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塞尔维亚共和国公共法警斯内扎纳 (Snezana)......
招标结束后，除第二、第三有利投标人外，投标保证金应当立即退还给那些没有被中标的投标人。第二名投标人的保证金在第一名投标人在规定期限内缴纳投标价时，予以退还；第三名投标人的保证金在第二名投标人在规定期限内缴纳投标价时，予以退还。公开招标的费用应由尚未支付报价的投标人的担保金支付，报价与支付价格之间的差额，如果有剩余，应存入塞尔维亚共和国预算账户。如果前三名竞标者未能在规定期限内支付报价，其担保金应涵盖第一次和第二次公开拍卖的费用，即直接结算，以及第一次和第二次公开拍卖的差价，即第二次公开拍卖的差价与通过直接结算的销售程序实现的差价，如果此后还有盈余，则应支付给塞尔维亚共和国的预算。
塞尔维亚共和国公共执法官员......
IV 第一次电子公开招标将于2024年11月21日举行。上午 9 点，并注明销售将通过电子销售门户网站（https://eaukcija.sud.rs/）进行，竞价步骤按起拍价的百分比确定，不超过 10%。竞标期最长持续四个小时，从上午 9 点到下午 1 点。 V 参加电子公开拍卖的权利只授予在电子公开拍卖门户网站上注册的人员，他们在公开拍卖开始前已存入相当于其参与拍卖的房地产估价 15% 的保证金，并在公开拍卖开始前两天内提交相关证明。六、公开拍卖的不动产的买受人不得是：执行债务人、法警、副法警、助理法警或者法警雇用的其他人员（无论是否参与具体执行程序）、直系血亲、四亲等以内的旁系血亲、配偶、非婚生子女、二亲等以内的姻亲、监护人、被监护人、收养人、被收养人、养子女或者其他正式参与具体执行程序的人员。房地产买家不能
塞尔维亚人口中 AGTR1、ACE、MTHFR 基因变异与微量白蛋白尿以及青少年 1 型糖尿病患者患糖尿病肾病的风险因素之间的关联
1 型糖尿病 (T1D) 患者的死亡主要与发展为肾病这一主要的微血管并发症有关 [1]。糖尿病肾病 (DN) 的发病率呈上升趋势，这表明因糖尿病导致终末期肾病 (ESRD) 的患者数量不断增加 [2]。微量白蛋白尿 (MA) 是临床可检测的糖尿病肾病 (DN) 的早期指标。患有 T1D 的年轻成人和儿童中 MA 的患病率为 7%～20% [3,4]。然而，微量白蛋白尿的预测价值有限。研究表明，正常范围的白蛋白尿并不能排除糖尿病儿童肾病 [5]。一些没有微量白蛋白尿的患者也会发展为晚期肾脏病理改变，这意味着微量白蛋白尿可能不是早期发现糖尿病肾病的最佳标志物 [5]。这些患者的 ESRD 发病率比无糖尿病的正常白蛋白尿个体高 7.8 倍 [6]。另一方面，基因研究为罹患 DN 高风险的患者提供了宝贵的信息。在出现白蛋白尿之前，存在可导致肾脏疾病发展的基因突变。通过识别这些因素，我们可以减缓易感人群肾脏损害的进展。可能导致患 DN 的候选基因之一是血管紧张素转换酶 (ACE)、血管紧张素 II 受体 1 型 (AGTR1) 和亚甲基四氢叶酸还原酶 (MTHFR)。激活的肾内肾素-血管紧张素系统被认为是 DN 发病机制中的关键因素，因为它在葡萄糖代谢、调节血压和液体稳态中发挥作用。ACE、血管紧张素原 (Atg) 和 AGTR1 是 RAS 的一部分。 ACE 插入/缺失多态性可解释循环 ACE 水平变异的近一半[7]。ACE I/D 多态性调节 ACE 活性并在 DN 的发展和进展中发挥作用[8]。I/D ACE 基因多态性是影响糖尿病患者心血管并发症和 DN 发展的独立因素[8]。AGTR1 基因调节醛固酮的分泌，并对血压控制和心血管系统的工作产生影响。ACE 插入/缺失和 AGTR1 的一些作用协同作用，增加心血管疾病 (CVD) 的风险[9]。参与 DN 发展的表观遗传机制的遗传变异是 MTHFR 基因的多态性。在糖尿病患者中，低叶酸和升高同型半胱氨酸与糖尿病中的内皮功能障碍和微血管并发症有关[10，11]。 MTHFR 677C -T 基因的多态性与糖尿病患者的同型半胱氨酸升高和微血管并发症有关 [ 12 ]。本研究的目的是检查患有和不患有 MA 的 T1D 青少年之间的临床和实验室差异。其次，我们检查了 ACE、AGTR1、和 MTHFR 基因多态性在 1 型糖尿病患者中分为两组
塞尔维亚公开呼吁公民科学项目
- 研究目标的明确介绍 - 研究计划； - 项目团队成员的参与计划； - 项目活动计划在24个月的时间范围内； - 公民包容计划； - 预算计划； - 参与式方法：
塞尔维亚共和国公共执法官员...
