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World File Search System奥罗亚
毛里齐奥·达洛基奥
自1996年至今他曾在众多上市及私人机构担任并担任重要职务。仅举几个例子，他曾担任欧洲投资银行 (EIB) 审计委员会主席、Banca SanPaoloImi 审计委员会主席、Sviluppo Italia 审计委员会主席、意法半导体审计委员会主席。他目前担任意大利华特迪士尼公司、Esprinet、Gruppo Klepierre 和 Kiko Cosmetics 的审计委员会主席等职务。作为董事会主席或成员，其担任的重要职务包括 Illycaffè、Gabetti Property Solutions、Seat Pagine Gialle、Banca Akros、Podravska Banka、Sorin、Citylife、Marsh、Dun & Bradstreet、Valentino Fashion Group。作为服务机构的公民，他曾担任米兰 ATM（市政运输公司）副总裁等职务； TPM（蒙泽西公共交通公司）总裁、AEM（米兰能源公司）顾问，负责私有化/IPO 后续工作。公共选举职位
维迪亚拉亚计划
不。 (2024-25) 校长室 1 NA NA 教室 27 NA NA 智能/电子教室 15 是 NA 物理实验室 1 NA NA 化学实验室 1 NA NA 生物实验室 1 NA NA 初中。科学实验室 1 NA NA 地理实验室 0 NA NA 计算机实验室 2 NA NA 数学实验室 1 NA NA 数字语言实验室 1 NA NA 社会科学实验室 1 NA NA 职业实验室/综合实验室 0 NA NA 瑜伽室 0 NA NA 医疗室 1 NA NA 美术室 1 NA NA 资源室 2 NA NA ATL 实验室 0 NA NA 音乐室 1 NA NA 活动室 1 NA NA 教职员室 2 NA NA 会议厅/礼堂 0 NA NA 游戏和运动室 1 NA NA 图书馆 1 NA NA 儿童公园 1 NA NA 游乐场 1 NA NA 花园 1 NA NA 科学/数学公园 1 NA NA 行政办公室 1 NA NA 食堂 1 NA NA 宿舍 0 NA NA 浴室：（总计）NA NA I. 男生 4 NA NA II.女孩 4 NA NA 厕所：（总计）NA NA I. 男孩 4 NA NA II。女孩 4 NA NA 卫生用品处理设施：
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就职类别 身体残疾 男性 女性 总计 SC ST OBC 少数民族 其他 OH VH HH 1 校长 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 校长 Gd-2/VP 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 3 PGT 11 11 0 11 2 0 6 0 3 1 0 0 4 TGT 14 10 3 13 1 0 8 0 4 0 0 0 5 TGT (WE) 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 6 TGT (AE) 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 7 TGT (P &HE) 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 8 HM 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 9 PRT 17 7 9 16 3 3 8 0 2 1 0 0 10 PRT（音乐） 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 11 图书管理员 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 12 ASO 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 13 SSA 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 14 JSA 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 15 辅助人员 6 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 16 兼职人员 (仅限外包岗位)
梅奥诊所实验室和梅奥诊所
虽然 U0003 是行政定价的，但该费率代表了所需实验室资源的近似值。如果这不符合 crosswalk 的要求，建议考虑 87502，它的方法和资源相似。两种测试都检测多种类型/亚型病毒，并且都通过扩增探针技术进行。
奥西奥拉镇分区条例
本条例中术语的定义应解释为具有以下含义，除非定义带有星号，这意味着该定义适用于第 3.11 节中的牲畜设施法规：成年动物场所应具有奥西奥拉镇成年动物场所条例中给出的含义农业，动物是指使用土地进行动物饲养作业，包括用于储存、处理和处置粪便和其他相关废弃物的区域。农业，作物是指使用土地生产行栽作物、大田作物、树木作物、木材、蜜蜂、养蜂场产品和毛皮哺乳动物。私人机场 - 私人拥有且不开放或不打算向公众开放的机场。小巷宽度小于 21 英尺的街道或通道，仅提供通往毗连财产的次要通道。基础农场地块 a。自 2011 年 1 月 6 日起，所有位于农田保护区内且属于单个农场的土地（不论农场规模随后如何变化），无论是一块土地还是两块或多块相邻的土地。b. DATCP 根据规则定义为基本农场地块的任何其他地块。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
MICRO 2020 微塑料的命运和影响
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