XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTransfer
2026 财年上半年运营转移
第 2E 节。本节所列款项特此从普通基金拨付至每项中指定的信托基金，除非本节另有明确指定，用于本节规定的目的并受本节规定的条件以及受 2026 年 6 月 30 日结束的财政年度公共资金支出管理法律的约束。未经普通法院明确授权，本节中的项目不得根据《一般法》第 29 章第 9B 节进行分配或根据该第 29 章第 9C 节进行削减。尽管有该第 29 章第 19A 节的规定，根据本节进行的任何转移均应由审计长根据审计长在与相关机构秘书、行政和财政部长和州财政部长协商后为每项项目制定的转移时间表进行。每项拨款的时间表应规定分批转移，以满足每项基金的现金流需求，并且时间表下的所有转移应不迟于 2026 年 6 月 30 日完成。在时间表获得审计长的最终批准后不迟于 7 天，应将其报告给众议院和参议院的筹款委员会。
Orix标志Greenko Energy的股票转移协议和其会员公司的新投资
关于Orix Group：Orix Group（Orix Corporation TSE：8591; NYSE：IX）成立于1964年，并已从其在日本租赁的根源中发展为全球，多样性和独特的公司群体。今天，它活跃于全球范围内的融资和投资，人寿保险，资产管理，房地产，特许权，环境和能源，与汽车相关的服务，工业/ICT设备，船舶和飞机。自1971年在日本以外扩展以来，Orix Group在全球范围内发展了其业务，现在在全球约30个国家和地区拥有约34,000人的业务。Orix组围绕其目的团结：“寻找路径。 产生影响。”结合多样化的专业知识和创新思维，以可持续的方式帮助我们的世界发展。 有关更多详细信息，请访问我们的网站：https：//www.orix.co.jp/grp/en/（截至2024年9月30日）Orix组围绕其目的团结：“寻找路径。产生影响。”结合多样化的专业知识和创新思维，以可持续的方式帮助我们的世界发展。有关更多详细信息，请访问我们的网站：https：//www.orix.co.jp/grp/en/（截至2024年9月30日）
将超薄单晶硅膜从绝缘体上硅转移到聚合物上
本研究报告了聚合物上硅 (SOP) 的制造。它描述了将直径为 200 毫米的硅薄膜从绝缘体上硅 (SOI) 衬底转移到柔性聚合物的过程。单晶硅膜的厚度小于 200 纳米，转移是通过使用粘合聚合物将 SOI 晶片粘合到临时硅载体上来实现的。研究了转移的各种参数：堆叠的粘附性、粘合温度、临时载体和 Si 膜厚度。通过机械研磨和化学蚀刻去除衬底和 SOI 埋层氧化物。将 Si 薄膜固定在柔性胶带上，然后卸下临时载体。成功获得了由柔性聚合物 (230 µm) 上 20 至 205 nm 的薄 Si 膜组成的 SOP。可以转移直径为 200 毫米的全晶片或图案化晶片。关键词：纳米材料、单晶、硅、键合 1. 简介
Alan Stubbs 表示 Scott Allan 不会出售，爱丁堡星期五 – 今日活动，今天你需要知道的五件事，头脑特工队的 Ronnie del Carmen：皮克斯的讲故事者会让成年男子哭泣，爱丁堡艺穗节 2015：Nina Simone 灵魂课程，在 Brunton 剧院 – Frankie Valli & The Four Seasons，爱丁堡艺穗节 2015：讲故事者，讲故事者，爱丁堡艺穗节 2015 – Ray Bradshaw：我敢让 Ray ……，爱丁堡艺穗节 2015：满满一口袋的格林，爱丁堡艺穗节 2015：一千零一夜，哪里可以吃喝玩乐 – Civerino 的意大利街头美食和比萨酒吧、2015 年爱丁堡艺穗节：Christina Bianco 的单人派对、2015 年爱丁堡艺穗节：黑色是我声音的颜色、希伯尼安拒绝流浪者队以 17.5 万英镑收购斯科特·艾伦的报价、6VT 爱丁堡市青年咖啡馆庆祝成立 21 周年、爱丁堡商人跳伞做慈善、市中心当铺发生持枪抢劫案与早先企图有关、2015 年爱丁堡艺穗节 - 净化、BBC 第四电台 - 秘密和拿铁 - 以布伦茨菲尔德咖啡馆为背景、爱丁堡周四 - 今日活动、Hearts 宣布新队长和新签约、High Street 外汇局发生抢劫未遂事件、南桥抢劫案后发布的闭路电视图像、Morningside 社区花园遭到破坏后证人上诉、利斯沃克补选 - 首次使用单一可转让选举投票，2015 年爱丁堡艺穗节 – 2015 年 10 月 12 日，艾尔联队 0-0 希伯尼安队，爱丁堡周三 – 今日活动，TERLive！#ThisisEdinburgh24
