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采购指南和...
扫描系统的质量将根据用户要求确定技术规格。本节中稍后所述的扫描指示器是将交付扫描图像质量的基础。基于扫描指标，供应商将提供一个或多个加速器，以及必要的检测器，以实现购买者设定的要求和规格。其他因素会影响加速器和要输送的检测器的选择，是通过扫描仪（如果处于静态模式）或扫描仪的扫描速度（如果在移动模式下）和辐射安全要求的扫描速度。辐射要求受许多因素的影响：通过速度和每年要扫描的物体数量。这些因素可能导致加速器的能量输出可变。将将系统移交给购买者之前的最终接受测试非常重要。重要的是，重要的是要检查是否满足所有要求和规格，还要对购买者有良好的了解，是否在首先在第一例中正确定义了要求和规格。
是指评估指南
更新以反映由手段进行的进一步加速措施测试审查：第4.3节无视付款（收入）。第5.4节个人住宅。第5.7a节（现已与5.7合并）更新了根据第24和40条的新酌处权无视的信托指南。关于股权无视的新节（6.2）（6.2）临时付款指南指南已重新编号为6.7并更新；第6.4节已无视的付款（资本）更新。新第10.5节进一步确定。其他杂项更新：第1.2节参考UK GDPR。从“退出日”到“ IP完成日”中的第1.5、1.6和4.3节修改术语。第3.14节更新了善意的好处。第4.2节2级国家保险。第4.4节的新脚注指导就业费用指导。第7.4节添加了有关公司帐户的新脚注。在第1.6、3.6和4.3节中更新了状态福利信息。包含“新样式” ESA/JSA。第12节：新的脚注添加了附录9常见问题解答。修改对新标准民事合同2024的提及。
DNA类型测试操作的指南
此外，必须定期检查DNA类型测试设施，并努力维护以下列出的性能。 a）温度不超过25°C a）湿度不超过60％a）空气清洁度JIS清洁度7级。此外，在与DNA类型测试有关的检查步骤中，从提取DNA到混合和密封样品和密封样品和放大试剂进行PCR扩增的步骤（以下是在以下是使用PCR扩增之前），并在pcr扩增之前进行了dna dna dnna dnna dna de dna，dna dna dna de dna de dna de tne dna de dna）可以在配备空调设备的测试设施中执行，至少在使用PCR扩增设备之前具有明显分开的过程和位置。 2）关于评估方法等。评估应根据科学警察研究所主任指定的程序进行。此外，检查设备等应由科学警察研究所主任指定，但是如果未指定检查设备，则可以使用通常用于DNA研究目的的检查设备。 5。评估材料⑴经过评估的材料受到DNA类型测试的主要材料（以下称为“材料”）如下。 a) Blood (excluding blood listed in the following:) - mixed liquids and mixed liquids of blood (excluding blood listed in: a) - blood stains, semen, semen and vaginal fluid, etc., saliva and saliva spots, hair with root sheath, skin, muscles, bones, teeth, nails, organs, etc. A) Blood collected from oral cells submitted by the suspect or victim, etc., and from the body of the suspect. 2）在处理测试材料时要注意的东西在收集材料时等。收集材料等。在收集材料等时，请注意以下内容：此外，我们将努力通过澄清收集状态和收集过程来确保证据能力，并且在处理材料时，我们必须提供足够的考虑以防止材料的污染以及与其他材料的接触和混乱。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
Ph.D.指南和研究领域Ph.D.指南和研究领域
1毒性研究2。代谢性疾病3。Alzheimer/神经系统疾病2。 div>Jagannath Sahoo博士新颖的药物输送系统，溶解度增强，配方开发，纳米颗粒，透皮药物输送系统，透射药物输送系统，鼻内药物输送系统，稳定性研究。3。Yogesh Kulkarni博士的草药药理学，重点是糖尿病，糖尿病并发症和神经退行性疾病，天然产物的毒性，草药药物的毒性，草药的标准化4.Ashwini Deshpande博士剂型设计和新型药物输送系统。5。Shyam Pancholi博士的分析分析，降解分析，杂质分析，QBD方法，化妆品，营养和草药配方设计，溶解度增强，药物靶向和调节性方面优质药物，设备，诊断和生物学的方面。6。Suvakanta Dash博士生物粘附的新型药物输送，生物增强研究，新型Phtopharmaceuticals和刺激敏感药物输送系统的递送。7。Sateesh B.糖尿病博士，炎症和毒性研究。8。Vaishali Londhe博士新颖的药物输送系统，例如纳米颗粒，脂质体，微针，溶解度增强方法，例如固体分散剂，包含络合，SMEDDS，SMEDDS，COCRYSTALS，改善生物利用度，改性的口服递送，例如ODT，ODT，口服果冻>使用实验设计（DOE），透皮药物递送，分析/生物分析方法的开发和验证，杂质分析，草药配方发育。9。10。11。Dr. Pravin Shende Biosensors, nanosponges, nanobubbles, nanoflowers, microneedles, Resealed erythrocytes, Biocarrier Drug Delivery, DoE-based formulations, Liposomes, Dendrimers, Solid-lipid Nanoparticles, Polymeric Nanoparticles, Carbon NP, magnetic NP, nanocrystals, Targeted, Transdermal,颊，肺和脉动药物输送系统，用于改善溶解度和生物利用度的融合络合，常规剂型的预构和稳定性研究。Khushwant Yadav纳米医学博士，药物输送，抗癌药物的制剂开发，青光眼的新型递送系统，神经退行性疾病，微粒，基于聚合物的动力学。Sanjay Sharma博士分析和生物酰基方法的开发和验证，杂质概况，天然产品，药物调节案件（DRA），知识产权权利（IPR），失败调查和合规性，包括药品CAPA。
非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
