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巴西的数字政府、公共采购和合同签订：采购法的技术视角 André Guskow Cardoso UFP 法学硕士
技术发展既影响又推动了许多政府职能的数字化。公共采购和承包是政府与私人承包商/供应商之间的接口，直接受到技术发展的影响。本文考察了巴西数字政府的发展程度及其对采购和承包的实际影响。它解决了与公开承包和使用人工智能工具加强政府采购有关的问题。本次审查旨在评估在巴西政府采购中实施数字工具的有效性，特别是在颁布第 14.133/2021 号法律（新巴西采购和承包法规）之后。此外，本文还探讨了巴西 CBDC（中央银行数字货币）的发展对采购和承包流程的潜在影响，该货币目前处于试点阶段，预计将于 2024 年至 2025 年之间发布。这包括考虑使用智能合约等工具来自动化公共合同的某些方面，例如支付流程、债券和担保。 《数字政府法规》（法律编号 14.129/2021）中提出了将政府转变为平台的目标，本文也对此进行了分析，以评估其对巴西采购和承包流程的法律影响和潜在结果。这还包括加强私营部门对这些流程的参与，如 GovTech 和 ProcTech 解决方案和合作伙伴关系。评估与这些技术观点相关的法律环境和当前实践，可以发现巨大的潜力。在这个关键的政府领域采取支持技术的立场可以提高效率、透明度、监督和减少腐败。
前提控制单元（SCIF应用程序）
经济有效的事件处理和I/O设备UFP还为任何安全任务解决方案的边缘计算需求带来了开放的体系结构平台概念。除了UFP中包含的LPE C2软件外，UFP还是真正开放的，提供了数据库，计算和容器服务，允许托管第三方应用程序，包括商业 - 货架（COTS）和/或政府 - 或政府 - 企业 - 搁置（GOTS）（通过MQTT Communications协议）。在已经有安全的计算环境的情况下，UFP可以现代化感应和控制应用程序，以进行入侵检测，访问控制等。
加利福尼亚州供应链法案模板的透明度
UFP Technologies，Inc。（“ UFP”）支持《加利福尼亚供应链法案》的目标，以为消费者提供有关公司为预防和消除其产品供应链的人口贩运和奴隶制所做努力的关键信息，无论是在这里还是海外。UFP要求其供应商在适用于其的所有法律和法规方面符合符合供应商的规定，并且在自己的努力中努力遵守适用于其业务的所有法规。UFP不会生产或出售在美国劳工部清单中规定的“童工或强迫劳动生产的商品”上规定的任何高风险产品，但在对高风险产品和国家的审查中仍然勤奋。
QDENGA，INN DENGUE TETRAVALETENT疫苗（Live，niveed）
该药物受到其他监测。这将允许快速识别新的安全信息。卫生专业人员被要求通知任何不良反应的怀疑。要知道如何通知不良反应，请参见第4.8节。1。药物的名称Qdenga粉末和溶剂的可注射溶液Qdenga粉末和溶剂的溶剂和溶剂的可注射溶液用于四龙龙的前弹药注射器（活着，衰减）2。重建后的定性和定量组成，1剂（0.5 mL）包含：血清型登革热病毒1（活着，减毒）*：≥3.3log10 log10 ufp **/剂量登革热登革热病毒2（活着，衰减）＃：≥2.7log10 log10 log11 ufp ** uf ** uf **/dose Enteripe 3（活着） UFP **/血清型4的剂量登革热病毒（活着，减弱）*：≥4.5log10 ufp **/剂量*通过重组DN技术在细胞中产生的细胞中产生。表面蛋白基因特有的，特定于协同血清型，以整合登革热2型的主要结构。该药物含有转基因的生物（GMO）。＃通过重组DNA技术在细胞中进行了＃prover ** ufp =板训练单元完整的赋形剂列表，请参阅第6.1节。3。用于注射溶液的药物形式粉末和溶剂。重建之前，将疫苗作为白色至白色的冻干蛋糕出现。溶剂是一种清晰，无色的解决方案。4。使用Qdenga必须遵守官方建议。临床信息4.1治疗指示QDenga用于预防4岁或以上个体的登革热疾病。4.2在两个剂量制度（0和3个月）中，应以4年或4年的4年或4年的剂量为0.5 ml的posology和4年个体。尚未确定对加固剂量的需求。
usbext3c工业手册1.01
相同的usbext3c设备可以连接到类别电缆的每一端，并互换充当发件人或接收器。任何一个单元上的任何端口都可以动态配置为上游面（UFP），以连接到主机或下游面（DFP）以连接到设备。
CWL资本宣布获得压力动力学
CWL Capital自豪地宣布，压力动力学（PD）的多数股票及其子公司United Fluid Power（UFP）都是著名的澳大利亚工程和专业维护提供商。我们投资策略的基石是与共享我们价值观并表现出强大增长轨迹的公司和领导者合作。压力动力学和联合流体功率体现了这些品质。成立于1979年，压力动力学在西澳大利亚州（WA）（WA）的北领地（NT），昆士兰州（QLD），新西兰（新西兰）（NZ）提供高度专业化的液压和起重机工程和维护服务。预计年营业额超过6000万美元，压力动力学是CWL投资组合的重要补充。这次收购增强了我们的专业服务产品，并与包括Vertech在内的几家澳大利亚公司创造了自然的协同作用和利益，该公司在与PD的市场领域，Remo在可再生能源领域的REMO，基础设施领域的APS在基础设施领域的APS，以及海底群体中的洋溢洋溢着洋溢的洋洋公。此外，它扩大了我们在不断发展的ANZ国防部门中的存在。压力动力和联合流体电力董事总经理Snjezan Mackic评论说：“我们很高兴与CWL Capital联手。我们对人，文化，质量，创新和可持续增长的共同对准与我们对未来的愿景完全一致。这种合作伙伴关系将使我们能够利用新的机会，并继续在各个部门为客户提供卓越的服务。''CWL董事会指出：“收购压力动力和联合流动力量强调了我们致力于投资于领导力和成功的成功记录的公司。我们认为，这种伙伴关系将推动大幅增长和创新，从而使所有参与的利益相关者受益。重要的是，PD和UFP将继续在其现有的管理团队和结构下独立运作。”我们对未来充满热情，并确信这一收购将为所有各方带来可观的好处我们欢迎压力动力和联合流动能力加入CWL Capital家族，并期待着繁荣的合作。
