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（f）未履行排除黑社会组织承诺的人的投标或承诺中存在虚假内容，或发生违反承诺的情况时。 （5）投标方法 在确定中标人时，中标价将是投标文件中载明的金额加上该金额的 10%（如果该金额有小于 1 日元的尾数，则该尾数将四舍五入）。因此，无论投标人是消费税的纳税人还是免税人，都必须在其投标文件中载明相当于估算金额 110/100 的金额。 （6）中标人的确定方法 投标总额在团队确定的估价范围内的投标人即为中标人。但若有两个或两个以上的最低出价者有资格成为中标人，则将以抽签方式确定中标人。 （7）合同的准备 中标决定确定后，中标人应立即按照陆上自卫队驻地标准合同的格式准备合同。 （8）其他 A.双方签字、盖章后，本合同即成立。 如需参加投标，须提交《资格审查结果通知书》复印件。但若报告已提交至会计部门，则可省略。 C) 投标人的投标文件中必须包含以下内容： “本公司（本人（若为个人）、本公司（若为团体））接受《投标及合同指南》及《标准合同等》的合同条款，响应上述公告，参与投标。”此外，我们承诺遵守《招标及承包指南》中关于排除黑社会组织参与的条款。 “e) 如果您通过代理人竞投，您必须提交一份授权委托书。 如果投标于 2024 年 6 月 26 日星期三上午 10:30 之前到达会计部门，则通过邮寄方式发送的投标将被视为有效。信封中必须包含以下文字：此外，还需将资格审查结果通知书复印件与投标文件单独寄送。 “随函附上 2024 年 6 月 26 日星期三更换浴室过滤器过滤材料的服务招标表” （a）在投标的情况下，包括邮寄投标，如果重新投标，将在政府指定的日期和时间举行。但这只对那些参加过初始竞标的人有效。 以等效产品投标的投标者必须在 2024 年 6 月 24 日星期一下午 5:00 之前通过下列负责人从请求单位获得等效产品的批准。 本合同适用的合同条款为驻军使用标准合同服务合同条款，特殊条款为关于勾结等违法行为的特殊条款和关于排除有组织犯罪的特殊条款。 有关招标的询问的联系：日本地面自卫队Bihoro Garrison 375th会计单位收缩部分（负责人：Kawaguchi）电话：0152-73-2114（EXT。379）传真：0152-73-2114（EXT。378）EFRESS EFRESS EFRESS EFRESS EXPORT：375FIN-FIN-NA@NE@IRED.G. Efense Force Bihoro Garrison Bihoro Garrison运营部门管理部门（负责人：Yamada）电话：0152-73-2114（分机317）（9）（9）发布通知的地点和期间：发布地点：Bihoro Garrison，Bihoro Garrison，Northern Area tabil internern table ob ob ob ob sapporo garrison，sapporon，3434343 IRO驻军第4会计大队、远轻警备队第376会计大队、美幌、北见、网走、远轻、带广、旭川、札幌工商会、大空町工商会北部地区会计大队主页 https://www.mod.go.jp/gsdf/nae/fin/index.html B.发布期间：2024年6月12日星期三～2024年6月26日星期三
由相关浴驱动的量子机器
我们考虑由共享经典或量子关联的局部平衡储存器驱动的热机。储存器由所谓的碰撞模型或重复相互作用模型建模。在我们的框架中，两个储存器粒子最初以热状态制备，通过幺正变换相互关联，然后与形成工作流体的两个量子子系统进行局部相互作用。对于特定类的幺正器，我们展示了应用于储存器粒子的变换如何影响传递的热量和产生的功。然后，我们计算随机选择幺正器时的热量和功的分布，证明总交换变换是最佳的。最后，我们根据机器微观成分之间建立的经典和量子关联来分析机器的性能。
对比度浴对神经性疼痛水平的影响...
