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生态恢复定义法案：SB 722，HB1155。
关于SB722，HB 1155 Tri-County Bird Club Salisbury，马里兰州的证词，我的名字叫Charles Stegman。i代表Tri-County Bird Club，该组织于1970年在索尔兹伯里成立，旨在通过对观鸟的兴趣来促进健康的环境。我们的俱乐部是马里兰州鸟类学会的成员。我正在写作以支持《生态恢复定义法案》，SB 722，HB1155。该法案将要求环境部更新其法规，以纳入生态恢复的定义。该法案与恢复潮汐盐沼的栖息地特别相关。我居住和工作的马里兰州东海岸包含马里兰州的大部分盐马什栖息地。这个栖息地对于支持健康的环境以及东部海岸的健康经济至关重要。该法案将支持商业捕捞和捕鱼，娱乐和旅游业，并提供风暴保护，水过滤，碳固换，并减轻农业土地上的盐水侵入。潮汐盐马什生态系统提供的生态系统服务每年超过60亿美元。该生态系统目前受到海平面上升和土地沉降的威胁。临界点即将到来，恢复这一关键生态系统将变得不可能或昂贵。该法案将促进水文维修和沉积物放置等项目，以恢复和保存潮汐盐玛斯。查尔斯·斯蒂格曼（Charles Stegman）医学博士保护委员会三角鸟俱乐部索尔兹伯里（Salisbury），马里兰州由于这些对东岸环境和经济的好处，以及马里兰州的其他包含潮汐盐玛斯的地区，三县鸟俱乐部强烈支持该法案的通过。
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风量叶：通过与风的轴承对齐来指示风的方向。风速计：使用旋转杯来测量风速。旋转速度表示风速。雨量尺寸和收集器：收集雨水并将其引导到倾倒桶机制中进行测量。小费桶：测量降雨量。水桶的每个尖端对应于一定数量的降雨。温度和相对湿度传感器：测量环境空气温度和空气中水蒸气的相对量。数据控制台：显示温度，湿度，风速，风向和降雨量的实时天气数据。它存储数据，可以用警报设置。太阳辐射和紫外线传感器：太阳辐射和紫外线辐射的强度。集成传感器套件 - 数据发射器：将数据无线发送到控制台。辐射屏蔽：保护温度和相对湿度传感器免受直射阳光的影响，以确保准确的测量。允许空气在传感器周围自由循环。
CPCSSN案例定义2022-Q4
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第二卷，第一册 OTV 概念定义与评估
3.3.6.4 有效载荷热调节 ...................................... 25 太空基 OTV ...................................................... 27 3.4.1 空间站运行和支持约束 ...................................... 27 3.4.1.1 机组人员支持 ........................................ 27 3.4.1.2 功耗 ...................................................... 27 3.4.1.3 质量考虑 ................................................ 27 3.4.1.4 地面通信 ................................................ 27 3.4.1.5 舱外活动/自动维护和保养 ........................ 27 3.4.2 OMV 对 OTV 的支持 ........................................ 27 3.4.2.1 发射 ...................................................... 27 3.4.2.2 回收 ...................................................... 27 3.4.2.3 推进剂补给 ................................................ 28 3.4.2.4 推进剂排空 ................................................ 28 3.4.2.5 OMV 接口 ...................................... 28 3.4.2.6 OMV 在轨服务 ...................................... 28 3.4.3 返回 OTV 轨道包络 ...................................... 28 3.4.3.1 STS 包络 ...................................... 28 3.4.3.2 空间站轨道包络 ...................................... 28 OTV 设计 ...................................................... 31 3.5.1 性能裕度 ................................................ 31 3.5.2 设计裕度 ................................................ 32 3.5.3 可靠性 ................................................ 32 3.5.4 冗余 ................................................ 32 3.5.5 人员评级 ................................................ 32 3.5.6 子系统设计标准 ........................................ 32 3.5.6.1 结构 ................................................ 