XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System活动的
Arcep 对募捐活动的贡献
生成人工智能（“generative AI”）可能在经济的诸多领域发挥关键作用，并引发社会和经济问题。到目前为止，大多数注意力都集中在生成人工智能上，从个人数据保护和此类技术的某些用途所带来的风险的角度。然而，生成人工智能还引发了许多其他问题。因此，Arcep（法国电子通信、邮政和印刷媒体发行监管局）热烈欢迎欧盟委员会发起的征求意见活动，以确定生成人工智能领域的竞争挑战。为了响应这一征求意见活动，Arcep 旨在分享与竞争问题相关的初步考虑，同时也分享与互联网开放性和环境挑战的潜在影响相关的初步考虑。
暂时不活动的区域
FL065 SFC 区域因航空安全原因可通过 NOTAM (2) 激活，激活后由空天部队负责管理。不包括保持其状态的干扰部件： - LF-P 112、LF-P 218 L 和 LF-P 84， - LF-R 141、LF-R 154 LOW、LF-R 157 LOW、LF-R 195 和 LF-R 294 A 和 B（活动时）。CTR Brest、Lanvéoc、Landivisiau 和 TMA Iroise 的使用符合 ENR 5.1.5.1.C 标准。(1) 请参阅地图 ENR 5.1.5.1 - ZONE LF-R 29 和 ENR 5.1.5.1 C 了解穿透情况。（2）这是由 CNOA LYON MONT VERDUN 根据政府指示编制并传送给 DIRCAM/DUEA 的。DIRCAM/DUEA 将其发送给： - SIA，SIA 将其分发并附上至少 48 小时的实施通知。- 已复制到 DTA/MCU、DSNA/DO、CRG/BEP North-West、DSAC West、SNA West、CRNA West、CCMAR Atlantic 和 CECLANT LF-R 86 LA HAGUE (1)
经济活动的国内生产总值
通过合并新的数据源，改进的估计方法以及适用的国际标准，定义和分类的变化，从而提高了香港的GDP统计数据的质量，这是GDP编译框架上连续研究和开发的结果。这符合国际实践，即连续提高GDP统计数据的质量和可靠性。在非例行修订练习中，整个GDP及其组件可能会根据练习的范围进行修订
Brainlm：大脑活动的基础模型...
我们介绍了大脑语言模型（Brainlm），这是一个在6,700小时的FMRI记录中训练的大脑活动动态基础模型。利用了自我监督的掩盖预测训练，Brainlm表现出较小的调整和零摄像的推理任务的效率。微调允许准确预测年龄，焦虑和PTSD等临床变量以及对未来大脑状态的预测。至关重要的是，该模型可以很好地推广到训练期间未见的全新外部队列。在零射推理模式下，Brainlm可以直接从原始fMRI数据中识别固有的功能网络，而无需在培训期间任何基于网络的监督。该模型还产生了可解释的潜在表示，这些表示揭示了大脑活动模式和认知状态之间的关系。总的来说，Brainlm提供了一个多功能且可解释的框架，用于阐明人类脑活动的复杂空间动力学。它是一种强大的“镜头”，可以通过该镜头以新的方式分析fMRI数据的大量存储库，从而使更有效的解释和利用能够大规模地进行。这项工作证明了基础模型可以推进计算神经科学搜索的潜力。
关于商务部根据公法 117-167 第 104 条 A 部分开展的机会和包容性活动的第一份年度报告
商务部半导体生产有益激励措施 (CHIPS) 计划办公室很高兴向国会提交第一份年度报告，内容涉及商务部根据《CHIPS 法案》第 117-167 号公法第 104 节 A 部分（“第 104 节”）1 所采取的行动。第 104(a)–(b) 节指示商务部长根据 PL 116-283 第 9902 节、《2021 财年威廉·M·（麦克）·索恩伯里国防授权法案》（15 USC 4652）在 CHIPS 激励计划内开展活动，并“指派人员领导和支持这些活动”。第 104(c) 节规定了三项主要活动：（1）评估 CHIPS 资助申请人的资格，（2）确保获奖者履行对经济弱势群体的承诺，以及（3）增加“经济弱势群体、少数族裔企业、退伍军人企业和女性企业的参与和推广”。2
气候变化对经济活动的动态因果影响 - 分解的小组
本文调查了气候变化对印度经济增长的长期影响，无论是在整个地区和部门的总体和分散水平上。建立了一个简单的拉姆西模型，以表明资源丰度，气候暴露和国家能力影响资源动员的生产率和效率提高的速度决定了区域增长。横截面增强自身重试的分布滞后模型（CS-ARDL），可解决内生性，异质性和横截面依赖性，其随机趋势在1980年至2019年的29个主要州使用，确认了温度升高对总成分生产率以及产生的经济增长的显着和负面影响。平均而言，一个Celcius的温度升高降低了约3.89％，在各州，部门和收入群体之间存在很大的差异。发现影响生态损害和劳动效率变化的劳动关系，工业化水平，森林覆盖范围以及劳动力和资本差异的变化是造成TFP差异以及由此产生的增长的原因。我们的估计系数与预计的温度相结合表明，由于其依赖农业和生态资源，预计较贫穷，更发达的状态将比其他国家更脆弱。从严格的缓解情景（SSP1-2.6）到业务 - 公平场景（SSP5-8.5），GSDP增长预计将在2020年中降低5.25％至24.51％。JEL代码：O44，Q54，Q51，Q54。 关键词：气候变化，经济增长，印度，小组数据，适应JEL代码：O44，Q54，Q51，Q54。关键词：气候变化，经济增长，印度，小组数据，适应
