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新德里区Patiala房屋法院
民事诉讼： - 序列号8 to 9, 10 to 13, 15 to 22, 30 to 35, 36 to 40, 49 to 53, 54 to 60, 64 to 69, 77 to 82 104, 108 to 109, 116 to 117, 127 to 137, 138 to 139, 149 to 150, 161, 170 to 171, 179, 188 to 196, 201 to 207, 211 to 215, 226 to 230, 233 to 250, 269 to 272, 290 to 291, 316 to 317, 326 to 331, 343 to 347, 356, 362 to 366, 371 to 387, 405 to 417, 423 to 424, 427 to 436, 440 to 447, 450 to 456, 469 to 475, 478 to 486, 502 to 507, 517 to 519, 526 to 528, 537 to 540, 555 to 560, 575 to 586, 594 to 597, 609 to 612, 615 to 630, 633 to 636, 655 to 656, 661 to 664, 675 to 678, 680 to 686, 689 to 696 706 to 709, 728至731 734至737 758至SH。Harnder Singh Johal，763、766至772、778至782、808至811、816至822、822、833至835、843至DJ-02＆WAKF 847＆857＆857至863。
PCODR专家审查委员会最初建议CADTH PAN-CANADIAN肿瘤药物评论（PCODR）由加拿大省和
PCODR专家审查委员会初步建议是加拿大潘纳德肿瘤学药物评论（PCODR）是由加拿大省和领土卫生部（除魁北克除外）建立的，以评估癌症药物治疗，并提出建议指导药物补偿决定。PCODR过程通过查看临床证据，成本效益和患者观点来评估癌症药物的一致性和清晰度。在考虑到合格的利益相关者的反馈意见后，Cadth专家审查委员会（PERC）将提供最终建议。必须根据Cadth网站上可用的Cadth Pan-Canadian肿瘤药物评论提供反馈。最终建议将在Cadth网站上发布，并将取代此初步建议。
人工智能在...领域的潜力
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络，但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征，由于当今的技术，这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变，以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而，这种类型的学习很复杂，超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍，现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出，人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类，例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此，人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
量子雷达：新兴遥感技术的现状与潜力
摘要 — 量子技术已在信息处理和通信等许多领域得到应用，它有可能改变我们在微波和毫米波领域的遥感方法，从而产生被称为量子雷达的系统。这种新一代系统并不直接利用量子纠缠，因为后者太“脆弱”，无法像雷达场景那样在嘈杂和有损的环境中保存，而是利用量子纠缠产生的高水平相干性。量子照明是一种利用非经典光态的量子相干性进行遥感的过程。它允许以光学或微波光子的形式生成和接收高度相关的信号。通过将接收到的信号光子与与发射光子纠缠的光子相关联，可以在所有接收到的光子中清楚地区分回声与背景噪声和干扰，从而将遥感的灵敏度提高到前所未有的水平。因此，原则上可以检测到非常低的交叉雷达截面物体，例如隐形目标。目前，关于量子雷达收发器的实验报道很少。本文旨在总结量子雷达的最新进展，介绍其基本工作原理，并提出这种技术可能出现的问题；其次，本文将指出光子学辅助量子雷达的可能性，并提出光子学是量子科学和遥感技术可以有效相互融合的理想领域。
年度绩效测试程序T
c Brannen G. McElmurray，首席执行官兼总裁； brannen@genera-services.com Sam Abdalla，属项目开发副总裁； sam@genera-services.com Winnie Irizary，属； winnie@genera-pr.com David Canales，New Fortress Energy； dcanales@newfortressenergy.com Greg Pilkinton，New Fortress Energy； gpilkinton@newfortressenergy.com约翰·普拉多（John Prado），属运营； jprado@genera-pr.com Pedro Morales，属作战； pmorales@genera-pr.com丹尼·埃尔南德斯（Danny Hernandez），属作战； daniel@genera-pr.com Sheila Torres-Sterling，首席法律顾问，P3A； sheila.torres@p3.pr.pr.govGerardoLorán，P3A项目监测总监； gerardo.loran@p3.pr.pr.govrubénLugo，合同合规性和控制经理，P3A； ruben.lugo@p3.pr.pr.gov Shylene deJesús，P3A副执行董事； shylene.dejesus@p3.pr.pr.gov Mike Shaw，Prepa Communtruct＆Transition副总裁; Mike.shaw@lumapr.com Mario Hurtado，Luma首席监管官； mario.hurtado@lumapr.com Raphael Gignac，Luma系统运营副总裁； raphael.gignac@lumapr.com Brian Walshe，Luma监管董事； brian.walshe@lumapr.com管理员@3.pr.gov
基于云的风险和保护的潜在方面
摘要：这项研究深入研究了与云技术相关的安全问题，这危害了我们存储在云中的数据的安全性。尽管它提供了便利的功能，但云技术的广泛采用却大大增加了暴露和对安全威胁的脆弱性。尽管通常认为云技术是安全的，但它仍然包含用户必须保持警惕的固有安全风险。用户对这些风险的认识水平对于缓解潜在的安全漏洞和保护敏感信息至关重要。对云安全措施进行的充分培训和教育可以使用户有能力做出明智的决定，并采取积极的步骤来保护其数据。云环境中的安全事件可能会带来深远的后果，不仅会影响个人用户，还影响组织及其利益相关者。因此，用户需要了解新兴的安全威胁并实施最佳实践，以最大程度地减少其风险的影响。云服务提供商和用户之间的协作工作对于不断改善安全措施并适应不断发展的网络威胁是必要的。通过培养安全意识和主动风险管理的文化，我们可以更好地保护我们的数据并最大程度地利用云技术的好处。关键字：云计算，安全风险，数据存储，安全意识，网络安全。1。简介
生成人工智能的初步政策考虑
生成式人工智能 (AI) 可以根据提示创建新内容，为教育、娱乐、医疗保健和科学研究等多个领域带来变革潜力。然而，这些技术也带来了政策制定者必须面对的重大社会和政策挑战：劳动力市场的潜在变化、版权不确定性、社会偏见延续带来的风险以及在创建虚假信息和操纵内容时被滥用的可能性。其后果可能包括传播虚假信息、延续歧视、扭曲公共话语和市场以及煽动暴力。各国政府认识到生成式人工智能的变革性影响，并正在积极努力应对这些挑战。本文旨在为这些政策考虑提供信息，并支持决策者解决这些问题。