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通函 - 附件 3 主题：根据 2023 年 4 月 21 日法律规定的公平补偿。 49 以及对技术工程和建筑服务公共合同授予的影响。
艺术。第 49/2023 号法律第 1 条将公平报酬定义为与所执行工作的数量和质量、专业服务的内容和特点成比例的报酬，并符合部长令规定的报酬，对于技术工程和建筑服务，目前以 2016 年 6 月 17 日部长令中指明的关税以及公共合同法附件 I.13 中的规定为代表，该附件根据上述部长令更新了关税框架。如果在第 49/2023 号法律之前，这些关税被视为参考参数，因此在招标过程中可能会降低，那么在第 49/2023 号后续法律通过后产生的现行监管表述似乎确立了这些关税的不可减损性，正如 ANAC 决议中也强调的那样。 343 日。 20.07.2023，其中指出“根据新立法，部长关税成为确定工程和建筑服务合同费用的具有约束力和不可减损的参数”。
boaviztapi：一种自下而上的模型，用于评估云服务的环境影响
围绕数字行业的环境影响的意识使众多专业人员将这些考虑因素纳入了他们的工作。但是，环境影响的概念化通常已缩小到碳足迹的范围。此限制可以归因于各种技术和数据可访问性限制，从而阻碍了全面的评估，包括对数字技术整个生命周期的多标准分析。响应这些局限性，我们采用了一种适用于服务器和云实例的全面自下而上的评估方法，采用生命周期思维方法。我们首先根据服务器的硬件配置对生命周期的影响进行建模。然后，我们将它们与其技术和物理环境的影响汇总在一起，以定义云平台的影响。我们最终将云实例作为云平台的一部分建模。该建议的方法已作为开源工具包实施，并以API的形式出版。这项计划旨在为De-Velopers和研究人员提供基于开放数据和开放方法的基础设施进行环境评估的工具，从而增强了其探索ICT产品，服务，服务和基础设施的环境物质性的能力。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
•分数：MMLU的90.8％，MMLU-PRO的84.0％，GPQA钻石的71.5％。•胜过DeepSeek-v3，但尾随OpenAI-O1-1217。•与其他封闭式模型相比，教育任务擅长于教育任务。SimpleQA：胜过DeepSeek-V3，展示了强大的事实查询处理。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
Revue Music Suisse Swiss Music Magazine
您会说这种方法是创造吗？是。这是一种拼贴，富有创造力和个人化。并使用本访谈的主题：制作一个将特定音乐围绕一个想法汇集在一起的节目也是一种关于音乐的说法。我们可以使两首音乐更接近，质疑它们的共同点。，如果我们认为他们在各种流派中都有一些共同点，那么我们可能已经将手指放在了新事物上。我做了一个狂热。尝试识别这个词的含义很有趣。我们会充满激情，因为我爱你，约翰尼·赫拉迪（Johnny Hallyday）在IAM的说唱中爱你：有宗教的热情，浪漫的热情，狂热。有时可能不是有助于我们理解音乐的单词。是音乐可以帮助我们理解单词。是音乐告诉我们有关单词的信息。谁告诉我们有关世界的信息。谁告诉我们
查看DNA中心的库存服务和常见问题
要查看设备凭证，请选择 Cisco DNA Center 菜单 -> 配置 -> 库存 -> 选择设备 -> 操作 -> 库存 -> 编辑设备（Cisco DNA Center -> 配置，然后单击“验证”并确认所需凭证（CLI 和 SNMP）已通过绿色复选标记验证（包括 netconf，如果适用）。
医学服务的基因工程 - itas pertini
该课程将集中于基本概念，以及有关重组DNA技术及其在生物医学领域中的使用。此外，这些知识将应用于与使用核酸操纵的主要酶有关的实验室活动。获得的结果将通过软件分析。会议：1）04.02。2025-课程（3小时-H.14.30-17.30）：重组DNA技术的应用主要领域。酶有助于操纵DNA。克隆工具：用于生产重组蛋白的质粒载体的结构和演变。2）06.02.2025-实验室（3小时 - 14：30-17：30）：核酸，限制性酶和限制图的提取和操纵技术。分享经验。
激励HPC的可持续性
意识到提供者和助理之间的共同责任对于管理HPC的可持续性至关重要。但是，尽管成本可能会激发企业运营商的效率提高，但缺乏用户激励措施会阻碍更广泛的进步。我们对HPC用户进行了调查，该调查少于30％，但他们意识到其能源消耗，并且能源效率是用户最低的优先考虑问题之一。一个解释是，现有的定价模型可以鼓励用户优先级，而不是能源效率。我们提出了两个透明的多资源定价方案，基于能量和碳的会计，它们试图通过激励更有效的用户行为来改变此范式。这两个方案基于其能耗或碳足迹的计算费用，并明显地奖励了利用有效的硬件和软件的用户。我们通过模拟，原型和用户研究评估了这两个定价方案。
mlr3viz：'mlr3'
数据包包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AS_PRECRET。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AutoPlots.Benchmarkresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 autoplots.insensusresult。。。 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>6 autoplot.filter。 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>。 div>。 div>8 autoplot.lear-classif。 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>9 autoplot.lear-classifvgggggmnnet。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 autoplot.learnerclassifrpart。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 autoplot.learnerclusthererarchical。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 autoplot.learnerregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 autoplot.learnersurvcoxph。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 autoplot.optiminstancebatchsinglecrit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 AutoPlot.PredictionClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 autoplot.predictionclust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 autoplot.predictionregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 autoplot.resampleresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 autoplot.taskClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 AutoPlots.TaskClust。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 AutoPlots.TaskReg。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。25 AutoPlots.TaskClust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 AutoPlots.TaskReg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。28尸检。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 29预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 predition_grid。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32