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下一代功率解决方案：释放CMOS
1 Veena Vijayan 1来宾讲师，电气和电子工程的1台，1 NSS理工学院，潘达拉姆，喀拉拉邦，喀拉拉邦，印度摘要：随着半导体技术的进步，随着半导体技术的进步，对电子设备有效的电力消耗的需求不断提高，尤其是电子设备，尤其是移动装备，已成为最重要的。在追求低功率电路时，本研究探讨了各种技术，包括拟议的预先泄漏方法，以减轻功率损失，强调泄漏功率的关键问题，这可以占总体电力消耗的50％。该研究检查了由于VLSI电路中泄漏引起的功率耗散。列出了对泄漏减少方法的全面分析，例如堆栈技术，Lector技术，源偏置方法，堆栈Onofic方法和建议的方法。该研究采用CMOS逆变器模型，揭示了泄漏功率的显着降低50％，证明了该方法的功效。列出了和讨论的结果，包括各种电路和技术的功耗和传播时间，为将来的低功率VLSI电路设计提供了宝贵的见解。索引项 - 功率降低，VLSI，泄漏，CMO，泄漏电流，晶体管。
网格计算：释放协作的大数据和计算算法应用程序
OVHCloud US是Ovhcloud的子公司，Ovhcloud是全球参与者和欧洲领先的云提供商，在四大洲的43个数据中心内运营了40万台服务器。已有20多年了，该公司一直依靠一个集成模型，该模型可以完全控制其价值链，从其服务器的设计到其数据中心的构建和管理，包括其光纤网络的编排。这种独特的方法使其能够独立涵盖160万客户在140多个国家 /地区的所有用途。OVHCloud现在，将绩效，价格可预测性和对数据的总权结合起来，以支持其完全自由的增长。
释放生态攻击：征服国际检察官参加反对气候变化的斗争
I.内部。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 II。 罗马法规 - 历史，功能和功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 91 III。 ecocide。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 93 A. 。 。 。89 II。罗马法规 - 历史，功能和功能。。。。。。。。。。。。。。。91 III。 ecocide。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 93 A. 。 。 。91 III。ecocide。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 A.。。。iCocide的历史和目的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 B.法定定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 iv。ecocide作为气候变化缓解剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 A.先发制人，预防和术后作用。。。。。。。。。。100 B.罗马法规中的差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 1。Jair Bolsonaro的亚马逊政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 2。对亚马逊土著人的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104 3。当前的罗马法规不适合Bolsonaro。。。。。105 a。种族灭绝。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 b。危害人类的罪。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>106 c。是犯罪。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 107 d。侵略犯罪。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 107 C.扩大ICC检察官依然的Havabs Avagonmental Criemsal Criems。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>106 c。是犯罪。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>107 d。侵略犯罪。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 107 C.扩大ICC检察官依然的Havabs Avagonmental Criemsal Criems。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>107 d。侵略犯罪。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>107 C.扩大ICC检察官依然的Havabs Avagonmental Criemsal Criems。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。108 1。iCocide应用于Bolsonaro。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 V.结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111
释放低CpG通行子转座子的潜在用于上级CAR-T细胞疗法
嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法改变了恶性肿瘤免疫疗法的景观，从根本上改变了传统的癌症治疗策略。然而，对T细胞转染的病毒载体的依赖构成了局限性，从而阻碍了这种有希望的治疗方法的更广泛应用。使用非病毒载体用于CAR-T细胞制备，在下一代疗法中已成为一种更通用和可持续的替代方法。转座元素（TES）是1940年代芭芭拉·麦克林托克（Barbara McClintock）在玉米中首先发现的（1）（1）的移动DNA序列，这些序列是由由反向末端重复序列（ITRS）和转座酶组成的基因片段组成的。该酶有助于转座子从其原始DNA位点切除，并将其整合到新的基因组位置。可以将其分为逆转座子，并切成两个主要类别的转座机制（2）。剪切的转座子需要对两种ITR的转座酶识别，以从其源中切除DNA转座子并将其整合到其他地方（3）。这种固有的插入DNA的能力使剪切的转座可以用于基因组操纵的强大工具（4-7）。
mlcopilot：释放大型语言模型在解决机器学习任务中的力量
机器学习领域（ML）已获得广泛采用，从而使ML适应特定方案的重要性，这仍然是昂贵且不繁琐的。对于解决ML任务的自动化（例如，汽车）的自动化方法通常是耗时的，对于Human Developers来说通常很耗时，很难理解。相比之下，尽管人类工程师具有不可思议的解决方案和理由的能力，但他们的经验和知识通常很少，并且很难通过定量方法来利用。在本文中，我们旨在通过引入一种新颖的框架Mlcopi-批次1来弥合机器智能和人类知识之间的差距，该框架1利用最先进的大语言模型来为新任务开发ML解决方案。我们展示了扩展LLM的能力构成结构化输入的可能性，并对解决新型ML任务进行彻底的推理。我们发现，经过一些专门设计，LLM可以（i）从ML任务的现有经验中观察到（ii）有效的原因，可以为新任务提供有希望的结果。生成的解决方案可直接用于实现高水平的竞争力。
释放美国能源：审视行政命令对能源行业的影响
根据行政命令，所有机构应立即暂停通过《通货膨胀削减法案》（公法 117-169，IRA）或《基础设施投资和就业法案》（公法 117-58，IIJA）拨付的资金。2025 年 1 月 21 日，管理和预算办公室 (OMB) 代理主任发布指导意见，澄清暂停仅适用于支持违反行政命令政策的计划、项目或活动的资金，机构负责人可在与 OMB 协商后根据需要拨付资金。鉴于行政命令表明缺乏对太阳能和风能的支持，而对地热或碳捕获、利用和储存 (CCUS) 却保持沉默，IRA 和 IIJA 对地热和 CCUS 项目的资助可能不会被暂停很长时间，甚至根本不会暂停。然而，联邦政府对太阳能和风能相关项目的资助前景更加不确定。
MP-RNA：通过校准的二级结构预测释放多物种 RNA 基础模型
RNA 基础模型 (FM) 已广泛用于解释基因组序列和解决各种计算机基因组任务。然而，目前的 RNA FM 往往忽略了 FM 预训练中二级结构的加入，这阻碍了其在各种基因组任务中的有效性。为了解决这个问题，我们利用过滤后的高保真结构注释进行结构预训练，以增强 FM 在单核苷酸分辨率任务中的建模能力。在四个综合基因组基准上的实验评估表明，我们的 FM (MP-RNA) 始终优于现有的 RNA FM，在 RNA 二级结构预测方面实现了 40% 的提高，并在 DNA 基因组基准上获得了顶级结果，尽管它尚未在任何 DNA 基因组上进行预训练。我们发布代码和教程 1 和模型，以鼓励进一步研究，以弥合计算机预测和生物现实之间的差距。
Globe信息返回（支柱2）
出于税收目的的透明和信息交换的全球论坛（全球论坛）是一个多边机构，旨在确保世界各地的管辖权遵守并有效地根据请求标准和自动交换信息来实施信息的交换（AEOOI）。在2014年，所有全球论坛成员都采用了自动交换税收事务（标准）的财务帐户信息的标准，即近十年后，事实证明，这是解决逃税和制止违规行为的最强大工具之一。为了确保有效地发展辖区，全球论坛秘书处制定了一项能力建设计划，该计划随着时间的流逝而成长以取得积极的成果，同时利用学到的经验教训以不断改进。秘书处随后在2021年进行了创新战略，以释放AEOI为制定管辖权的潜力（该战略），从而基于自2020年以来成功的实验。
在供应链管理中释放生成AI和抹布代理的力量：未来派观点
摘要供应链管理（SCM）在当今复杂的商业环境中起着至关重要的作用，人工智能（AI）的进步有可能改变SCM实践。本研究文章探讨了SCM中生成的AI和抹布（检索功能的一代）代理的尚未开发的潜力，从而对其应用提出了未来派的观点。研究始于SCM的概述以及AI在转变供应链操作中的重要意义。然后，它介绍了生成AI和抹布代理的概念，突出了它们在SCM中的独特功能和潜在的好处。全面的文献综述研究了SCM中对AI的现有研究，并探讨了生成AI和抹布代理在其他领域中的应用。评论确定了专门在SCM中使用生成AI和破布剂的研究差距和机会。“方法论”部分概述了研究方法，包括数据收集方法以及生成AI和抹布代理的实施细节。评估指标被解释以评估SCM中这些技术的有效性和性能。本文在SCM中介绍了生成AI和RAG代理的实际应用，重点介绍其在需求预测，库存管理，供应链操作和实时决策中的角色。提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。 它还确定了未来的研究方向和提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。它还确定了未来的研究方向和结果和分析部分介绍了进行的实验的发现，分析了定量和定性方面。与SCM中现有方法的比较进一步强调了生成AI和RAG代理的独特优势。讨论部分解释了结果，讨论了对SCM的影响，并解决了与SCM中的生成AI和RAG代理相关的局限性和挑战。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。