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covid-19疫苗抗垃圾指南
i。被宠坏，损坏或污染的产品（例如，产品过期，损坏的小瓶，运输过程中的冷链不正确等。）; ii。设备或电源故障（例如，冰箱/冰柜问题，备用发电机失败等。）; iii。疫苗存储不当（例如，产品未放入冰箱，不当的冰箱/冰箱温度等。）; iv。疫苗给药中的间隙（Ex。诊所关闭时剩下的剂量，个人未出现第二任命，拒绝疫苗的人等。）; v。从小瓶中提取第六次辉瑞或第10次现代疫苗剂量的困难。b。根据马里兰州卫生部（MDH）的疫苗接种命令，应根据该州的优先级要求进行合理的努力，以重新分配高危疫苗。MDH可能会将共同-19疫苗的分配减少到施用或允许浪费COVID-19疫苗的提供商或设施。c。提供者应在预定的诊所之前计划备用接收者，以避免疫苗浪费（请参见下面的第2节）。
2024 年春季阅读计划指导
根据 511 印第安纳州行政法规 (IAC) 6.2-3.1，所有招收幼儿园至三年级学生的公立学校和州认可的非公立学校都必须向印第安纳州教育部 (IDOE) 提交年度阅读计划。特许学校无需向 IDOE 提交阅读计划，但必须向其特许赞助商提交阅读计划。2024-2025 学年的提交时间为 4 月 5 日星期五至 6 月 30 日星期日。
作为 SLAM-F 项目的一部分，泰雷兹公司和 EXAIL 公司订购了八台新一代自主水下无人机
AUV NG 是法国军备总局 (DGA)、法国海军、泰雷兹公司和 Exail 于 2023 年开始的合作成果。这项工作的目的是优化两家制造商的解决方案的重复使用，并将开发的重点重新放在具有最高附加值的技术上，从而能够在只有一半大小的无人机中集中法国海军目前使用的 A-27 原型机的所有功能。作为扫雷和水下监视系统的关键要素，该无人机将携带泰雷兹未来一代声纳 SAMDIS 600 声纳以及 MMCM 计划的软件套件。 AUV NG 完全融入了法国海军目前正在实施的未来反水雷系统 (SLAM-F)，将与根据该计划获得的指挥中心（特别是布雷斯特中心）协同执行任务，并可在未来的水雷战舰队舰船上实施。
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
高后果 AI 风险管理的可行指南：迈向解决 AI 灾难性风险的标准
1 对于本文档的大部分内容，许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可，这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物（例如 SP 800-30）的段落，请参阅 NIST 许可证的合理使用条款，网址为 https://www.nist.gov/open/license 。（在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中，我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词，并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近，只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”，并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。）有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限，请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
建筑设计、施工的湿度控制指南...
简介 ................................................................................................................................................ 26 设计有效的湿度控制 ...................................................................................................................... 26 建筑调试 ...................................................................................................................................... 26 本章的读者对象 ...................................................................................................................... 27 场地排水 ...................................................................................................................................... 28 地基 ...................................................................................................................................... 32 墙壁 ...................................................................................................................................... 38 屋顶和天花板组件 ...................................................................................................................... 45 管道系统 ...................................................................................................................................... 54 HVAC 系统 ................................................................................................................................ 57
产品说明文档：NCEP模型分析和指导
●北太平洋●东太平洋●整个北大西洋和北太平洋●北大西洋西部，包括美国东南部，中美洲和加勒比海。● Europe ● Alaska ● Hawaii ● Arctic ● NW-coast ● NE-coast ● SE-coast ● WA-OR (Washington and Oregon) ● GOM (Gulf of Mexico) ● SOUTH-CAL (southern California) ● NORTH-CAL (northern California) ● PAC-REGION (including regions in the far South Pacific).●非洲●East-Goa（阿拉斯加的东湾）●西哥（阿拉斯加西部海湾）●关岛●印度●印度●PROR●PR●PR●PR●PR●PR●PR●NECEP NCEP NECEP正在合并基于全球的Wave ii II I III基于全球的Wave Wave ii wave Wave Model Model grofi_1（Wave_mult thaw 33）。WaveWatch III模型使用单向耦合方案更新并耦合到GFS，其中大气模型使用NOAA环境建模系统（NEMS）提供了强迫对波模型的强迫。
empartimanasi kriptografi视觉秘密共享dan
当前时代的技术非常迅速地导致交换信息的过程变得更加容易。但是，对于黑客攻击消息或机密信息的当事人，通常会使用这种易感性。密码学和隐身学成为保护和改善消息安全性或机密信息安全性的解决方案之一。这项研究研究了以灰度成像形式确保数据的最小显着性的视觉秘密共享密码学和隐肌的实施。消息图像被视觉秘密共享密码学伪装，然后隐藏在另一个图像中，加密摄影增强了最小的显着位。增强的最低显着位是至少有意义的位方法，在将其用作隐藏消息的地方而不是最后一个LSB位，而是最后一个LSB位的两个或三个。结果表明，此合并具有很高的安全性，因为它减少了看到发送消息图像的人的怀疑。
南苏丹共和国 工人接触低的人工智能 世界银行文件 采购计划（文本零件） 马拉维政府 利用成熟技术进行卫生融资... 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 加纳二级城市支持计划 公共披露授权 采购计划（文本零件） 公共披露授权 太平洋的气候数据库 冈比亚基础设施项目（GIP） 数据 - 的动态，高分辨率财富测量 世界银行 柬埔寨健康公平和质量改进项目 采购计划 世界银行 菲律宾数字经济报告2020
I.在2024年6月3日至7日，针对东非地区数字整合计划（EA -RDIP，P176181）进行了项目实施支持任务（ISM）。作为该更广泛的地区项目的一部分，南苏丹共和国的混合动力（虚拟和面对面）任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood（Tane Tean Leader，高级数字开发专家）领导，由Victor Kyalo（高级数字发展专家），Ariic David Reng（数字发展顾问），Michael Okuny（高级财务管理专家）和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek（高级生产专家）组成。Giacomo Assenza（网络安全专家）和Dereje Agonafir Hablewold（高级环保专家）和Jennifer Gui（南苏丹项目焦点，高级数字发展专家）实际上加入了任务。