IAS/Park City数学学院
研究生暑期学校（GSS）数学研究计划（RP）本科教师计划（UFP）每个计划都遵循其自己的每日课程，讲座和研讨会，由该领域的主要专家设计和提供。互动也是PCMI夏季会议的关键组成部分，您将有很多机会与所有计划的参与者进行互动。为此，大多数课程和研讨会都向所有参与者开放（除非每日时间表指出）。除常规课程时间表外，每周还提供两次或三次跨计划活动。尽管您的主要重点是您自己的计划，但强烈建议您参加跨计划活动。有些处理教育问题，而另一些涉及一般数学内容。除了参加PCMI的课程，研讨会和活动外，您还应该计划利用Park City地区以及所提供的各种娱乐和文化机会。周末和周三下午，因此没有预定的活动。
Ecostruxure存储解决方案商业和工业
Physical Features Cooling Forced air cooling Noise 70dB Enclosure IP20 NEMA1 Max elevation 3000m/10000feet (> 2000m/6500feet derating) Operating ambient temperature -20°C to 50°C (De-rating over 45°C ） Humidity 0~95% (No condensing) Size (W × H × D) 1100 × 2160 × 800mm Weight 600kg Installation地板其他峰值效率98.20％CEC效率97％W/o变压器保护OTP，AC OVP/UVP，OFP/UFP，EPO，AC相位反向，风扇/中继失败，OLP，GFDI，反岛化可配置的保护限制限制AC电压/频率限制/频率限制，电池EOD EOD EOD FOLTAGE交流连接3相3线显示触摸屏通信RS485，CAN，以太网隔离非异化认证CE LVD IEC 62477，CE EMC IEC 61000，EN 50549-1：2019 G99，AS47777
Yanomami人民土地中的气候变化和环境退化：交叉威胁和改善决策的需求
汉堡应用科学大学欧洲可持续发展科学与研究学院，乌尔曼利埃20，汉堡D-21033，德国B自然科学系，曼彻斯特大都会大学，切斯特街，曼彻斯特街，曼彻斯特街，M1 5GD。国际关系研究生课程。校园大学'Ario Darcy Ribeiro。EDIO OF THE INTERNATIONAL INSTITUTE-NORTH WINGS, BRASILIA, DF 70910-900, BRAZIL D FERNANDO PERSON RESEARCH, INNOVATION AND DEVELOPMENT INSTITUTE (FP-I3ID), UNIVERSITY FERNANDO PERSON Coimbra, Patronato Building, Rua da Matem, 49, Coimbra 3004-517, Portugal F National Institute for Research of Amaz ², biodiversity coordination, av.Andr´和Araújo2936，PetrIlópolis，Manaus，AM 69067-375，巴西G国家空间研究所（INPE），AV。宇航员，1,758-格兰贾花园，乔希和坎波斯1，保罗2227-010，巴西
机器学习方法是否改善了具有高空间对比度的环境空气污染物的预测？系统评价
背景与目标：使用机器学习来进行空气污染建模正在迅速增加。我们对比较统计和机器学习模型的研究进行了系统的综述，该研究预测了环境氮二氧化氮（NO 2），超细颗粒（UFPS）和黑碳（BC）的时空变化，以确定哪种情况以及在哪种情况下，机器学习是否会产生更准确的预测。方法：截至2024年6月13日，搜索了科学和Scopus的网络。所有记录均由两个受依赖的审阅者筛选。在最佳统计和机器学习方法之间的确定系数（R 2）和均方根误差（RMSE）之间的差异进行了比较。结果：包括46个模型比较的38项研究（第2号，UFPS为30，为BC为8）。线性非规范方法和随机森林最常使用。机器学习在34个比较中优于统计模型。最佳机器学习和统计模型之间的R 2中的平均差异（95％置信区间）分别为0.12（0.08、0.17）和20％（11％，29％）。基于树的方法在17个多模型比较中的12个中表现最好。非线性或正则回归方法仅在12个比较中使用，并提供了与机器学习方法相似的性能。结论：这项系统的综述表明，机器学习方法，尤其是基于树的方法，可能优于线性非验证方法，用于预测2号，UFP和BC的环境浓度。需要使用非线性，正则化和更广泛的机器学习方法的其他比较研究来确认其相对性能。未来的空气污染研究也将受益于对方法和结果的更明确和标准化的报告。