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通过……改善数十亿人的日常生活。
本报告包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法案中定义的有关我们财务状况、经营业绩和业务的前瞻性陈述。这些前瞻性陈述受多种风险和不确定因素的影响，其中许多风险和不确定因素是我们无法控制的，并且所有这些风险和不确定因素均基于我们当前对未来事件的信念和期望。前瞻性陈述通常通过使用前瞻性术语来识别，例如“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“可能”、“应该”、“打算”、“估计”、“计划”、“假设”或“预期”，或相关否定或其他变体或类似术语，或通过涉及风险和不确定性的战略讨论来识别。这些前瞻性陈述以及本报告中关于非历史事实事项的其他陈述涉及预测。
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律
谁的参与数？走向技术 - ...
参与性的方法可以使社区成员能够发展其发展；但是，基于结构和身份的因素可能会阻碍公平的参与。必须批判性地研究参与发展背景的政治，动力和言论。我们通过将我们的研究置于印度政府的越来越多的努力中，以支持农村农民参与自然资源管理（NRM），以在建立气候变化弹性的同时，将我们的研究数字化来解构参与的含义，含义和需求。通过包括观察，访谈和焦点小组在内的现场研究捕获所在的本质，我们系统地分析了参与NRM的挑战，并发现了影响其工作流数字化的技术差距。我们讨论了有意义地设计和整合数字技术的社会技术考虑因素，以支持仅参与实现可持续发展。
合成数据有多真实？
我们的发现表明，LLM等LLMS产生的合成数据虽然对于早期研究和假设产生很有价值，但在准确地代表现实世界社交媒体动态方面有局限性。主要限制在于它依赖语义相似性而不是实际的共发生数据，这可能会导致与现实世界趋势脱节。但是，CHATGPT确定的类别和手动编码之间的重叠表明，LLMS仍然对主题探索很有用。未来的研究应专注于通过整合实时社交媒体数据来改善LLM模型，从而更好地反映实际趋势和共处模式。通过实时数据刮擦或对主题标签使用的上下文理解增强AI可以使合成数据更可靠。此外，将AI生成的见解与手动验证相结合可以提高社交媒体研究中的准确性和生产力。混合方法，AI和人类专业知识共同起作用，提供了一种有效的方法来分析大型数据集，同时确保
舰船招募处公告第92号2024年1月18日自卫队等舰船...
及合同复印件（含收据）。 （过去5年内最近的5件。不足5件时，则全部认定，没有记录时可以省略。） B.能够证明您拥有制造该物项所必需的下列设备或同等设备的文件： （a）制造对象物项所必需的生产设备 （b）测量仪器、测试设备、特殊工具、检查所必需的设备等 （c）存储所需的借出物项、委托物项及政府供应物项的仓库 C.能够证明您拥有制造该物项所必需的下列系统和能力的文件： （a）能够制造标准和质量所要求的物项及连接设备。 （a）需要取得专利或其他工业产权（包括许可）的，相关专利或其他工业产权
