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014.appendix n-社会经济发展计划.pdf
该项目的本地内容策略与可再生能源独立的电力生产商（REIPP）采购计划和政府倡议一致，该计划由国家财政部，贸易，工业和竞争部（DTIC）以及矿产资源与能源部（DMRE）（DMRE）驱动，因此，投标人旨在促进南方非洲的制造行业，以提高Anivry Anivry Anivry Anivran Anivanian Intrivan Invary Aniveran Invacry Expracecriation和创造行动，并提高了行动的行动。投标人致力于对转型深度的各种视角，投标人认为这对于仅在可再生能源领域内的过渡至关重要，这对分布影响和系统变化都至关重要。这将解决过去和现在的不平等现象，需要恢复性司法或肯定的地方所有权和经济赋权。这意味着使用REIPP采购计划政策，该政策允许或积极支持投标人对以前和现在边缘化群体的更大分配益处，以及社会经济系统转化的更深度。
引用Qiao T，Cheng Z和Duan Y（2025）在评估免疫疗法effiffiffiffiffiffiffiffifca
引入免疫检查点抑制剂（ICI）已彻底改变了癌症治疗，通过增强免疫监测以对抗肿瘤生长，从而显着改善了晚期癌症患者的预后。这些疗法已被证明有效地有效地延长了无进展的生存（PFS）和整体生存（OS），但是评估其效率带来了独特的挑战。传统的成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）通常测量肿瘤大小的变化，在免疫疗法的背景下可能无法准确反映治疗反应。对于免疫相关现象（例如伪雌性和过度突出）尤其如此，在后期肿瘤的体积可能不会立即变化或可能在随后的减少之前增加或可能增加，从而使响应评估变得复杂。多参数PET/CT已通过提供对肿瘤微环境（TME）内肿瘤代谢和免疫反应的功能见解来评估治疗效率的强大工具。与常规成像不同，PET/CT可以捕获早期的代谢改变和免疫细胞的效果，从而在形态学变化之前提供了更全面的治疗效果图片（1，2）。关键的半定量参数，例如suvmax，MTV和TLG进行代谢活性的转变，并可以鉴定出治疗反应的早期迹象，而宠物衍生的标记物（例如PD-L1表达和CD8阳性T细胞）诸如TME（3-5）的免疫学动力学（3-5）。本综述研究了多参数PET/CT在评估免疫疗法结果中的作用，重点是宠物衍生的代谢参数，并免疫反应为临床决策提供了信息（表1）。它还讨论了传统成像在检测免疫相关变化时的局限性，并回顾了评估免疫疗法反应的恢复和虹彩标准。将在这种情况下讨论诸如假养育和过度突出之类的概念，从而强调了PET/CT检测这些非典型肿瘤反应模式的潜力，从而提供了对免疫疗法效力的更准确的早期评估。
神经：自动驾驶的神经渲染
神经辐射场（NERFS）在自动驾驶（AD）社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力，广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是，现有的方法通常需要较长的训练时间，密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中，我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计，凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门，梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能，从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发，我们公开发布了神经源源代码。
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
Chatgpt中的集成推荐系统...
Christian Ovalle 1 1 1 UniversidadTecnológicaDelPerú，Perú，dovalle@utp.edu.pe摘要 - 近年来，推荐系统在电子商务领域取得了巨大的帮助。这有许多应用程序可以通过不同的过滤技术来改善用户行为因素；但是，这些系统中的大多数缺乏真正影响用户的演示和交互模型。在这种情况下，电子商务网站正在寻找不同的策略，以准确，及时地分配在线用户看到的建议；不过，审查不同的文章，尚不清楚推荐项目的出现方式是否对用户行为产生积极影响。另一方面，对话性人工智能系统技术具有很大的尺寸，强调了Chatgpt作为创新工具。最后，这项研究旨在验证在Chatgpt中实施集成SR是否会影响电子商务商店中用户的购买后行为。结果表明，通过利用对话式AI的潜力提供更有效和个性化的建议，就用户建议而言，增加了34.15％，而在购买推荐产品时，指数增长了54.05％；同样，很明显，从初次购买后14天后进行回购的用户增加了46.67％；最后，从电子商务商店回购产品的略有显着增长了9.52％。关键字启用系统，chatgpt。购买后，电子商务，个性化
独立审计师关于合并年度...
