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冰淇淋店样本商业计划
CoolScoops 以多样化的手工冰淇淋菜单脱颖而出，包括素食和无麸质饮食选择。我们优先选用当地食材，提升口味和社区经济健康。我们的商店是当地活动、艺术展示和合作的中心，建立了强大的社区纽带。
深度学习用于 ECoG 脑机接口
Maciej Śliwowski、Matthieu Martin、Antoine Souloumiac、Pierre Blanchart、Tetiana Aksenova。深度学习用于 ECoG 脑机接口：端到端与手工制作的特征。计算机科学讲义，2023 年，13796，第 358-373 页。�10.1007/978-3-031-27181-6_25�。�cea-04574322�
Weissella cibaria W25的基因组分析，这是一种潜在的细菌蛋白产生菌株，这些菌株是从Campos Das Vertentes，Minas Gerais，Brazil
对乳制品和非乳制环境中微生物多样性的研究在理解这些生态系统中这些微生物的存在及其对最终产物的影响方面起着关键作用，尤其是当我们指的是传统和手工产物时。每个环境都有偏爱并允许不同细菌物种发展的独特和特定的特征[1]。手工奶酪和生乳被认为是实验室新菌株的潜在来源[2]。制作这些奶酪的方式可以确定由放牧，动物皮肤，器皿，表面和其他可能与奶酪接触的细菌进行的发酵[3]。对手工奶酪中存在的细菌菌株的研究表明，存在尚未与奶酪有关的物种和具有差异化技术特征的乳酸细菌多样性[4]。此外，除了草，不同类型的青贮饲料甚至动物皮肤等非乳制环境也是已适应的新型菌株的重要来源，因此可以提供有趣的特征来探索[5]。从乳制品和非乳制环境中分离出来的魏森氏菌的多样性对于在最终产物中了解这种微生物的知识的丰富而引起了人们的极大兴趣。Weissella属由分类为革兰氏阳性，过氧化氢酶阴性，非孢子形成，球形形态或短芽孢杆菌的细菌组成。它们属于实验室，这主要是由于碳水化合物的发酵产生乳酸[6]。这项研究的主要目的是宣布和分析魏森氏菌W25基因组的测序和注释，并进行全面的比较基因组
食物包@bitec2025
自动存储系统垃圾箱，货盘和板条容器容器输送机叉车备件叉车，堆栈手推车和多莉手工抬起手托盘，卡车吊装和起重机货架和储物安全设备架子和安全设备货架和机架手推车，手推车，手推车
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手卫生长期以来一直是所有医疗保健环境中感染预防的基础部分；但是，卫生保健人员遵守手工卫生方案一直是一个持续的挑战，由于缺乏国家测量和日益复杂的护理环境的国家标准，这是一个持续的挑战。
狙击手训练 - Furorsniper.cz
全国比赛 M14 步枪（图 B-1）及其瞄准镜组成了 M21 狙击武器系统。M21 符合美国陆军射击训练单位的精确度要求，基本设计和操作与标准 M14 步枪 (FM 23-8) 相同，但部分零件是经过特别挑选和手工装配的。
工业的生成人工智能（Genai）
深入学习，并发现生成AI及其工业应用的技术。发现生成AI的新科学和专业方法（迅速的工程和生成AI模型）。通过交互式研讨会和实验室在生成AI方面的手工经验。在国际环境中以英语开发和学习。
角色扮演游戏中的个性化任务和对话生成：基于知识图谱和语言模型的方法
视频游戏中的程序化内容生成 (PCG) 为定制和用户参与提供了前所未有的机会。在角色扮演游戏 (RPG) 的专业背景下，我们引入了一个新颖的任务和对话生成框架，将玩家置于生成过程的核心。我们的方法基于手工制作的知识库，将生成的内容与游戏内背景相结合，同时采用大规模语言模型来创建流畅、独特、伴随的对话。通过人工评估，我们确认使用此方法生成的任务在流畅性、连贯性、新颖性和创造性方面可以接近手工制作的任务的表现；展示更大的动态性对玩家体验的增强；并为任务和对话之间的相关性提供一种新颖的自动化指标。我们认为我们的贡献是朝着动态、共同创造的叙事框架迈出的关键一步，在这个框架中，人类和人工智能系统共同合作，创造独特且用户特定的可玩体验。
ASM黄金介绍，汞减少和ASM支持计划
大约20％的采矿黄金起源于在非洲，亚洲和南美的所谓手工和小规模采矿（ASM）行动。总共估计，ASM黄金部门将为超过800万人提供生计，多达4000万人直接或间接地依靠该行业。大多数手工黄金矿工都依赖于在加工和浓度的黄金加工和浓度期间的应用，使ASM黄金成为汞最大的发射极。鉴于汞的剧毒性质，这对人类健康构成了威胁以及对生物多样性的负面影响。为了减轻生物多样性损失和保护环境，这是由全球环境设施资助的两年项目的一个目标，它以自然界的方式转移了时尚部门，是减少或消除了100公斤的环境汞排放。旨在实现上游持久影响，偏爱基于供应链的负责任的采购干预措施，而不是考虑独立的CSR项目。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机