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受过教育的战士？网络会议 - ZMSBw - 德国联邦国防军
除了对德国联邦国防军提出新的要求外，近年来社会政治也发生了变化，这些变化对政治民主社区及其行政部门、警察部门和德国联邦国防军等机构提出了关键问题。这些（有问题的）变化包括政治两极分化的趋势，各种形式的歧视，倒退、极端和独裁思想的扩张，以及各种形式的政治激进化。如果人们认为国家组织始终是“社会的镜子”，那么上述发展在国家组织和机构中产生共鸣也就不足为奇了。警察队伍中的右翼网络、德国联邦国防军中的歧视事件以及士兵中的右翼激进网络都是令人担忧的总体事态发展的例子。
对于一个人，地区和国家的欧洲...
欧盟的人们经历了渐进式丧失能力和国家主权权利的削弱，同时将决策权搬迁到游说者渗透，不民主，非选定的欧盟机构。始终来自布鲁塞尔的新准则和法规增强了少年全球公司和精英的经济优势。不能忽略由此造成的社会政治影响。贫穷与富人之间的差距以及欧盟国家的社会划分越来越得到加强。不仅低工资部门正在迅速发展，中等规模的公司也受到严重威胁。通过对乌克兰的直接，大量的军事支持和北约的邻近性，欧盟濒临冲突政党和实际的“和平项目欧洲”。
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我们认识到时代的迹象，并迅速做出回应，在我们两个伟大国家之间达成了这项历史性的、独特的防御协议。我们的共同战略目标是通过建立可靠、有弹性的国防军和国防工业，对潜在的侵略者保持有效的威慑。通过这种方式，我们正在努力实现欧洲-大西洋地区的和平与稳定的愿景。从这个意义上来说，我们的协议将成为更广泛的欧洲安全架构的核心要素。其明确目的是支持我们的盟友和欧洲对北约的贡献。该协议对我们与法国现有的双边协议进行了补充，为欧洲三国之间更加紧密的合作奠定了基础。
微电子学。值得信赖、可持续。适用于德国和欧洲。
随着数字化的进步，我们的日常生活和工作世界越来越多地受到电子产品的渗透。电子产品不仅存在于手机、平板电脑和办公电脑中，还可以调节我们的能源供应、控制移动互联网的数据流并实现安全、网络化和自动化的移动。电子处理器也是人工智能（AI）运行的大脑。在医疗保健和工业制造等领域，电子产品确保来自德国的服务和产品在功能和质量方面满足最高要求。这使得（微）电子成为数字化时代繁荣的重要基础：通过提供改善生活质量并确保德国未来的价值创造和就业。
联邦物理技术研究所 2008 年年度报告
一种基于激光扫描仪的全新设备，可在大约 100 米的距离内跟踪经过的车辆25 m. 由于具有加密数据保护功能的数码相机变得越来越流行，因此创建了有关算法和密钥管理的 PTB 要求。现代光栅设备以及未来的交通雷达设备在为交通繁忙的车辆分配速度测量值时也将通过附加距离测量提供相当大的优势。另一项创新是完全修改的用于速度测量的 PTB 参考系统，它显着改进了紧急情况下的测试选项。最新的创新是 2008 年 7 月批准的两轮车测试台，其中首次包括对摩擦影响的系统校正。
实时TaqmanªPCR技术简介
在1980年代中期开发的聚合酶链反应（PCR）是DNA分析中的快速且非常敏感的方法（1）。这是一种通过特定的引物定义的酶促的酶促在体外复制，其中重复循环实现了目标序列的相邻指数扩增。尽管实验室工作的柚木有明显的缓解，但这种甲基易于自动化的甲基含量意味着对PCR产品的敏感，可重现和特定的检测仍然意味着大量的时间和工作：南部，点和反向点的方法，包括几种固定和固定和固定和固定和固定和固定和固定点（2、3、4）洗手步骤。其他技术依次，例如限制性分析，需要额外的孵育和凝胶电泳工作。除了这些技术和其他技术的大量时间外，有时还会有很高的试剂和污染的风险。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
Informatikhjut医学 - 类似科学世界科学流离失所
通过使用AI分析语言数据，研究有关语言获取和学习外语的知识可以提供研究。Moritz Dittmeyer博士是哲学家和物理学家。他在歌德实验室语言中为歌德学院工作，并为学习语言开发AI应用程序。“我们去年开发了印加人。这是一位智能更正助手，他支持教师对生产写作任务的更正和评估。inka具有自己的集成语音模型。校正助手接受了各种机械和深度学习方法的培训。为此，我们使用了一百万个文本数据。收集到的培训评论和更正截然不同。您并不总是完全可用。通过新的培训数据，预测越来越好。 ”