独立审核员向EDPRENOVáveis，S.A。股东的合并年度帐户报告的报告报告，我们已经审核了EDPRENOVáveis，S.A。（母公司）（母公司）及其子公司（该集团）的综合宣言，该宣言在12月31日，2020年，2020年，收入的宣言，该宣言的宣言，该宣言的综合声明，2020年，2020年，该宣言，现金流量和相关笔记的声明全年结束了。在我们看来，随附的合并年度账目在所有物质方面公平地存在于2020年12月31日截至2020年12月31日的公平和财务状况，以及其财务绩效和现金流量，所有这些都按照欧洲联盟（IFRS-EU的国际财务报告）和其他规定的规定，全年结束了一年，并根据国际财务报告均在国际财务报告中和其他规定。意见的基础，我们根据西班牙审计惯例的立法进行了审计。在审计师的审计责任中，我们的职责在我们报告的合并年度帐户部分的审计中进一步描述。我们根据道德要求（包括与独立的人，与我们对西班牙合并年度帐户审计有关的伦理要求，包括与独立的人的独立要求，都独立于该集团，都独立于该集团。我们认为，我们获得的审计证据足以供我们意见提供基础。在这方面，除了与账目审核有关的服务外，我们还没有提供其他服务，并且没有出现情况或情况，即按照上述立法的规定影响了我们必要的独立性，因此已遭到损害。关键审计事项关键审核事项是根据我们的专业判断，在我们对当前时期合并年度帐户的审计中最重要的问题。这些事项是根据我们对整个合并年度帐户的审核，并在此征不我们的意见的背景下解决的，我们对这些事项没有单独的意见。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
低地农业景观中流行的日本鼬鼠的营养可塑性
自然生态系统转化为人类修饰的景观（HML）是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力，尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网，有时会释放出较小的食肉动物，例如野马科的成员。尽管如此，即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响，从而改变其资源使用。在这种情况下，在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里，我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠（Mustela Itatsi）Scats进行了饮食分析，以确定其季节性饮食习惯，该景观由日本东部西部帕迪田（Rice Paddy Fields）占据主导地位。从春季到秋天，日本鼬鼠主要消耗（半）水生和限制动物分类群，特别是侵入性小龙虾（Procambarus clarkii），昆虫（例如，鞘翅目和odonata）以及成年的阿努拉（Anurans）以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季，japanese鼬鼠主要消耗了果实（例如，无花果，五库里卡），由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺，因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的，但我们的发现表明，日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性，使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力，我们建议稻米单一培养物的多样化，并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
empagliflozin和二甲双胍盐酸盐扩展释放片5 mg/ 1000 mg模块1：管理信息和规定信息 div>
empagliflozin和盐酸二甲双胍释放片剂被指示为饮食和运动的辅助手段，以改善2型糖尿病成年人的血糖控制，当时用雌激素和二甲双胍盐酸盐治疗时，适用于2型糖尿病。empagliflozin被指出可降低2型糖尿病和既定心血管疾病的成人心血管死亡的风险（请参阅第5.1节）。然而，尚未确定雌性二释放片的雌激素和盐酸二甲双胍对降低2型糖尿病和心血管疾病成人心血管死亡风险的有效性。不建议使用1型糖尿病患者或治疗糖尿病性酮症酸中毒的患者使用empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片的限制（请参阅第4.4节）。4.2。posology and Administion方法：建议剂量•对于先前未用empagliflozin治疗的体积耗竭的患者，在启动empagliflozin和盐酸二甲双胍扩展释放片之前，请更正这种情况（请参阅第4.4节）。•基于患者的当前方案的empagliflozin和二甲双胍盐酸盐的起始剂量个性化：