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World File Search System惯例
非惯例发光大分子及其应用的最新进展
摘要：传统的π偶联发光大分子通常患有聚集引起的淬火（ACQ）和高细胞毒性，它们需要复杂的合成过程。相反，具有非偶联结构的非惯例发光宏观分子（NCLM）具有出色的生物相容性，易于制备，独特的发光行为以及在光电子，生物学，生物学和药物中的新兴应用。NCLM当前被认为由于固体/骨料状态中重叠电子轨道的空间结合而产生固有的发光。然而，随着实验事实继续超过预期，甚至推翻了以前的某些假设，关于NCLM的详细发光机制仍然存在争议，需要进行广泛的研究以进一步探索该机制。这种观点重点介绍了NCLM的最新进展，并从分子设计，机理探索，应用以及挑战和前景的角度进行了分类和总结。目的是为NCLM的巨大基本和实践潜力提供指导和灵感。
1243.3009 评审和提交摘要的格式和样式惯例
ONADE 人员负责使用办公模板准备其评审或独立提交摘要。准备评审、独立提交摘要或备案备忘录 (MTF) 时，请为文件准备一份电子文档。如果评审文档涉及单个管理文件中的多个提交（例如，试验性新动物药物 (INAD) 文件、新动物药物申请 (NADA)）或评审文档涉及多个管理文件，您可以撰写一份评审以涵盖所有提交。在 Appian 中结束提交时，请为每个管理文件上传一份电子文件，除非提交在 STARS 中链接（有关更多信息，请参阅 P&P 1243.3030）。有关由质量保证团队进行质量控制评审的最终行动包的语法标准的信息，请参阅标准操作程序 1243.000.007。这些文档应遵循以下格式和样式惯例。
财政现金企业基础贸易和有效风险管理惯例
介绍性报告和报告中概述的有效实践已于2024年11月22日批准了MRAC的市场结构小组委员会。2024年12月10日，MRAC投票批准了该报告的分布以及本文概述了美国商品期货贸易委员会（“委员会”或“ CFTC”）的有效实践。本文所表达的观点，分析和结论反映了MRAC市场结构小组委员会的工作，不一定反映MRAC小组委员会成员或MRAC委员会成员或小组成员或委员会成员代表，委员会或其委员会或其员工，联邦储备系统或美国政府的观点。引用任何产品，服务，网站，组织或企业，或使用任何组织，贸易，公司或公司名称的使用仅出于信息目的，并且不构成美国政府的认可，建议或偏爱。
战略项目中例行创建和转移的动态
项目经常因其在快速变化和不可预测的商业环境中实施战略转型的能力而受到关注。本研究探讨了丹麦建筑业在战略项目中创建惯例以及随后将这些惯例转移到上级组织的过程。它确定了三种连续的行动模式：巩固惯例、解除惯例和重新嵌入惯例。通过解释性案例研究，本研究揭示了这些惯例如何出现并适应不同的组织能力和关系。研究结果强调了上级组织中惯例转移和整合的重要性，强调了它们对不同需求的适应性及其对实现战略目标的重要性。讨论提出了一个过程模型，并详细阐述了三种连续的行动模式。本文通过探索惯例如何通过自身的制定以及与项目级别的其他行动的关系而出现，为项目文献做出了贡献。
明尼苏达人寿保险公司声明
(1) 重要会计政策摘要 A. 会计惯例 随附的明尼苏达人寿保险公司 (以下简称“公司”) 法定财务报表是根据明尼苏达州商务部规定或允许的会计惯例编制的。明尼苏达州商务部认可明尼苏达州规定或允许的法定会计惯例，用于确定和报告保险公司的财务状况和经营成果以及根据明尼苏达州保险法确定其偿付能力。规定的法定会计惯例是直接或通过引用纳入适用于所有位于特定州的保险企业的州法律、法规和一般行政规则的惯例。允许的法定会计惯例包括未由注册地州规定但由注册地州监管机构允许的惯例。明尼苏达州已采用美国全国保险专员协会 (NAIC) 的会计惯例和程序手册 (NAIC SAP) 作为规定或允许惯例的一部分。该州已采用 NAIC SAP 中规定的会计惯例，未经修改。该公司已获得明尼苏达州商务部的许可，可以使用修改后的 1959 年意外死亡福利 (ADB) 表。该公司没有重大规定科目
covid-19 + 流感疫苗同意书
收到隐私惯例通知：隐私惯例通知解释了 WDH 如何使用或披露信息。并非所有情况都可能被描述。WDH 必须向其客户提供与我们使用、维护和披露的信息有关的隐私惯例通知。我已收到 WDH 隐私惯例通知的副本，并有机会询问有关如何使用我的信息的问题。通过在下方签名，我确认已收到隐私惯例通知。
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学习对道德和习俗进行分类：人工智能......
人工智能 (AI) 及其与社会的关系已成为社会科学研究的一个越来越有趣的课题。然而，将社会理论应用于人工智能领域的跨学科和实证研究仍然严重缺乏。我们在此旨在阐明人类与自主系统之间的相互作用，并分析道德惯例，这些惯例是这些相互作用的基础，并导致冲突和合作的时刻。为此，我们采用了惯例经济学 (EC)，它最初是在涉及人类、物体和机器的生产和管理的经济过程中开发的。我们从三个相关的文本源创建一个数据集，并对其内容进行定性探索。然后，我们在这个数据集上训练机器学习 (ML) 分类器组合，平均分类准确率为 83.7%。对预测惯例的定性和定量评估表明，工业惯例和灵感惯例往往在人工智能领域共存。这是首次使用 ML 分类器研究不同 AI 相关文本类型的 EC。我们对更大数据集的分析对社会科学尤其有益。
