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World File Search System多头
先锋商品策略基金
基金顾问采用积极的投资管理方法，将基金资产投资于与商品挂钩的投资，这些投资由与通胀挂钩的投资和其他固定收益证券的投资组合支持。商品是实物资产，包括但不限于农产品、牲畜、贵金属和工业金属以及能源产品。基金投资于产生与商品相关的多头和空头敞口的工具，包括与商品挂钩的总收益掉期、商品期货合约和商品期货合约期权、与商品挂钩的结构性票据、交易所交易的商品池或基金以及其他与商品挂钩的衍生工具。特定的与商品挂钩的投资可能不一定符合基金基准指数或任何其他商品市场指数的组成、权重、滚动日期、重置日期或合约月份。基金打算通过投资根据开曼群岛法律成立的全资子公司（子公司）来获得与商品相关的敞口，而该子公司又投资于与商品挂钩的投资和固定收益证券。基金也可以直接投资于与商品挂钩的投资。基金一般不会将超过 25% 的资产投资于子公司。基金将其余资产投资于美国政府、其机构和部门以及公司发行的通胀指数债券。基金还可以投资其他固定收益证券，例如现金或现金等价物投资、短期债券或其他固定收益证券。基金购买的所有债券至少应为投资级，如果未评级，则将被顾问视为投资级。基金的固定收益投资可为基金提供流动性，或作为其商品挂钩投资的保证金或抵押品。基金对某些商品挂钩投资的使用预计将对基金产生杠杆效应。
Swift：Swin 4D FMRI变压器
从高维数据（例如功能磁共振成像（fMRI））中对时空脑动力学进行建模是神经科学中的一项艰巨任务。现有的fMRI分析方法采用了手工制作的功能，但是功能提取风险在fMRI扫描中失去基本信息的过程。为了应对这一挑战，我们提出了Swift（Swi N 4d F Mri T Ransformer），这是一种Swin Transformer架构，可以直接从fMRI卷中以记忆和计算有效的方式学习大脑动力学。Swift通过实施4D窗口多头自我发项机制和绝对位置嵌入来实现这一目标。我们使用多个大型静止状态FMRI数据集评估SWIFT，包括人类连接群落项目（HCP），青少年脑认知发展（ABCD）和UK Biobank（UKB）数据集，以预测性别，年龄和认知智能。我们的实验结果表明，Swift的表现优于最新的最新模型。此外，通过利用其端到端的学习能力，我们表明，基于对比的基于损失的自我监管的SWIFT预训练可以提高下游任务的性能。补充 - 我们采用可解释的AI方法来识别与性别分类相关的大脑区域。据我们所知，Swift是第一个以端到端方式处理维数时空脑功能数据的Swin Transformer架构。我们的工作在神经科学研究中促进功能性脑成像的可扩展学习方面具有巨大的潜力，通过减少与将变压器模型应用于高维fMRI相关的障碍。项目页面：https：//github.com/transconnectome/swift
使用静止状态EEG
抽象目标。这项研究旨在设计和实施第一个深度学习（DL）模型，以根据静止状态脑电图（EEG）信号对阿尔茨海默氏病（AD）的前驱状态（AD）进行分类。方法。脑电图记录了17个健康对照（HCS），56个主观认知下降（SCD）和45名轻度认知障碍（MCI）受试者的记录。预处理后，我们选择了与眼睛闭合条件相对应的部分。使用带通滤波器提取Delta，Theta，Alpha，Beta和Delta-to-Theta频段来创建五个不同的数据集。为了对SCD与MCI和HC vs SCD与MCI进行分类，我们提出了一个基于变压器体系结构的框架，该框架使用多头注意力专注于输入信号的最相关部分。我们使用了一个主题输出的交叉验证方法训练并验证了每个数据集上的模型，并将信号分为10 s时。受试者与大多数时期分配给同一类。的分类性能，并与其他DL模型进行了评估，并将其与其他DL模型进行了比较。主要结果。结果表明，DELTA数据集允许我们的模型获得SCD和MCI歧视的最佳性能，从而达到ROC曲线下的一个0.807的区域，而在Alpha和Theta上获得了Alpha和Theta的最高结果，其最高结果是在Alpha和Theta上获得的，其Micro-auc高于0.74。意义。我们证明了DL方法可以支持采用非侵入性和经济技术作为脑电图，以将处于AD风险的临床人群中的患者分层。由于注意力机制能够学习信号的时间依赖性，重点是最歧视的模式，从而实现了这一结果，从而实现了最新的结果。我们的结果与临床证据相一致，表明在考虑AD的早期阶段时，大脑活动的变化是渐进的。
