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技术指南
本文档的目的是协助各方采取早期行动，以确定如何与Kunming-Montreal Global Biovertity框架及其目标和目标和目标进行修改或更新其国家生物多样性目标。《生物多样性公约》（SCBD），联合国发展计划（UNDP），联合国环境计划（UNEP）和世界保护监测中心（UN EP-WCMC）的秘书处协调了本文档中裁定帐篷的发展。它是由全球环境设施（GEF）资助的EAS ProJ ECT的产物。本指南旨在与EAS ProJ ECT下制定的其他指南一起使用，包括对国家监测系统评估的指南以及监视行动计划，政策和机构一致性的制定以及与Kun Ming-Ming-Ming-Montreal全球生物多样性框架和生物反应式和生物效率融资活动相干的审查。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
在数字广告中使用生成AI时的法律问题和业务考虑
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ollamar：用于运行大语言模型的R软件包
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理和跨众多领域的应用。虽然基于云的LLM很常见，但本地部署的模型在可重复性，数据隐私，安全性和自定义方面具有明显的优势。Ollamar是一个R软件包，它为Ollama提供了接口，使研究人员和数据科学家能够将本地托管的LLM无缝地集成到其R工作流程中。它实现了一种与其他编程语言保持一致的同意API设计，并遵循已建立的LLM使用惯例。它通过提供灵活的输出格式和简易管理对话历史记录来进一步区分自己。ollamar可在GitHub上维护，并通过综合R档案网络（CRAN）获得，在该网络上定期在多个平台上进行全面的连续集成测试。
2 这些作者的贡献相同 *通讯作者：chenjinxing@suda.edu.cn 收稿日期：2024 年 6 月 7 日；接受日期：2024 年 7 月 31 日；在线发表日期：2024 年 8 月
塑料被誉为人类历史上100项重大技术创新之一。自20世纪初问世以来，由于其价格低廉、重量轻、耐腐蚀、性能卓越和适应性强等特点，塑料迅速风靡全球。然而，快速发展和广泛使用也导致塑料垃圾呈指数级增长。由于处置不当和缺乏有效的回收利用方法，塑料垃圾在自然环境中持续积累，对陆地和海洋生态系统构成严重威胁，并对人类健康和经济增长构成潜在风险。1 例如，在城市饮用水中发现了微塑料，木质生物质废弃物在捕获实际废水中的微塑料方面具有巨大潜力。2
整个数字图书馆手册 - CORE
信息产生的数量和频率都比历史上任何时期都多。电子信息的创建和发布非常容易，使得今天可用的信息明天就消失了。数字化现在往往是创建、分发和存储内容的首选，从文本到电影再到录音。因此，数字内容越来越多地体现了世界的知识、社会和文化历史，而这些内容的保存已成为社会面临的一项重大挑战。图书馆收集和保存书籍和其他材料以供子孙后代使用，以确保每个公民都能平等地获取信息。随着互联网和万维网的出现，图书馆可以扩大其覆盖范围，不受时间和地点的限制。互联网使跨国界的知识共享和技术合作成为可行的努力。这是图书馆的决定性时刻。曾经只存在于科幻小说和《迪克·特雷西》漫画中的通用连接（还记得双向腕带收音机吗？），如今触手可及，而我们利用这种能力所做的事情将成为我们的遗产。技术创新和通信工具的普及、经济不确定性、工作场所和教育结构的变化、全球经济、代际差异、信息生产和消费之间的模糊区别以及国家安全的加强只是影响数字图书馆项目创建的一些因素。图书馆不再垄断信息服务市场。此外，为了满足全球 60 多亿互联网用户的需求，人们对内容的需求几乎是无止境的。研究表明，当今的学生首先求助于互联网，而许多图书馆顾客愿意满足于更少的内容，他们更看重便利性而不是全面性。“原生数字”网络内容的激增、无线技术的扩展、电子商务和其他电子服务的爆炸式增长以及市场上新参与者的增加（搜索引擎、内容提供商）都要求动态数字图书馆计划能够