32 3.5.8.1.1 疲劳......................................... 32 3.5.6.1.2 设计安全系数 ...................................... 33 3.5.6.1.3 验证试验 .............................................. 33 3.5.6.1.4 极限安全系数应用 ........................ 33 3.5.6.1.5 组合载荷 ...... ................................. 34 3.5.6.1.6 极限载荷 ...................................... 34 3.5.6.1.7 允许的机械性能 ........................ 35 3.5.6.1.8 气动弹性 ...................................... 35 3.5.6.1.9 地面处理约束 ...................................... 35 3.5.6.1.10 蒙皮壁板屈曲 ...................................... 35 3.5.6.1.11 应力腐蚀 ...................................... 35 3.5.6.1.12 抗损伤 ...................................... 35 3.5.5.1.13 错位和公差 ...................................... 35 3.5.6.1.14 断裂控制.., ...................................... 36 3.5.6.2 气动制动子系统设计标准 ............................. 36 3.5.6.3 推进 ...................................... 36 3.5.6.3.1 主推进系统 ................................ 36 3.5.6.3.1.1 火箭发动机 ................................ 36 3.5.6.3.1.2 主推进系统推进剂储存和输送系统 ........................ 36
量子光物质相互作用的从头计算...
r TE n ( ω ) M eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ M eo,nm ( r ′ , k 3 ) + r TM n ( ω ) Ne eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ Ne eo,nm ( r ′ , k 3 )。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
EFPIA 关于基因治疗药物 (GTMP) 定义的立场文件 .docx
EFPIA 总体上支持对 GTMP 定义的拟议修订，该修订在 2023 年欧盟指令提案第 4 条（第 29 点）中概述，并在表 1（2024 年 3 月 ENVI 妥协修正案）中列出。EFPIA 欢迎该定义，该定义涵盖用于序列特异性基因组编辑的物质或物质组合，并明确包括用于调节、替换或添加基因序列（如果通过其转录或翻译起作用）的重组和合成核酸。还支持将针对传染病的疫苗排除在该定义之外。但是，EFPIA 建议明确区分 GTMP 的转基因细胞与目前定义为体细胞疗法和组织工程产品的细胞（根据 EMA ATMP 分类反思文件 2015 EMA/CAT/600280/2010 rev.1），因为两者现在都可以属于拟议的 GTMP 定义。
KPI定义和支持证据可能会发生变化。
Supporting evidence: - Description of product or process with specified performance characteristics/ physical parameters/ functionalities demonstrating novelty (new or significant improvement) of the product/process - Declaration demonstrating link with a specific KIC KAVA (indication of the specific output of KIC KAVA(s)) and financial proof of the KAVA investment in the innovation development - Documented proof such as an invoice or an online sales record demonstrating that the purchases totaling to at least客户已经制造了10k€。
机器学习：简介，基本概念：...
机器学习：简介，基本概念：学习系统的定义，机器学习抽象机器学习的目标和应用是人工智能的一个子场，它使机器无需明确的编程即可学习和模仿智能人类行为或行动。位于统计，人工智能和计算机科学的融合中，是指导机器下一步采取什么行动的艺术，以数据驱动的见解为基础。此过程需要开发算法和模型，这些算法和模型可以通过体验式学习来增强其性能。机器学习围绕从数据中提取知识，促进计算机以学习，预测或制定数据告知的决策。在这种情况下，数据涵盖了各种类型的类型和格式，取决于特定的问题和任务性质。这些包含结构化数据，文本，音频，地理空间数据，图像，时间序列数据，视频，图形，财务数据，人类行为数据等。机器学习算法可以根据其学习方法分为几种类型。监督学习涉及针对分类和回归等任务的标记数据进行培训模型。无监督的学习可与无标记的数据一起用于诸如群集和降低尺寸的任务。强化学习专注于培训代理人通过与环境互动，以奖励或处罚的形式收到反馈来做出决策。深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂的数据，在图像和语音等任务中出色