炎症，新药开发和冠状病毒
我们介绍了免疫反应的简短历史，并表明Metchnikoff的炎症和吞噬防御理论在20世纪被忽略了。数十年来，据信免疫反应是在集中触发的，直到拉弗蒂和坎宁安提出启动信号来自组织。这种转变为Janeway的模式识别受体理论和Matzinger的危险模型开辟了道路。所有模型都无法理解，如果没有炎症，就不会有免疫反应。在1990年代，当细胞因子生物学迅速发展时，情况发生了变化，免疫系统的角色从宿主防御扩展到维持宿主健康。由免疫细胞本身产生的炎症环境现在被认为是因为它们在感染或受伤后的攻击，去除和修复功能而被认为是强制性的。我们探讨了免疫反应的细胞程序，以及细胞因子和其他介体在正确的时间量身定制响应的作用。通常，免疫反应是稳健，自限制和恢复性的。然而，当抗原负荷或创伤超过人体的内部公差时，正如某些COVID-19患者所见证的那样，过度的插入会导致交感神经外的肿瘤增加，心脏功能障碍，凝血病，凝结症，内皮和新陈代谢功能障碍，多机器人失败和死亡和死亡。当前，很少有药物疗法可以减少过度炎症和免疫功能障碍。我们一直在开发包括腺苷，利多卡因和Mg 2+（ALM）的静脉内（IV）流体疗法，该治疗通过防止败血症，内毒素和无菌创伤引起的过量炎症来赋予生存优势。多头保护似乎是独一无二的，可以提供一种工具来检查对感染或损伤的免疫反应中的交叉点，以及预防继发组织损害的可能方法，例如在Covid-19患者中报告的相交点。
ex -vit -researchOnline@jcu
最近视觉变压器模型已成为多种视觉任务的重要模型。这些模型通常是不透明的，具有弱特征可解释性，使用户的预测差。虽然对解释模型决策的事后解决方案的开发产生了兴趣，但这些方法不能广泛应用于不同的变压器体系结构，因为可解释性规则必须基于数据和模型结构的异质性进行相应的变化。此外，目前没有为本质上可解释的变压器构建的方法，该方法能够解释其推理过程并提供忠实的解释。为了缩小这些关键的差距，我们提出了一种新型视觉变压器，称为“可解释的视觉变压器”（Ex-Vit），这是一种可解释的变压器模型，能够共同发现可鲁棒的可解释特征并执行预测。特定于特定的，前vit由可解释的多头注意（E-MHA）模块组成，属性引导的解释器（ATTE）模块具有自我监督的属性引导损失。E-MHA裁缝可解释的注意力权重，能够从具有噪音稳健性的模型决策中从代币中学习可解释的表示表示。与此同时，通过各种属性剖面构成了目标对象的区分属性特征，该特征构成了模型预测的忠实证据。结果，提议的前武率模型可以用各种学习的属性产生忠实而强大的解释。此外，我们为前武器架构开发了一种自我监督的属性引导损失，该体系结构既利用了属性的可行性机制和属性多样性机制来提高学习成分的质量。为了验证和评估我们的方法，我们将前vit应用于几个弱监督的语义细分（WSS）任务，因为这些任务通常依赖于准确的视觉解释来提取对象本地化图。尤其是，通过前视图获得的解释结果被认为是训练WSSS模型的伪分段标签。综合模拟结果幻想表明，我们提出的前武器模型可以达到与监督基线相当的性能，同时仅使用仅使用图像级标签的最先进的黑盒方法超过了最先进的黑盒方法的准确性和解释性。
联泰科技
披露：我们，Apurva Prasad, MBA、Amit Chandra, MBA 和 Vinesh Vala, MBA 作者以及本报告的订阅者，特此证明本研究报告中表达的所有观点准确反映了我们对主题发行人或证券的看法。SEBI 进行了检查，并根据他们的观察发布了建议/警告。上述观察结果已得到遵守。我们还证明，我们的报酬中没有任何部分与本报告中的具体建议或观点有直接或间接关系。研究分析师或其亲属或 HDFC Securities Ltd. 在目标公司没有任何经济利益。此外，研究分析师或其亲属或 HDFC Securities Ltd. 或其关联方在研究报告发布日期前一个月的月底可能拥有目标公司 1% 或更多的实益所有权。此外，研究分析师或其亲属或 HDFC Securities Ltd. 或其关联方没有/不存在任何重大利益冲突。任何股票持有 – 否 HDFC Securities Limited (HSL) 是 SEBI 注册研究分析师，注册号为 INH000002475。免责声明：本报告由 HDFC Securities Ltd 编制，仅供接收者参考。本报告不得作为任何投资决策的唯一依据。本文中的观点属于一般性观点，不考虑个人投资者的风险偏好或具体情况；请读者在投资前寻求专业建议。