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World File Search System术语
DNA是阿拉伯语术语吗？
4。结论最后，可以得出以下结论：•“气质”一词的真正含义是（基因型），它主要由两条“ Al-Merratine”的盘绕链组成，通常是Ibn Sina在800年前所设想的。•DNA一词的含义的起源首先出现在阿拉伯语的文化和科学遗产中，在阿拉伯语中被称为“ Al-Merrataine”，意思是“长，精细，盘绕的链”和其他同义词。•在这篇评论的上下文中，我们将单词（al-Merratine）用作双重链，它完全与DNA的概念相匹配，DNA的概念通常不作为单个链而而是将其作为一对紧密地保持在一起。（附录1，图1）
技术术语词汇表
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MSLA产品术语-Cisco Catalyst SD -WAN
标准DNA许可证，并且只能用于：（a）备用客户设备在主要客户设备（例如，网络中断）或（b）负载平衡的主要客户设备（例如，将网络TRAIN）分布在主要客户设备和负载平衡辅助客户设备之间，以防止任何单个客户设备变得超负荷。您对HA DNA许可的使用应受到以下约束：（1）运行标准DNA许可证和HA DNA许可证的客户设备必须物理位于同一站点中，HA DNA许可的数量不得超过标准DNA许可证的数量（2）总计，不超过标准DNA的总组合DNA驾照和配对的标准DNA驾照的总和不超过标准的DNA驾照，并且（3）在同一站点配对的HA DNA许可证和
RQ-0523同意和表格术语...
本检查基于珠段的技术，该技术包括基于参考DNA（探针）合成的荧光标记的基因组材料的杂交，该材料以可靠且比例的方式代表所有人类基因组，这些基因组所有人类基因组，这些基因组和以微观质体的形式（也称为微rar射线或简单地驱动）在物理平台上排列。将杂交后获得的荧光信号强度与制造商的内在参考进行了比较，并根据所获得的和预期信号强度，估计的增长和损失之间的原因。这是已经在临床实践中实施的诊断技术。
信息图 - AI术语
一种经过培训的AI类型，可以在数据中找到数据模式（例如，图像，文本，音乐），没有明确的说明。它使用复杂的算法来生成可能从创新和令人惊讶到不准确和误导的材料。示例：chatgpt。
2024-LTO-术语和缩写词汇表。......
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黑色素瘤使用的医学术语
作为指南。每个患者都是不同的，会有不同的经历，本资源中包含的信息并不适用于所有患者。这些信息并非专门针对个人，因此患者务必咨询他们的专科医生或其他医疗专业人员（例如全科医生）了解影响其个人治疗和护理的任何具体事项。本指南中的信息并非旨在取代医疗信息或替代正式的专业建议或您的支持护理团队。澳大利亚黑色素瘤患者协会对因使用或依赖本资源中提供的信息而造成的任何伤害、损失或损害不承担任何责任。2024 年 2 月更新
具有前缀的医学病理术语的形态（...
医学术语在医学领域的理解和交流中起着至关重要的作用。植根于古老的语言，例如希腊语和拉丁语，由各种组成部分组成，包括前缀，后缀和元音组合。但是，在医学术语中识别单词形成的根源对于全面理解至关重要。这项研究旨在通过重点关注前缀“有氧运动”及其相关的医学病理术语来解决这一问题。通过系统分析，以“有氧运动”及其含义的医学病理术语列表进行了编译。这项研究揭示了了解医学术语根源的重要性，强调了它们在医学教育和实践中的相关性。这项研究有助于弥合医学术语中的知识差距，强调其在医学和教育领域的重要性。
入门机器人编程（ENPM 702，以前为ENPM809Y）节CP01和RO01术语：Summer/2024教授：Zeid Kootbally代词：他/他的Off 他的Off
课程描述ENPM702是一门高级课程，重点是在机器人技术领域内C ++编程的实际应用。通过理论讲座和动手项目的结合，学生将对C ++编程原理和专门针对机器人应用专门量身定制的C ++编程原理和技术进行全面的了解。该课程分为两个主要部分。在上半年，学生将学习C ++编程的基本概念，包括语法，数据类型，控制结构，功能和面向对象的编程（OOP）原理。将特别强调使用智能指针理解内存管理的复杂性，并利用标准模板库（STL）的功能进行有效的编码实践。在课程的下半年，学生将过渡到在机器人操作系统（ROS）框架中应用其C ++技能。通过动手练习和项目，学生将学习与ROS互动C ++代码，从而在不同的机器人组件之间进行沟通并促进复杂的机器人行为。此外，学生还将获得与ROS集成的强大仿真工具的实用经验，使他们可以在虚拟环境中设计，模拟和测试机器人系统。在课程结束时，学生将获得必要的技能，以熟练地开发和维护机器人应用程序的C ++代码库，以及将其代码集成在ROS生态系统中进行现实世界部署的能力。是从事机器人研究，工业或学术界的职业，ENPM702使学生拥有基本知识和实践经验，这对于快速发展的机器人技术领域的成功至关重要。
定义人工智能事件和相关术语
本文受益于 OECD.AI 人工智能事件专家组相关人员的口头和书面贡献，包括 Ahmet Yildiz（土耳其共和国工业和技术部）；Andrejs Vasiljevs（Tilde）；Annalore Verhagen（OECD）；Aurelie Jacquet（澳大利亚标准）；Barry O'Brien（IBM）；Carlos Ignacio Gutierrez（未来生命研究所）；Carlos Muñoz Ferrandis（BigScience）；Catelijne Muller（ALLAI）；Coran Darling（DLA Piper）；Craig Shank（独立专家）；Daniel Schwabe（里约热内卢天主教大学）；Elham Tabassi（NIST）；Eva Thelisson（人工智能透明度研究所）；Florian Ostmann（艾伦图灵研究所）；Heather Frase（CSET）；Ilya Meyzin（邓白氏）； Irina Orssich（欧盟委员会）；Jana Novohradska（斯洛伐克共和国）；Jessica Cussins（加州大学伯克利分校）；John McCarthy（奥雅纳公司）；Judith Peterka（德国）；Leonidas Aristodemou（经合组织）；Mark Latonero（白宫科技政策办公室）；Marko Grobelnik（约瑟夫·斯蒂芬研究所）；Mohammed Motiwala（美国）；Nicolas Miailhe（未来社会）；Nicolas Moës（未来社会）；Nozha Boujemaa（宜家）；Pam Dixon（世界隐私论坛）；Peter Addo（法国开发署）；Peter Cihon（GitHub）；Philip Dawson（Armila）；Prateek Sibal（联合国教科文组织）；Raja Chatila（IEEE）；Rayid Ghani（卡内基梅隆大学）；Rebecca Anselmetti（英国）；Sean McGregor（负责任的人工智能协作组织）；塞巴斯蒂安·哈伦斯莱本 (CEN-CENELEC)； Tatjana Evas（欧盟委员会）；蒂亚戈·吉马良斯·莫赖斯（巴西）；蒂尔·克莱因（AppliedAI）； Yolanda Lannquist（未来社会）；和 Yordanka Ivanova（欧盟委员会）。