析侧重于来自多个资源的流视频数据的实时分析，例如安全摄像机和具有视频功能的IoT设备。它涉及各种技术的应用，以从实时视频流中提取有价值的信息。边缘计算和云计算通过利用两端的计算资源来促进视频流分析，从而使高精度和低延迟均可有助于。但是，视频流动行为是动态的，并且在边缘和云中不断发展。网络条件，计算资源和视频内容可能会迅速变化，这使得连续调整分析方法至关重要，以提供准确的结果。以前的作品是基于深神经网络（DNN）或启发式算法的，从历史数据或合成数据中学习了适当的部署计划，用于流式传输视频分析应用程序，因此无法捕获动态。因此，我们提出了基于加强学习的方法，可以适应视频流行为的持续变化。为了确保在分布式环境中进行视频分析的可伸缩性，我们实现了Smotic G Ate 2，这是一个分布式流媒体视频分析系统，具有优化的处理管道和基于RL-RL-基于RL-RL-的控制器，以快速适应跨边缘和云的系统配置。在真实测试床上进行的实验表明，我们的方法优于基准，确保实时视频分析和在动态和分布式环境中的高精度。