本文件中的任何内容均不应被视为投资建议。本文件的每位接收者应进行他们认为必要的调查，以对本文件中提及的公司证券的投资（包括优点和风险）进行独立评估，并应咨询自己的顾问以确定此类投资的优点和风险。本文中包含的信息和意见是根据从可靠来源真诚获得的信息编制或得出的。此类信息未经独立核实，且不对其准确性、完整性或正确性作出任何明示或暗示的保证或陈述。所有此类信息和意见如有变更，恕不另行通知。本文提及的任何公司或其证券的描述并非完整。HSL 没有义务根据此类变更更新本报告。HSL 有权随时进行更改和修改。本报告不针对或旨在供任何个人或实体展示、下载、打印、复制或分发或使用，无论该等个人或实体是任何地区、州、国家或其他司法管辖区的公民或居民，或位于此类分发、出版、复制、分发、出版 ...出版、分发、出版、出版、出版、分发、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、出版、提供或使用本报告将违反法律或法规，或将导致 HSL 或其关联公司在该等司法管辖区内受到任何注册或许可要求的约束。如果本报告被无意发送或已送达该等国家（尤其是美国）的任何人，应忽略此情况并提请发送人注意。不得以任何目的或任何方式直接或间接复制、分发或出版本文件的全部或部分。外币计价证券（无论在何处提及）受汇率波动影响，这可能会对其价值或价格或从中获得的收入产生不利影响。此外，投资于受外币影响的证券（如 ADR）的投资者实际上承担了货币风险。不应将其视为出售要约或购买任何证券的邀请。本文件不是，也不应该被解释为购买或出售任何证券或其他金融工具的要约或要约邀请。本报告不应被解释为与 HSL 开展业务的邀请或邀请。 HSL 可能不时向本邮件和/或其附件中提及的任何公司招揽客户，或为其提供经纪或其他服务。HSL 及其附属公司、其董事和员工可能：(a) 不时持有本文提及的公司证券的多头或空头头寸，并买入或卖出其证券；或 (b) 参与涉及此类证券的任何其他交易并赚取经纪费或其他报酬，或充当本文讨论的公司金融工具的做市商，或充当此类公司的顾问或借贷人/借款人，或可能就任何建议和其他相关信息和意见存在任何其他潜在利益冲突。 HSL、其董事、分析师或员工对因本报告所作投资或采取的任何行动而造成的损失或损害不承担任何财务或其他责任，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、员工可能持有报告中交易的任何股票、证券和金融工具的各种头寸，或可能不时对这些证券进行出售或购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司 / 组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。应忽略并提请发件人注意。不得以任何目的或任何方式直接或间接复制、分发或出版本文件的全部或部分内容。以外币计价的证券（无论在何处提及）受汇率波动的影响，这可能对其价值或价格或从中获得的收入产生不利影响。此外，投资于受外币影响的证券（如 ADR）的投资者实际上承担了货币风险。不应将其视为出售要约或购买任何证券的邀请。本文件不是，也不应被解释为购买或出售任何证券或其他金融工具的要约或要约邀请。本报告不应被解释为与 HSL 开展业务的邀请或邀请。HSL 可能会不时向本邮件和/或附件中提及的任何公司招揽或为其提供经纪或其他服务。HSL 及其附属公司、其董事和员工可以； (a) 不时持有多头或空头仓位，并买入或卖出本文提及的公司证券，或 (b) 从事涉及此类证券的任何其他交易并赚取经纪费或其他报酬或充当本文讨论的公司金融工具的做市商或充当此类公司的顾问或贷款人/借款人，或可能对任何建议和其他相关信息和意见存在任何其他潜在利益冲突。 HSL、其董事、分析师或员工对因本报告所作投资或采取的任何行动而造成的损失或损害不承担任何财务或其他责任，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、员工可能持有报告中交易的任何股票、证券和金融工具的不同头寸，或可能不时对这些证券进行出售或购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司/组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。应忽略并提请发件人注意。不得以任何目的或任何方式直接或间接复制、分发或出版本文件的全部或部分内容。