是他诞辰一百周年。与其他几位东欧艺术家一样，他与理查德·德马科合作的作品（在 1972 年、1973 年和 1976 年的爱丁堡艺术节上）确立了他的国际声誉。伴随这部电影的还有六场新拍摄的表演，由三位波兰艺术家和三位苏格兰艺术家在爱丁堡拍摄，他们分别是 Zuzanna Janin、Karolina Kubik、Norbert Delman、Steven Anderson、Jedrzej Cichosz 和 Peter McRae。今天下午 4 点，苏格兰国家美术馆 The Mound 的 Hawthornden 演讲厅将举行《水母鸡》的公众预演。（免费，但建议预订 - 发送电子邮件至 info@royalscottishacademy.org）；从 7 月 25 日星期六开始，它将在 The Mound 的苏格兰皇家学院 Finlay 厅上映。免费入场；截止日期为 2015 年 9 月 5 日。
PLMFIT：使用蛋白质工程蛋白质语言模型进行基准测试转移学习
（a）Spearman在以下比较的层相关性最佳PLM配置相对于每种TL技术（X轴）使用的层，下游的头部和汇总方法（X轴），请进行：（i）AAV采样，（ii）AAV-ONE vs. REST vs. REST，（iii）gb1-three，（iii）gb1-three vs.s vs.s Rest，（iiv）和（IV）vs. vs.-iv vs vs v。 SS3采样。使用了不同的PLM：Proteinbert，Progen2（小，中，Xlarge），ESM2（650m，3b，15b），具有TL策略，包括Fe，Lora，Lora-，Lora-，适配器和适配器。红色虚线表示使用序列OHE训练的基线模型，请参见方法。（b）相对于FT（绿色）和Fe（蓝色）的基线的性能差异百分比。微调始终会产生更大的性能改进，尤其是在更复杂的数据集（如Meltome）中。BoxPlots在任务和TL方法之间显示出绩效增长的可变性。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。
分子级诱导电荷转移在C60 ...
摘要：我们在拓扑绝缘子（TI）BI 4 TE 3上合成和光谱研究了单层C 60。此C 60 /BI 4 TE 3异质结构的特征是在BI 4 TE 3的A（9×9）细胞（9×9）细胞上的小说（4×4）C 60上层结构中出色的翻译顺序。C 60 /BI 4 TE 3的角度分辨光发射光谱（ARPE）表明，ML C 60在室温下接受Ti的电子，但在低温下没有电荷转移。通过拉曼光谱，光致发光（PL）和C 60 /BI 4 TE 3的计算进一步研究了这种依赖温度的掺杂。在低温下，拉曼光谱和PL显示C 60相关信号的强度急剧增加，这表明过渡到旋转有序状态。计算解释了C 60吸附到BI 4 TE 3表面缺陷的电荷转移。电荷转移的温度依赖性归因于C 60的方向顺序。由于旋转运动的冻结，C 60的电子亲和力在低温下增加。关键字：拓扑绝缘子，富勒烯，角度分辨光发射，拉曼，光致发光
美国司法部公布限制敏感批量数据传输的规定
现行立法和监管框架未能完全解决这些潜在的漏洞。现有法律，例如 2024 年《保护美国人的数据免受外国对手侵害法案》（PADFAA）、CFIUS 当局和先前的行政命令，5 侧重于针对特定交易的审查或针对特定行业的控制，但缺乏对数据交易的广泛限制。新规则通过限制与关注国家和涵盖人员的某些敏感批量数据交易来填补这一空白，建立了司法部国家安全部门（“NSD”）为此类转移颁发许可证、提供咨询意见和执行特定安全缓解要求和豁免的流程。该规则将在 90 天内生效，部分内容将在 270 天内逐步推出。
任职/调动：IDAS 官员。
7 天前 — CAPAO，德里。组织。CDA (IDS)，新德里。PCDA（陆军），。查谟。PCDA（R&D），新德里。CGDA HQrs，德里。坎特。组织发布。PCDA（陆军），。
基于模型的强化学习代理中的知识转移，用于有效的多任务学习
我们为基于模型的强化学习提出了一种有效的知识转移方法，以应对在资源约束环境中部署大世界模型的挑战。我们的方法将高容量的多任务代理（3.17亿参数）提炼成紧凑的1M参数模型，从而在MT30基准测试中实现了最先进的性能，其归一化分数为28.45，比原始1M参数模型的18.93分数进行了实质性改进。这证明了我们的分解技术有效合并复杂多任务知识的能力。此外，我们还采用FP16训练后量化，在保持性能的同时将模型大小降低了50％。我们的工作弥合了大型模型和实际部署约束之间的差距，为机器人技术和其他资源有限的域中提供了可扩展的解决方案，可用于效率且可访问的多任务增强学习。