FedBrain：基于连接组的脑成像分析的图形神经网络的联合培训
神经影像技术的最新进步引发了人们对了解感兴趣的解剖区域（ROI）之间复杂相互作用的越来越兴趣，形成了大脑网络，这些网络在各种临床任务中起着至关重要的作用，例如神经疗法发现和疾病诊断。近年来，图形神经网络（GNN）已成为分析网络数据的强大工具。然而，由于数据获取和监管限制的复杂性，大脑网络研究的规模仍然有限，并且通常仅限于当地机构。这些局限性极大地挑战了GNN Mod-捕获有用的神经电路模式并提供强大的下游性能。作为一个分布式机器学习范式，联邦学习（FL）通过在没有数据共享的情况下启用跨本地机构（即客户）的协作学习，为解决资源限制和隐私问题提供了有希望的解决方案。虽然在最近的FL文献中已经广泛研究了数据性质问题，但跨机构的大脑网络分析提出了独特的数据异质性挑战，也就是说，跨局部神经模仿研究的不一致的ROI ROI分析系统以及不同的预测性神经回路模式。为此，我们提出了FedBrain，这是一个基于GNN的个性化FL框架，考虑了大脑网络数据的独特属性。与现有的FL策略相比，我们的方法表现出了更高和更合适的性能，展示了其在基于跨机构连接的大脑成像分析中的强大潜力和概括性。具体而言，我们提出了一种联合地图集地图映射机制，以克服不同ROI图集系统引起的大脑网络的特征和结构异质性，以及由临床先验知识指导的聚类方法，以解决有关不同患者群体的不同预测性神经电路模式，神经模仿的模态和临床临床胜于现象。该实施可在此处获得。
GTA 营地管理中心预订申请
注意：预订请求按收到的顺序分配，可能会更改或修订。• 应提前 72 小时安排建筑检查的预订。检查时间为 MF 0830-1430 时。营地管理处在周末或联邦假日不开放。• 单位必须维护营地，包括割草和铲雪。• 所有预订必须附有指挥权接管命令和 DD 表格 1687。• 所有运动场申请必须包括预期用途的描述。• 任何搭建帐篷的申请都必须附有挖掘许可证和位置区域图。• 演习策划者负责管理其演习或活动的足迹。这些活动的所有预订必须通过演习规划小组或策划者进行或安排。 • CMC POC 号码 314-569-8974/8973/8972 CIV 09641-70-569-8974/8973/8972
这里、那里、无处不在：评估比例原则和 9·11 袭击后美国应对恐怖主义的武力使用
tlefield，美国决策者应该考虑他们为应对 9·11 事件而采取的行动是否与那个可怕的早晨在纽约、宾夕法尼亚和华盛顿特区发生的事件成比例。此外，他们还应该考虑他们的行动为国际社会树立的先例，以及该先例将对国际法和比例原则产生的重大影响和重新定义的力量。尽管布什政府官员警告说，反恐战争将是一场长期战争，可能包括美国在世界各地的许多行动，17 比例分析的第一步必须集中在阿富汗。很简单，问题是：9·11 事件是否证明美国在阿富汗进行军事干预的程度是合理的？更具体地说，当美国推翻塔利班政权以达到并实现
参议院法案第 1059 号 (2025) - 未出生儿童
一项与胚胎、胎儿或未出生儿童有关的法案；提供立法依据；修改爱达荷州法典第 5 章第 3 章，增加爱达荷州法典第 5-311A 节，规定适用于未出生儿童；修改爱达荷州法典第 18-907 节，删除定义，删除有关免于起诉的规定，并进行技术更正；修订爱达荷法典第 18 篇第 9 章，增加新的爱达荷法典第 18-926 节，定义术语并制定有关适用性的规定；废除爱达荷法典第 18-4016 节有关人类胚胎和胎儿的定义以及禁止起诉某些人的规定；修订爱达荷法典第 18 篇第 40 章，增加新的爱达荷法典第 18-4018 节，定义术语并制定有关适用性的规定；并宣布紧急状态。14