以外币计价的证券（无论在何处提及）受汇率波动的影响，这可能对其价值或价格或从中获得的收入产生不利影响。此外，投资于受外币影响的证券（如 ADR）的投资者实际上承担了货币风险。不应将其视为出售要约或购买任何证券的邀请。本文件不是，也不应被解释为购买或出售任何证券或其他金融工具的要约或要约邀请。本报告不应被解释为与 HSL 开展业务的邀请或邀请。HSL 可能会不时向本邮件和/或附件中提及的任何公司招揽或为其提供经纪或其他服务。HSL 及其附属公司、其董事和员工可以； (a) 不时持有多头或空头仓位，并买入或卖出本文提及的公司证券，或 (b) 从事涉及此类证券的任何其他交易并赚取经纪费或其他报酬或充当本文讨论的公司金融工具的做市商或充当此类公司的顾问或贷款人/借款人，或可能对任何建议和其他相关信息和意见存在任何其他潜在利益冲突。 HSL、其董事、分析师或员工对因本报告所作投资或采取的任何行动而造成的损失或损害不承担任何财务或其他责任，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、员工可能持有报告中交易的任何股票、证券和金融工具的不同头寸，或可能不时对这些证券进行出售或购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司/组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。它不应被视为出售要约或购买任何证券的邀请。本文件不是，也不应被视为购买或出售任何证券或其他金融工具的要约或要约邀请。本报告不应被视为与 HSL 开展业务的邀请或邀请。HSL 可能不时向本邮件和/或其附件中提及的任何公司招揽或为其提供经纪或其他服务。HSL 及其附属公司、其董事和员工可能：(a) 不时持有本文提及的公司证券的多头或空头头寸，并买入或卖出这些公司的证券；或 (b) 参与涉及此类证券的任何其他交易并赚取经纪费或其他报酬或充当本文讨论的公司金融工具的做市商或充当此类公司的顾问或贷款人/借款人；或可能就任何建议和其他相关信息和意见存在任何其他潜在利益冲突。 HSL、其董事、分析师或员工对因本报告所作投资或采取的任何行动而造成的损失或损害不承担任何财务或其他责任，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、员工可能持有报告中交易的任何股票、证券和金融工具的不同头寸，或可能不时对这些证券进行出售或购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司/组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。它不应被视为出售要约或购买任何证券的邀请。本文件不是，也不应被视为购买或出售任何证券或其他金融工具的要约或要约邀请。本报告不应被视为与 HSL 开展业务的邀请或邀请。HSL 可能不时向本邮件和/或其附件中提及的任何公司招揽或为其提供经纪或其他服务。HSL 及其附属公司、其董事和员工可能：(a) 不时持有本文提及的公司证券的多头或空头头寸，并买入或卖出这些公司的证券；或 (b) 参与涉及此类证券的任何其他交易并赚取经纪费或其他报酬或充当本文讨论的公司金融工具的做市商或充当此类公司的顾问或贷款人/借款人；或可能就任何建议和其他相关信息和意见存在任何其他潜在利益冲突。 HSL、其董事、分析师或员工对因本报告所作投资或采取的任何行动而造成的损失或损害不承担任何财务或其他责任，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、员工可能持有报告中交易的任何股票、证券和金融工具的不同头寸，或可能不时对这些证券进行出售或购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司/组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。由于根据本报告进行的投资或采取的任何行动而造成的损失或损害，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、雇员可能持有本报告中交易的任何股票、证券和金融工具的各种头寸，或可能不时对这些证券进行出售、购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司 / 组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。由于根据本报告进行的投资或采取的任何行动而造成的损失或损害，包括但不限于股票和债券价格波动、汇率变动、资产净值缩减、股息或收入减少等。HSL 和其他集团公司、其董事、员工、雇员可能持有本报告中交易的任何股票、证券和金融工具的各种头寸，或可能不时对这些证券进行出售、购买或其他交易，或可能交易本报告中描述的公司 / 组织的其他证券。关于 HSL 的员工，请参阅网站。