四、通过直接结算方式签订金融工具买卖合同的期限为本结论公布之日起30日，价款支付期限不得超过金融工具配置结论通过之日起15日。金融工具分配的结论在销售合同签订后立即作出，只要公共执法人员确定该合同符合通过直接结算方式出售金融工具的所有条件以及合同生效所需的其他条件。
塞尔维亚人工智能的发展。塞尔维亚为区域领导
摘要：人工智能（AI）正在改变行业和社会领域，塞尔维亚已经成为东南欧领导者。通过在2019年采用国家人工智能战略并于2021年成立人工智能研究所，塞尔维亚为这项技术的发展奠定了坚实的基础。在教育体系中引入了AI，研究基础设施的发展和积极参与国际计划已促成重要的结果。2023年通过的民族准则构成了AII申请的基础。当选为2024年全球人工intel-ligence伙伴关系的主席进一步证实了塞尔维亚的立场。继续支持政府，教育机构和经济部门对于AI技术的未来发展至关重要。
塞尔维亚人工智能的发展。塞尔维亚作为地区领导者
摘要：人工智能 (AI) 正在改变行业和社会领域，塞尔维亚已成为东南欧的领导者。塞尔维亚于 2019 年通过了《国家人工智能战略》，并于 2021 年成立了人工智能研究所，为这项技术的发展奠定了坚实的基础。将人工智能引入教育系统、发展研究基础设施以及积极参与国际倡议取得了重要成果。2023 年通过的道德准则构成了负责任的人工智能应用的基础。当选为 2024 年全球人工智能伙伴关系主席进一步证实了塞尔维亚的地位。政府、教育机构和经济部门的持续支持对于人工智能技术的未来发展至关重要。
塞尔维亚共和国公共法警 Dragana Vojvodić Posl。编号：II 453/24 日期：2024 年 8 月 28 日。贝尔格莱德公共法警 Dragana Vojvodić 代理执行程序，执行债权人为 G10 INVEST DOO BEOGRAD，贝尔格莱德 - Zvezdara，Rudo 3，MB：21991678，PIB：114231417，由律师 Radmilo Stojić 代表，贝尔格莱德 - 斯塔里格勒，Obilićev venac 4，公寓：4，针对执行债务人 PERMANO DOO BEOGRAD，贝尔格莱德 - 斯塔里格勒，Obilićev venac 4，公寓：3，MB：21340464，PIB：110345595，根据 2024 年 6 月 11 日执行决定 II 798/24，通过出售房地产收取金钱债权进行执行。由贝尔格莱德商业法院颁布，于 2024 年 6 月 24 日生效。以及 2024 年 7 月 3 日第 II 453/24 号关于实施房地产执法的结论。年，根据第 186 至 188 条的规定。 《执法和安全法》（《塞尔维亚共和国官方公报》，第 106/2015 号、第 106/2016 号 - 权威解释、第 113/2017 号 - 权威解释、第 54/19 号和第 09/20 号 - 权威解释），2024 年 8 月 28 日。年，带来
塞尔维亚共和国公共法警 Dragana Vojvodić Posl。编号：II 453/24 日期：2024 年 8 月 28 日。贝尔格莱德公共法警 Dragana Vojvodić 代理执行程序，执行债权人为 G10 INVEST DOO BEOGRAD，贝尔格莱德 - Zvezdara，Rudo 3，MB：21991678，PIB：114231417，由律师 Radmilo Stojić 代表，贝尔格莱德 - 斯塔里格勒，Obilićev venac 4，公寓：4，针对执行债务人 PERMANO DOO BEOGRAD，贝尔格莱德 - 斯塔里格勒，Obilićev venac 4，公寓：3，MB：21340464，PIB：110345595，根据 2024 年 6 月 11 日执行决定 II 798/24，通过出售房地产收取金钱债权进行执行。由贝尔格莱德商业法院颁布，于 2024 年 6 月 24 日生效。以及 2024 年 7 月 3 日第 II 453/24 号关于实施房地产执法的结论。年，根据第 186 至 188 条的规定。 《执法和安全法》（《塞尔维亚共和国官方公报》，第 106/2015 号、第 106/2016 号 - 权威解释、第 113/2017 号 - 权威解释、第 54/19 号和第 09/20 号 - 权威解释），2024 年 8 月 28 日。年，带来
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分