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主题：补充第79/2024号通告办公室PNI/SES-PB，该办公室涉及用于预防前预防用户的HPV疫苗的可用性（
两次剂量为6至12个月，在易感丙型肝炎A（非抗抗抗HAV）的个体中 - 在怀孕中不要接种三剂（0、2、4个月），每10年加强。孕妇：如果破伤风和白喉不完全疫苗接种，则在任何怀孕时的任何时候进行一两个剂量。孕妇：从第20周开始将一剂DTPA应用于每次妊娠，无论先前的疫苗接种如何，两剂剂量为8至12周，无论年龄pneumo 13（VPC13）剂量如何。间隔2个月后，使用pneumo 23。如果先前使用Pneumo 23进行疫苗接种，则在疫苗之间施加一定剂量的pneumo 13，在两次疫苗之间进行12个月间隔，而不论年龄如何。观察Pneumo 23和Pneumo 13的间隔一年。肺炎链球菌（23-勇敢）
E-流动性研究与技能开发
第2周电动机安全，测试，法规和标准第3周电力电子转换器拓扑电池电池管理系统锂离子电池设计锂离子电池电池建模星期4高压电池充电方法以及电池组的某些方面设计热电组，用于电池和电力电池
全球动员气候变化的G20工作组
2。我们理解并承认气候变化的紧迫性和严重性。认识到我们的全部努力将比其各个部分的总和更强大，因此我们将合作并加入为针对气候变化的全球动员而努力。我们重申了巴黎协定的温度目标，即使全球平均温度升高到摄氏2摄氏度低于工业前水平以下，并采取努力将温度升高限制在工业前水平以上的1.5摄氏度，并认识到这将显着降低气候变化的风险和影响。我们强调，与2摄氏度相比，在温度升高1.5摄氏度时，气候变化的影响将要低得多，并重申我们的决心，以限制限制温度升高到1.5摄氏度。3。注意我们的领导角色，我们重申我们的坚定承诺，以追求INFCCC的目标，通过加强巴黎协定的全面有效实施，反映出公平和共同但分化的责任和各自能力的原则，以应对不同的民族环境，以应对气候变化。我们重申了我们在本世纪中期或左右实现全球净零温室气体排放/碳中立性的承诺，并互相鼓励以全国范围的方式提出净零温室气体排放/气候中性承诺，并考虑到巴黎协定以及我们的不同民族环境，道路和方法。4。我们将对下面提到的GST-1结果做出积极响应。我们欢迎并完全赞成迪拜气候变化会议的雄心勃勃，平衡的结果（COP28），特别是根据《巴黎协定》（GST-1），阿联酋的共识及其首个全球股票。5。我们回忆起GST 1决策的第28段，该款进一步认识到需要与1.5°C的途径相一致的温室气体排放的深度，快速和持续的减少，并呼吁当事人以巴黎的同意及其不同的民族环境和临近：
可持续性报告2023-24
印度在2023年的国家机构排名框架下。KARE已获得美国Abet的确认为11个B.Tech计划。大学已获得NAAC（国家评估认证委员会）的认证，其CGPA在2024年的第三个认证周期中为4.51。8 UG计划（机械工程，生物技术，土木工程，计算机科学和工程，电子与通信工程，电气和电子工程，电气和电子工程，食品技术，信息技术）和3个PG计划（工业安全工程，结构工程，结构工程，生物技术，生物技术）已被NBA（NBA NABA委员会委员会）。KARE今年从包括DST，DBT，DRDO，CSIR，ICSR，MOEF，TNSCST等的各种资助机构进行了许多批准的项目，并继续通过Scimago Institutional Instrutional Carking在私人机构中保持较高的排名斯坦福大学最近发布了一份最新2％的最广泛引用的科学家名单的更新，这被认为是世界上最负盛名的排名。在2023年更新了斯坦福大学制作的数据库中，全球列出了来自KARE的10个学院。kare产生“ akce
英国大学的生成AI的指导原则
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义，重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧，一些机构已经对生成AI实施了禁令，但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是，这种禁令可能会忽略生成AI的优势，而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战，以实现在英国大学的道德和有效应用，尤其是在就业能力，教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分：关于生成AI的现有文献的综述，对其收益和挑战的探索，实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析，该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献，从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
科学家的公开信：氢汽车风险使巴黎奥运会的绿色信誉脱轨
4。氢车不是可行的净零解决方案。由于燃料的成本很高，燃料的可用性差，因此氢汽车的销售正在迅速下降。BEV的BEV比世界上的氢车高1000倍，消费者绝大多数选择BEV作为更引人注目的选择。随着高燃料成本，高昂的维持氢能设备的高昂成本以及缺乏氢供应，有限的氢加油基础设施已开始迅速收缩。在加利福尼亚，英国和丹麦就是这种情况。电动汽车充电基础设施在每个国家都更容易获得，消费者能够在家中或在数千个公共收费地点为其车辆充电。在奥林匹克运动会上积极促进氢车辆的后果将不可避免地延迟BEV的推出，从而损害了能量过渡的进度。
战斗人员地位对军事人工智能的归因...
摘要 在国际人道法中，作战手段和战斗人员的概念是无法比较的，也不属于同一范畴。然而，人工智能技术与人类类似的表现，例如独立决策，可能会模糊这两个概念之间的界限。这也可能导致人们将该技术与人类战斗人员进行比较，而不是与其他作战手段进行比较。在此背景下，本文通过集中讨论战斗人员概念的范围，质疑战斗人员地位是否可归因于军事人工智能技术。与一些现有的研究基于伦理或人机行为差异而认为战斗员身份不适合机器相反，本研究从法律概念的角度探讨了为什么战斗员身份不适合军事人工智能技术，即使是在其最智能和最独立的形式下，通过访问与揭示战斗员一词的范围相关的术语——武装部队成员、武装部队和战俘（POW）。
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而，这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CSPNet）来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化，在我们的实验中，在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20％，并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用，可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
下一代空气和空间的自主能力...
[草稿] Joseph B. Lyons，Kerianne Hobbs，Steve“ Cap” Rogers，Scott H. Clouse，“负责（使用）AI的负责人”，了解人类在社会技术生态系统中负责任地部署人类在智能技术中的作用[在草案中] Kerianne Hobbs，Bernard Li，“航空航天控制中的人类AI团队的安全，信任和道德考虑”，AIAA Scitech，2024年1月8日至124日，佛罗里达州奥兰多。