摘要本研究论文深入研究了高频交易（HFT）和机器学习（ML）的交集，探索了ML技术对增强HFT策略的效率，准确性和盈利能力的重大影响。本文对与HFT和ML集成相关的原则，挑战和机遇进行了深入的检查。它还讨论了HFT中采用的各种ML方法，它们的优势，局限性和潜在的未来发展。通过对文献和案例研究的广泛综述，本文旨在全面概述ML进步驱动的HFT不断发展的景观。关键字：高频交易（HFT），机器学习（ML），算法交易，交易策略，定量财务。引起的背景和动机高频交易（HFT）已成为现代金融市场的重要方面。随着技术的快速进步和大量数据集的可用性，HFT公司利用机器学习技术来获得竞争优势。本研究论文深入研究了HFT和机器学习的交集，旨在揭示这个不断发展的领域的复杂性，挑战和潜在的好处。这项研究背后的动机是由HFT在全球金融系统中的重要性以及机器学习算法的变革力量的驱动的。面对算法交易，传统的交易策略正变得过时了，因此必须了解这种技术转变的含义。此外，对监管监督和市场稳定的不断需求需要对HFT实践进行全面分析。研究目标本研究论文的主要目标如下：•阐明高频交易中采用的基本原理和策略。•检查机器学习在增强HFT策略中的作用和影响。•分析与HFT相关的监管挑战和道德考虑。•提供有关HFT景观中未来趋势和潜在发展的见解。
Len Lye的刮擦胶片和线条的能量
在长达十年的中断之后，他主要制作了战时纪录片和军事训练电影，1950年代的Len Lye再次开始使用他在二十多年前帮助Pione Animation的直接动画技术。These previous films, such as Colour Box (1935), Colour Flight (1938), and Swinging the Lambeth Walk (1939), develop what Lye calls a “sensory-ballet” in which abstract forms and music are knit together with color to produce sensations of motion.1 The point was to create a sensual experience of pleasure generated through color whose abstract and direct appeal avoided narrative forms and the kinds of associations that Lye believed plagued realistic图像。在1940年代初期，莉停止制作这些电影，部分原因是战争和越来越多的财务支持者的稀缺性，部分原因是他对政治的兴趣日益增长，并且渴望反击纳粹宣传电影。以前做过。取而代之的是，他划过16毫米胶片库存，生产线条，点，笔画和锯齿形，这些线条，锯齿状在整个屏幕上移动，不仅在二维空间中播放，而且具有深度的透视图，因为某些形式扭曲并在Z轴上旋转。由此产生的电影《自由激进分子》（1958年修订，1979年），是对能量的狂喜庆祝
多浴自旋玻色子模型中的增强纠缠
自旋玻色子模型通常考虑自旋与单个玻色子浴耦合。然而，一些物理情况需要自旋与多个环境耦合。例如，自旋与三维磁性材料中的声子相互作用。在这里，我们考虑自旋各向同性地耦合到三个独立的浴。我们表明，耦合到多个浴可以显著增加零温度下自旋与其环境之间的纠缠。其效果是降低自旋在平均力平衡态的期望值。相反，经典的三浴自旋平衡态完全独立于环境耦合。这些结果揭示了多浴耦合可能产生的纯量子效应，在磁性材料等广泛的环境中具有潜在的应用。
利用重力浴进行信息传递 摘要 目录
纠缠岛的后期主导地位在解决 AdS 黑洞与渐近非引力浴耦合的信息悖论中起着关键作用。一个自然的问题是如何将这一观察扩展到引力系统。为了深入了解这个问题，我们探索了当我们允许渐近浴与动态引力耦合时，这个故事在 Karch-Randall 膜世界背景下是如何修改的。我们发现，由于在定义辐射区域时无法按空间位置分离自由度，因此发射到浴中的辐射的纠缠熵是一个与时间无关的常数，这与最近在渐近平坦空间中对黑洞信息的研究一致。如果我们考虑希尔伯特空间特定部分的两个部分之间的纠缠熵，就会发现非平凡的时间依赖性，其中 Page 时间是膜角度的单调递减函数——前提是两个膜的角度都低于特定角度。然而，熵的性质不连续地依赖于这个角度，这是 AdS 空间中 AdS 膜的这种不连续行为的第一个例子。
基于刮擦块的编程的当前研究趋势：系统评价
在K-12教育的不断发展的景观中，通过基于块的环境（例如Scratch）引入编程技能已经变得越来越普遍。这种方法满足了学生对计算机识字的日益增长的需求，但是它在改善学习成果方面的有效性仍然存在争议。本文的目的是系统地审查和总结有关将SCRATCH用作K-12教育的教学和学习工具的当前研究。使用Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）方法，本文分析了27篇相关文章，以评估在教育环境中刮擦的影响和使用。该评论旨在确定与刮擦相关的教育研究中当前的趋势，方法和焦点。我们的结果表明，17项研究重点是在教授CS和ICT主题中使用刮擦，而10项研究了其在其他学术学科中的应用。评论在教育环境下通常显示出刮擦编程的积极结果。但是，它也强调了对更全面的实证研究的需求。这包括在更长的时间内使用更大，更多样化的学生样本进行研究，以更深入地了解刮擦编程如何有效地改善K-12教育中的学习成果。
和太空透视合作伙伴要启动新的刮擦票...
TexasLottery®和太空透视合作伙伴推出新的Scratch Ticket Game促销活动，以将获奖者送往太空 /第2页。“许多美国人只梦想着太空旅行。我们很自豪地与德克萨斯彩票合作
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。