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企业可持续发展报告指令
● 对于已受 NFRD 约束的大型企业（即实体或集团层面拥有超过 500 名员工的大型公共利益实体），将于 2025 年报告 2024 财年。 ● 对于目前不受 NFRD 约束的大型企业，将于 2026 年报告 2025 财年。 ● 对于上市中小企业（微型企业除外）、小型和非复杂信贷机构以及自保保险公司，将于 2027 年报告 2026 财年。值得注意的是，上市中小企业可能会选择退出，从而免于报告直至 2028 财年。● 对于在欧盟境内净营业额（合并）超过 1.5 亿欧元且在欧盟拥有至少一家大型或上市的欧盟子公司（微型企业除外）或分支机构超过一定门槛的第三国企业，则需在 2029 年提交 2028 财年报告。
第7条十三条残疾类别MG
语言或语音障碍的特征是以下障碍之一，会对学生的教育表现产生不利影响：语言障碍是由有机或非有机原因引起的，是在自然界非成熟的，是由有机或非有机原因引起的。语言障碍会在以下一个或多个组成部分中影响学生的主要语言系统：单词检索，语音学，形态，语法，语义，语用学。语音障碍可能包括流利性，表达和语音障碍在多个语言本质上是非成熟的一项语言任务中的语音障碍，包括损害，包括损害，这些障碍是口腔外周机制缺乏结构和功能的结果。
使用机器学习的自动脆弱性评估
在网络安全的迅速发展的景观中，传统的脆弱性评估方法努力地跟上加快潜在威胁的复杂性和数量的步伐。本文探讨了机器学习技术的整合，以增强自动化脆弱性评估。通过利用高级算法，例如监督学习，无监督的学习和强化学习，我们开发了一种能够以比传统方法更高的准确性和效率来识别，分类和优先级别的系统。我们的方法涉及有关历史脆弱性数据的培训机器学习模型，以预测新的和新兴的威胁，从而实现主动的安全措施。我们通过经验分析和案例研究评估系统的有效性，证明检测率的显着提高并降低了假阳性。结果表明，机器学习可以实质上增加自动化脆弱性评估过程，从而为现代网络威胁所面临的挑战提供了有希望的解决方案。
环境可持续性与气候变化伊斯兰科学技术大学，克什米尔
亲爱的成员，部门采购兼技术委员会（DPTC）的会议定于2025年3月6日上午11:00，在鲁米图书馆（3D楼）的环境，可持续性和气候变化部。您的存在和有价值的投入对于平稳执行采购和技术评估过程至关重要。善良，让参加同样的事情方便。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Bengtsson，A.，Vikstål，P。，Warren，C。等（2020）。提高了
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度，例如加密，量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型，容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离，但在过去的十年中，使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步，导致嘈杂的中间尺度量子（NISQ）ERA [5]。可以预测，NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6]，也就是说，解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7]，这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法（QAOA）[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法，可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
在环境DNA方法中的最新数据分析用于其适用于可持续的薄壁炉管理
使用海洋环境DNA（EDNA）方法进行的越来越多的研究通过帮助和简化评估被剥削的人群和生态系统状况所需的一些劳动密集型传统调查，显示了其在海洋渔业管理中的潜在应用。Edna接近（即 metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。 由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。 但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。 这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。 因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。 总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。Edna接近（即metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。
2024可持续性行动计划
1。学生的成功之旅：跨越学术课程，研究努力和体验学习机会的综合性可持续性，使学生能够成为可持续性Pracɵces和Innovaɵon的领导者。2。卓越的研究，创新和参与：促进跨学科研究Iniɵaɵves和Innovaɵon枢纽，专注于可持续的实用性，以应对紧迫的环境挑战。3。人民和星球社区参与的健康：与当地和全球社区，culɵvaɵng的合作伙伴关系以及促进促进环境管理和社会责任的进步，利用UConn实验和资源来获得更大的影响。4。七个世界一流的校园，一所旗舰大学：跨学科的Mulɵ-campus学术机会，以开发可持续的系统和流程，以提高气候弹性并提高歌剧院的效率。5。更强大，更具包容性的大学：确保在可持续性范围内的公平和包容性，为资源提供公平的访问，并培养一个以可持续性为中心的多样化和包容性的社区。6。沙哑的骄傲与韧性：庆祝教师，Sta效和学生贡献，以放大我们的Naɵ绿色大学的排名，杠杆依赖于可持续性的校友慈善支持
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
网络生存力测试与评估手册
联合能力集成与开发系统 (JCIDS) 手册于 2014 年 12 月 18 日更新，将非动能效应作为强制性系统生存能力 (SS) 关键性能参数 (KPP) 的关键要素。CSEIG 将定义的 JCIDS SS KPP 支柱（易感性、脆弱性和弹性）分别转化为预防、缓解和恢复支柱。这些网络生存能力支柱成为 OPTEVFOR 网络生存能力评估的 PMR 构造。CSEIG 定义了可追溯到 PMR 支柱的网络生存能力属性 (CSA)。CSA 的目的是协助开发可测试和可衡量的网络生存能力要求。CSEIG 为 OPTEVFOR 网络生存能力流程的开发做出了贡献，因为 (1) 它的权威源自 JCIDS 流程，并且 (2) 该指南捕捉到了一种描述系统如何承受非动能“打击”以及它们如何影响系统任务的过程。对于作战人员来说，了解其系统在网络对抗环境中的能力和局限性具有重要的作战意义。无论有没有定义的 CSA，都可以做到这一点。但是，如果系统确实有 CSA，则应将其作为评估的一部分，以确定系统是否满足其要求。
功率控制器的可靠性预测 - DTIC
[ 直流控制器是一种微电子混合设备。采用了 MIL-HDBK-217B 通知 2《电子设备可靠性预测》第 2.1.7 节中的混合故障率预测模型和程序。这种预测方法需要识别单个电子零件和基板，以及每个零件的单独电应力数据。热应力是由混合封装温度和零件功率耗散引起的。