时间序列预测在增强
Atharva Vijay Raghorte 1，Paras Dilip Ghugal 2，Aditya Vasandani 3，Shiwali Charjan 4，Gandhar Khalale 5摘要时间序列预测在推进生物人工智能（Gen AI）模型的预测能力方面起着至关重要的作用。通过利用对时间模式和依赖关系的理解，AI系统可以增强其在自然语言处理（NLP）和图像产生等不同领域的能力。这项全面的审查旨在探讨时间序列预测对提高AI产出的质量和一致性的深刻影响。了解时间序列预测如何有助于NLP和图像产生等领域的AI代模型的性能，对于释放其全部潜力至关重要。然而，时间序列与Gen AI的整合提出了挑战，例如计算复杂性和影响模型输出的偏见。应对这些挑战对于确保准确和可靠的结果至关重要。未来的研究方向应着重于优化计算需求，减轻偏见并增强AI Gen Systems利用时间序列的伦理含义，以进一步提高其能力并确保在各个领域的可信赖应用。时间序列预测对Gen Gen Model绩效的影响如何理解时间模式如何改善AI代决策？理解时间模式大大丰富了生成人工智能（Gen AI）的决策能力，尤其是在跨越各个领域的预测场景中，例如股票市场趋势，零售需求和用电使用优化[1]。通过将Gen AI应用于时间序列数据的分析，这些系统不仅可以以更高的准确性预测未来的事件，而且还可以适应时间趋势的变化，从而使它们更具弹性和灵活性[1]。通过使用先进的神经网络体系结构（例如基于变压器的模型）进一步增强了这种适应性，该模型通过利用多头自我注意力的机制来掌握时间依赖性的细微差异[2]。此外，在广泛的时间数据集上预先培训的基础模型的集成使Gen Gen可以在不同域中传输学习的模式，从而提高其概括能力并启用准确的预测，即使对于训练阶段中未遇到的数据集也是如此[1]。因此，在AI中的时间模式的理解和应用不仅提高了预测的准确性，而且还有助于开发更容易解释和可靠的模型，为在广泛的领域中更智能的决策过程铺平了道路[2]。
市场上的市场
•DeepSeek似乎比其他前沿模型更有效地训练了45倍的型号。清楚，DeepSeek的大多数方法已经存在。这是最大的成就：面对筹码禁令，弄清楚如何立即部署它们，并介绍其自身的自我增强学习•专家的混合：GPT-3.5使用其整个模型来解决培训和推理，尽管可能只需要一小部分模型。相比之下，GPT-4和DeepSeek是专家（MOE）模型的混合物，它们仅激活解决每个问题所需的模型的各个部分。DeepSeek V3的参数为6,710亿个，但在任何给定时间中只有370亿个活动•MLA是指“多头潜能”，这是对DeepSeek保持较小的存储器的行话，而在运行的过程中，•其他deepseek效率方法在运行•与BF16或FP3精确的过程中存储的其他deepseek效率方法，这些方法是供应fp3的精确量，它们是精确的。模型还使用多言语预测（MTP），而不仅仅是预测下一代币，这将准确性降低了约10％，但提出速度却增加了一倍，但DeepSeek声称V3非常便宜，需要2.7毫米H800 GPU小时，这是$ 2/GPU时的费用，只需$ 2/GPU时，只有5600万美元2美元。Llama 3.1 405B最终训练运行的GPU小时数量可比数量高约10倍3。需要进行更多的分析来确定这种过度专业化是否是一个更广泛的问题•DeepSeek今天早上刚刚宣布了另一个版本：多模式模型（文本，图像生成和解释）。DeepSeek明确指出，这是最终培训的成本，不包括“与先前的研究和消融实验相关的架构，算法或数据相关的成本”•DeepSeek V3性能与OpenAI的4O和Anthropic的SONNET-3.5竞争，并且似乎比Llama最大的培训成本更好。DeepSeek提供的API访问为每百万个令牌0.14美元，而Openai则收取每百万个令牌4 $ 750;也许某种程度的损失领导者定价•DeepSeek可能“过度指定”其模型：它在MMLU基准测试上做得很好，但是当问题略有变化时，其性能的下降速度比其他型号更快。毫不奇怪，DeepSeek不假装数据隐私并存储所有内容
