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Boris Yakovlevich Livshits
Boris Yakovlevich Livshits因涉嫌参与2017年至2022年的俄罗斯支持的采购网络Serniya/Sertal而被要求。Livshits及其同谋据称是非法采购，购买和运输的军事和敏感双重用途技术，从美国制造商到俄罗斯最终用户。这些项目包括用于量子计算，高超声导弹，核武器开发以及其他军事和太空军事应用中的高级测试设备。Serniya的客户包括莫斯科工程物理研究所国家研究核大学；国防部；外国情报服务（“ SVR”）；以及俄罗斯首席安全局和苏联克格勃的主要继任机构联邦安全局（“ FSB”）的各种组成部分。Livshits控制着代表Serniya Network运营的几家美国和国际阵线公司。这些实体没有进行实际业务，据称被用来混淆俄罗斯或认可实体在与美国和西方技术公司交易中的作用。livshits促进了成千上万，美国制造的军用狙击子弹和回合的融资和走私。Livshits于2022年12月5日被美国地方法院，纽约东部地区，纽约，纽约布鲁克林东部起诉，并签发了联邦逮捕令以逮捕他。
参考文献：Kyivska, Kateryna/Tsiutsiura, Svitlana (2021)。人工智能在建筑行业的应用及现有技术分析。在：技术审计与生产储备 2 (2/58)，S. 12 - 15。http://journals.uran.ua/tarp/article/download/229532/229389/525987。doi:10.15587/2706-5448.2021.229532。
研究对象是信息技术在建筑行业中的应用过程。最棘手的领域之一是通过引入数字技术来提高建筑行业的效率。所进行的研究基于使用人工智能实施的方法的应用。该研究使用机器学习和模糊逻辑方法来标记视觉数据并分析其潜在威胁，以及降低所有可能的风险。这种方法的主要特点是，使用机器学习技术，可以在项目风险影响其利润之前降低项目风险。因此，将人工智能与 BIM 技术结合使用，可以根据实时数据、过去活动和其他因素预测建筑项目的工作，从而优化施工流程。随着人工智能继续分析公司数据，实施数字化流程所带来的好处将在未来项目中变得更加明显。这是因为所提出的使用模糊逻辑的方法具有许多特点，特别是，机器学习算法处理的信息越多，它们就越复杂。因此，它们提供了更多有用的信息并允许做出更好的决策。这为在项目工作中最大限度地降低风险和有效分配资源提供了机会。与传统信息技术相比，人工智能可用于构建基于知识的安全管理系统，并结合统计概率来帮助降低建筑项目的安全风险。关键词：人工智能、信息技术、BIM 技术、机器学习、建筑行业自动化。
材料 - konferentsii-npp-skilivski-beskydy_2.pdf
Babitsky Andrew的内容，乌克兰的幼虫（Diptera，Sciaridae）的不朽Olesya登记7 Bilonog Vladimir对洪流对肺部肺部空间结构的影响。75 Dainek Anatoliy，Kidak Vasily，Lover Mikhail，Liakh Irina，Kramarets Vladimir Yalin lisosta lisosta npp“ Skole Beskida”：过去，现在，当前和前景80 derkach vital and Prospects derkach vital vital vital vital vital vital vital vital vital vital vital vital vital vital dynamistics of Natural Parish National
全面、灵活的薪酬与激励体系
1 海军中将 Elisabeth Natvig 任期至 2023 年 10 月 31 日。2 Tom Simonsen 任期至 2022 年 11 月 4 日。3 Jens Jahren 任期至 2023 年 1 月 24 日。Rune Rudberg 任期自 2023 年 1 月 24 日至 6 月 14 日。4 Tor Kværnø 任期至 2023 年 2 月 22 日。5 自 2023 年 3 月 12 日起。6 Robin Kristiansen 在 2023 年 1 月 1 日至 5 月 31 日期间代理 Sigurd Myrvoll 的职务。7 UNIO 于 2023 年 6 月 12 日获悉。UNIO 不希望参加指导小组或核心小组。 8 积极参与者的意思是，他们出席了绝大多数核心小组会议，并在此过程中提供了意见。被动参与者意味着他们很少或根本没有出席核心小组会议，但他们与主动参与者平等地参与了整个过程中的所有书面材料。 9 Espen Graaten Østigård 至 2022 年 12 月 31 日。10 Michael Baas Bottenvik-Hartmann 至 2023 年 9 月 15 日。11 Tom Rune Klemetsen 至 2023 年 8 月 14 日。12 Tor Kværnø 至 2023 年 2 月 22 日。13 从 2023 年 3 月 12 日起。14 Robin Kristiansen 在 2023 年 1 月 1 日至 5 月 31 日期间担任 Sigurd Myrvoll 的代理人。
纽约州免疫接管理事会
•那些50-59和65-75住院的RSV和经历严重的结果为21％。50-59岁的小组组成的患有严重结果的住院治疗量较高•2023年6月，ACIP投票通过推荐成人> 60岁的成年人可能会接受一次剂量的RSV疫苗。未来的投票将需要更多有关安全性，成本收益分析的数据，共享临床决策的含义ACIP投票批准了推荐的儿童/青少年和成人免疫计划。已添加了新的疫苗/免疫接种，例如Nirsevimab，RSV母体，MPOX，PCV20，更新了COVID-19疫苗。趋势从疫苗变为疫苗和其他免疫剂，以容纳Nirsevimab是单克隆抗体。通过在时间表末尾添加新的附录页面的投票将包括发布免疫计划后发生的ACIP建议。COVID-19疫苗CDC继续与制造商/分销商会面以及时分配。桥梁通道计划有24,00多个合同的药房位置和380,000剂的剂量由药房管理。
Reznick 的 Positivstellensatz 的改进及其在量子信息论中的应用
在解决希尔伯特第 17 个问题时，阿廷证明了任何多变量正定多项式都可以写成两个平方和的商。后来，雷兹尼克证明了阿廷结果中的分母总是可以选择为变量平方范数的 N 次方，并给出了 N 的明确界限。通过使用量子信息论中的概念（例如部分迹、最佳克隆映射和 Chiribella 的恒等式），我们给出了该结果的实数和复数版本的更简单的证明和微小的改进。此外，我们讨论了使用高斯积分构造希尔伯特恒等式，并回顾了构造复球面设计的基本方法。最后，我们应用我们的结果为实数和复数设置中的指数量子德芬内蒂定理提供了改进的界限。
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。