针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造 通过脉冲激光沉积在石墨烯上的远程外氧化物远程外观上的生长动力学控制 数字病理中人工智能的未来 达到LFP电池的强大状态估计 商业车队中的电池电动汽车 人脑活动的时空复杂性结构 碳纳米功能化的大孔镍泡沫 内质网应激和过敏性接触性皮炎的炎症反应 整个生命周期的皮层卷 - RWTH出版物
通过2D材料的远程外观远处为研究和应用打开了新的机会，克服了经典外观的某些局限性，并允许创建独立层。然而，将石墨烯作为金属氧化物远程外观的2D中间剂具有挑战性，尤其是当通过脉冲激光沉积（PLD）进行时。石墨烯层可以很容易地在通常施加的高氧气压力下氧化，并且血浆羽流的高度动力学颗粒的影响会导致严重的损害。在这项研究中，解决了这两个方面：氩气被作为惰性背景气体引入，以避免氧化并减少血浆物种对石墨烯的动力学影响。激光斑点尺寸被最小化以控制等离子体的羽流和颗粒通量。作为模型系统，钛酸锶（Sto）是在石墨烯缓冲的STO单晶上生长的准同性恋。拉曼光谱法以评估石墨烯层的2 d，g和d带指纹，并评估沉积后层中层的缺陷结构。我们的结果证明，通过降低激光斑点大小和使用高氩增压提供了对生长动力学的控制，这提供了一种关键策略，以保存PLD期间缺陷密度低的石墨烯，同时允许结构相干氧化物层的一层生长。该策略可能会概括为许多复杂氧化物的PLD远程外延，为使用广泛可访问的PLD工艺将2D材料与复杂氧化物集成开辟了道路。
桑德兰市议会1活动的细节（即...
2.1哪些数据和智能已告知活动？《环境法》正在引入开发的新要求，以交付可衡量的生物多样性净收益至少为10％。要求在2024年2月12日之后提交的任何主要计划申请以及2024年4月2日以后提交的大多数次要计划申请。虽然开发商有责任提供由于开发而需要的任何净收益，但人们承认，可能不可能在开发场所提供必要的净收益，因此可能需要进行异地缓解措施。由于理事会在城市内拥有相当大的土地持有，包括自然保护价值，因此应该研究利用理事会拥有的土地来交付生物多样性净收益，因为这将支持城市内部的发展，并提高理事会拥有土地的管理和生态价值。为了调查利用理事会拥有的土地作为BNG资源的最佳机制，理事会官员一直通过在线资源，培训和与其他相关利益相关者（例如达勒姆野生动物信托基金会和邻近当局）通过在线资源，培训和对话来收集情报。考虑了所有选择后，可以认为与达勒姆野生动植物信托（或其他适当的交货伙伴）达成长期租赁协议将代表最佳选择。
百慕大和气候变化：海平面上升和变化风暴活动的影响执行报告
s HORLINY M Anaagement for Nits ............................................................................................................................................................................... 10 H AZARD M APPING ............................................................................................................................................... Oastal in Ulnerability I NDEX M Appning ............................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................
基于机器学习的电子商务广告活动的优化
摘要：电子商务平台促进了零售商开展广告活动的目的，目的是推广其产品。营销人员需要通过在线广告（AD）来产生对其产品的需求。游戏理论和连续实验的基于反馈的广告优化对于实现大规模效率有效的广告至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种利用Ma-Chine学习和统计技术来优化电子商务广告活动的解决方案，打算创建最佳且有针对性的广告活动策略。这里使用的数据集是亚马逊的电子商务数据集，该数据集是从一家著名的电子商务公司获得的。拟议的工作探讨了这些关键方法：为了预测盈利能力和竞选印象，我们使用第一种方法实施了模型，将统计技术与机器学习算法融合在一起。结果提供了算法之间的比较，并将其视为观察到的结果。在第二种方法中，我们利用K-均值聚类算法和贝叶斯信息标准（BIC）技术来建立关键字性能，广告系列盈利能力和竞标策略之间的相关性。在总结的方法中，我们介绍了一种创新的模型，该模型使用联合概率分布和高斯功能来确定广告活动的盈利能力。此模型生成多元密度图，从而实现了全面的探索，以更好地综合和预测盈利能力，特别是在AD支出回报率（ROAS）方面。例如，我们现在可以回答诸如：盈利能力（ROAS）和竞选活动变化的意识（百分比份额）随着预算的变化如何？盈利能力（ROA）和意识（百分比份额）如何具有不同的投标值变化？这些见解提供了有价值的信息，以优化范围的性能，并就预算分配，投标调整和整体活动结构做出明智的决定。结果提供了实用的见解，可以通过制定有效和有针对性的策略来优化广告活动的性能。