商标期刊第 66 卷第 3355 期
(1) 水准测量和布局设备及配件，即木工水平仪、水平仪盒、气泡线水平仪、交叉检查铅垂线水平仪、柱式水平仪、靶心式水平仪、袖珍式水平仪、挂画水平仪、鱼雷式水平仪；角度取景器；楼梯/方形水准仪；水平铅垂瓶，即圆形铅垂瓶、弧形铅垂瓶、桶形铅垂瓶、多头铅垂瓶；磁性螺柱探测器；测量工具，即卷尺、卷尺、测量轮、尺子、码尺、米尺、角度定位器、间距和坡度定位器，即角度测量仪，即角度测量仪、轮廓长度测量仪、用于测量距离和标记的电子和数字激光器；铅坠、激光铅垂线、用于测量和标记的旋转激光器、用于测量、标记和与水平仪一起使用或作为水平仪使用的十字线激光器、激光线投影仪，即用于投射用于对准和定位的线的激光投影仪、激光点投影仪，即用于投射用于对准和定位的线和点的激光投影仪、带有激光线和点投影仪的鱼雷和铅垂线、管道调平激光器、滑轮对准激光器、工业对准点激光器、工业对准十字线激光水平仪、用于检测激光束的电子和数字检测器、用于远程检测激光的电子和数字检测器、用于增强建筑和测量行业使用的激光装置亮度的激光靶、用于测量、制图、建筑、规划、平整和平整的等级杆、激光杆、激光支架、用于测量仪器和激光器的三脚架，即建筑行业使用的旋转激光水平仪、线激光水平仪和点激光水平仪、三脚架适配器，即用于转换三脚架螺纹尺寸的适配器、水平铅垂支架、激光支架、经纬仪、测量水准仪、数字测量水准仪、经纬仪、建筑水准仪、瞄准水准仪、激光探测器夹具、数字水准仪、箱式水准仪、角度定位器（即，用于精确确定角度并用于建筑行业中的工具）、坡度定位器（即，用于精确识别坡度或斜度并用于建筑行业中的工具）、量角器、路障胶带、标记胶带、桩旗；手动工具（即，角尺；框架角尺；钢框架角尺；木工角尺、组合角尺；角尺；斜切角尺；用于建筑行业的可调角尺、干式墙角尺、干式墙刻划角尺；钢锯；钉子套件；钉子安装导轨（即，钉子安装工具）、粉笔线（即，用于标记长直线并用于建筑、木工和建筑行业中的工具）、滑动 T 型斜角尺。
Microsoft Word - 肯尼亚黑犀牛管理计划 1993 年 5 月
摘要 本计划提供了自 1993 年 1 月起五年内肯尼亚黑犀牛 (Diceros bicornis) 保护和管理政策、具体目标和实施时间表的详细信息。该计划的实施旨在确保黑犀牛在肯尼亚安全的野生种群中继续生存，巩固和进一步发展该物种现有的保护计划，特别是促进其数量增加到现实目标或可以长期在野外维持的最低数量。在整个非洲，黑犀牛继续面临非常严重且日益严重的生存威胁，目前全球黑犀牛数量约为 2,500 头，比 1970 年的 65,000 头减少了 95% 以上。与许多非洲国家的情况一样，如果肯尼亚不能继续保护黑犀牛免遭盗猎，它们仍将失去其剩余的 400 头黑犀牛（占世界种群的 16%），其中包括东非种/亚种 (D.b.michaeli) 唯一大量的野生繁殖种群。1991-92 年津巴布韦大量野生种群的大量减少表明中东和远东市场对犀牛角的需求持续巨大。为制止或限制犀牛角贸易所做的努力迄今为止尚未产生任何明显的积极效果，特别是在减少投机者贸易的潜在回报方面。肯尼亚的目标是保护其所有剩余的黑犀牛种群，并从中发展出至少 2,000 只遗传上可行的总种群，以便长期保护。自 20 世纪 70 年代初以来，肯尼亚率先在相对较小的区域或保护区内保护和繁殖黑犀牛，这在保护方面具有成本效益。自 1984 年以来，由肯尼亚政府前野生动物保护和管理部协调的犀牛项目一直在运行；它成功地首先减缓了肯尼亚黑犀牛数量的急剧下降，现在又停止了。与参与肯尼亚犀牛保护的捐助者、非政府组织和私营部门合作，肯尼亚野生动物管理局作为执行机构，将继续实施之前已证明成功的犀牛项目要素，并参与全面的犀牛保护和管理计划。为了在未来五年内实现这些目标，计划捕获和转移 50 多头黑犀牛。这涉及对肯尼亚所有现有犀牛种群的保护、监视和监测，以及在动物被隔离、无法存活和/或无法繁殖的地方，捕获这些犀牛并将其转移到安全区域。该计划成功的关键是保护现有的保护区犀牛种群免遭偷猎，并对其进行管理，以获得最大的可持续繁殖产量，保持遗传多样性，并为转移提供大量剩余动物以完成现有保护区的放养，并建立有潜力增加到 100 多只动物的新种群。重新建立大型野生种群（100-500 头黑犀牛）将取决于 KWS 能否对更大区域（> 500 平方公里）进行密集保护，以免