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EUAA 2025 年意大利运营计划
欧洲联盟庇护机构（以下简称“EUAA”或“机构”），由其执行董事代表签署本行动计划，意大利（以下简称“东道成员国”），由内政部公共安全司司长、内政部公民自由和移民司司长以及司法部司法组织、人事和服务司司长代表签署本行动计划，以下也合称为“双方”，考虑到 2021 年 12 月 15 日欧洲议会和理事会关于欧洲联盟庇护机构的 (EU) 2021/2303 条例以及废除 (EU) 439/2010 1 条例（以下简称“EUAA 条例”），特别是其中的第 18、30 和 32 条，特此就 EUAA 提供业务和技术援助的本行动计划（以下简称“计划”）达成一致意大利。该计划的实施期，包括部署庇护支持团队的可预见期限，应为 2025 年 1 月 1 日至 2025 年 12 月 31 日。该计划自双方签署之日起生效。该计划将在 EUAA 网站上公开发布。瓦莱塔港和罗马
弗兰克·佩斯部长访问意大利军队
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Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
1 新闻稿 意大利互联移动和先进......
AIDA 项目系统分为四个主要模块。第一个是感知模块：通过机器学习过程和神经网络训练（受人脑启发的数学模型），它能够根据传感器（激光雷达、摄像头、雷达）收集的数据检测周围环境。感知确保安全有效地识别障碍物并对静态和动态物体（如行人、车辆和交通信号）进行分类。第二个模块处理环境中的车辆地理定位。自动驾驶技术基于使用从 GNSS 传感器获得的数据，这使车辆能够从卫星获取信息并在定义的地图内构建其位置；GNSS 定位通过激光雷达和基于摄像头的定位得到增强。
“意大利阴谋”：安·福布斯，正在接受培训的艺术家1
摘要：苏格兰肖像画家安·福布斯 (Ann Forbes，1745-1834) 于 1767 年至 1771 年间在罗马接受培训，她的早期职业生涯为人们提供了独特的见解，让人们了解年轻女性在回到英国后渴望成为专业艺术家时所面临的特殊挑战。家人和朋友想出了所谓的“意大利计划”，资助她在罗马学习绘画，许多 18 世纪的英国和欧洲艺术学生都曾在这里接受培训。由于性别原因，福布斯无法在学院学习，她依靠常驻苏格兰艺术家的善意支付学费，并依靠愿意借出画作供她临摹的艺术收藏家。抵达罗马几个月后，一位观察家将她描述为“奇迹”，她已经超越了学习了几年的艺术学生。
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素 颈部周长截止点是巴西农村工人代谢综合征的预测因子 传统的在线和直播双通道策略和定价政策 未解决的谜团是少突胶质细胞的旁观者还是帕金森病病理学的驱动因素？ 埃塞俄比亚商业银行的成本效率 来自意大利中部和北部的Lepus Europaeus中的原骨基龙（Nematoda：protostrongylidae）的遗传变异性和种群结构分析
腹主动脉瘤（AAA）定义为直径超过3.0 cm的腹主动脉扩张[1，2]。尽管AAA的发病率和患病率通常很低，但AAA破裂的死亡率很高。破裂后紧急手术的死亡率超过40％，只有10-25％的人可能能够生存直到出院[1，2]。AAA中的增长率和破裂风险与直径成比例增加，随着时间的推移会增加。因此，根据ANEU-ry-Rysm大小[3，4]，建议每6个月至3年进行初次筛查的患者每6个月至3年进行定期监视。这是因为定期监视和及时干预对于AAA高危患者的生存至关重要。肺癌是全球最常见的癌症之一，死亡率高于其他癌症。取决于局部NSCLC的5年生存率为57％，而所有肺癌所有阶段的总5年生存率仅为5％[5-7]。使用低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的早期诊断，早期肺癌的患者人数增加了[8]。因此，可切除肺癌患者的比例增加了，肺癌的预后也有所改善[9]。AAA的几个危险因素，包括吸烟，男性，年龄较大，高血压，血脂症，冠状动脉阻塞性疾病（CAOD）和慢性阻塞性肺部疾病（COPD），也是肺癌的危险因素[10-12]。和，Wiles B等。发现肺癌患者患AAA的患病率很高。因此，我们旨在检查有资格切除的早期肺癌患者中AAA及其特征的患病率。尽管癌症阶段的分配存在不确定性，但先前的肺癌和AAA患者的生存分析，中位随访期为6。13年（四分位数范围：3.05-6.54），显示AAA患有肺癌的AAA患者的总体死亡率风险更高。众所周知，高级NSCLC具有5年生存率（<5％，<5％，IIIB阶段和IV阶段<2％）[5-7]。此外，还知道AAA的破裂非常致命（大约59-83％的AAA破裂患者死亡之前死亡之前，他们可以被送往医院），但是直径少于5 cm的AAA的RUPTURE率并不常见（根据直径为0-6％/年，根据直径为0-6％/年）[1，2，2，2，2，4]。考虑到小型AAA患者的上述晚期NSCLC的预后不良和不常见的破裂率，可以推断，即先进阶段NSCLC患者的寿命将主要取决于肺癌的预后，而不是肺癌的风险。由于监视旨在减少AAA破裂的潜在风险，并且一生中需要大量精力，因此只有早期NSCLC患者才能从AAA监视中受益。因此，考虑到AAA监视的成本效益，我们只包括可切除的NSCLC患者，具有能力预期寿命的患者足以从AAA监视中受益，以进行分析。
意大利向联合国气候变化框架公约提交的首份两年期透明度报告
环境、生态系统和文化资源的保护属于国家专属管辖权。特别是，意大利环境部于 1986 年成立，当时名为意大利环境和领土部，2006 年更名为 IMELS。2021 年，根据第 22/2021 号法令（经修订后转换为第 55/2021 号法律），某些部委的职权和结构进行了重组。特别是，IMELS 已更名为“生态转型部”（MITE）。根据随后的第 173/2022 号立法法令（经第 204/2022 号法律修订后转换为包含“关于重组部委权力的紧急规定”），“生态转型部”更名为“环境和能源安全部”（MASE）。
HCOB意大利服务PMI
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