塞尔维亚共和国公共法警 Dragana Vojvodić Posl。编号:II 453/24 日期:2024 年 8 月 28 日。贝尔格莱德公共法警 Dragana Vojvodić 代理执行程序,执行债权人为 G10 INVEST DOO BEOGRAD,贝尔格莱德 - Zvezdara,Rudo 3,MB:21991678,PIB:114231417,由律师 Radmilo Stojić 代表,贝尔格莱德 - 斯塔里格勒,Obilićev venac 4,公寓:4,针对执行债务人 PERMANO DOO BEOGRAD,贝尔格莱德 - 斯塔里格勒,Obilićev venac 4,公寓:3,MB:21340464,PIB:110345595,根据 2024 年 6 月 11 日执行决定 II 798/24,通过出售房地产收取金钱债权进行执行。由贝尔格莱德商业法院颁布,于 2024 年 6 月 24 日生效。以及 2024 年 7 月 3 日第 II 453/24 号关于实施房地产执法的结论。年,根据第 186 至 188 条的规定。 《执法和安全法》(《塞尔维亚共和国官方公报》,第 106/2015 号、第 106/2016 号 - 权威解释、第 113/2017 号 - 权威解释、第 54/19 号和第 09/20 号 - 权威解释),2024 年 8 月 28 日。年,带来
在解决全球正义,公平和双重标准问题方面提升非洲的观点至关重要。从多边主义的撤退源于错误的看法,即全球解决方案与国家议程不符。此观点必须改变。领导者对全球解决方案在应对全球挑战方面可以发挥的关键作用的认可是为了解决跨削减和跨维度的问题,从而影响整个国际社会。应根据相互尊重和互惠重建合作。必须放大非洲领导人对和平,安全和发展未来的声音,尤其是在未来峰会的领导下。考虑到这一点,非洲政府,非洲联盟(AU)以及区域经济社区/区域机制(REC/RMS)及其国际合作伙伴被邀请到:
摘要。本文的目的是通过比较几种基于基于传统的机器学习(ML)技术的基于基于的传统机器学习(ML)技术分类方法来研究用于研究认知障碍(FDG,淀粉样蛋白和TAU PET)的脑分子成像报告的结论。定义了两个目的:在所有三种方式中识别阳性或负面结果,并为阿尔茨海默氏病(AD),额叶痴呆症(FTD),Lewy Bodies Dementia(LBD)提取诊断印象。通过对日内瓦大学医院的核医学和分子成像部报告的166个报告的手动平行注释创建了一个数据集。对6个机器学习(ML)算法(支持向量机(线性和径向基础功能),天真的贝叶斯,逻辑回归,随机福雷斯特和K-Nearest邻居)进行了培训和评估,并具有5倍的交叉验证方案,以评估其性能和概括性。最好的分类器是SVM显示以下准确性:FDG(0.97),TAU(0.94),淀粉样蛋白(0.98),定向诊断(0.87(0.87用于AD,FTD,FTD,LBD之间的诊断,未确定,未确定,其他),铺平了Paradigm在Paradigm中的核对范围内的核医学研究。
1 意大利罗马 Bambino Gesù 儿童医院肾脏病实验室,IRCCS;2 英国莱斯特大学心血管科学系;3 美国马萨诸塞州波士顿波士顿大学 Chobanian & Avedisian 医学院和波士顿医学中心医学系肾脏病科;4 法国南特大学中心医院肾脏病系;5 法国南特 INSERM UMR S1064;6 英国伦敦大学学院肾脏和膀胱健康中心;7 西班牙马德里康普顿斯大学免疫学、眼科学和 ORL 系;8 西班牙马德里十月十二日医院研究所 (imas12) 慢性病和移植领域;9 意大利比萨大学临床和实验医学系-风湿病科; 10 意大利拉尼卡 Mario Negri IRCCS 农业研究所 Aldo e Cele Daccò 罕见疾病临床研究中心;11 英国伦敦汉默史密斯校区帝国理工学院免疫学和炎症系炎症性疾病中心;12 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院医学系肾脏病分部;13 美国科罗拉多州奥罗拉科罗拉多大学安舒茨医学院肾脏病和高血压分部;14 比利时布鲁塞尔 KDIGO;15 比利时布鲁塞尔鲁汶天主教大学圣吕克大学诊所;16 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院医学系肾脏病科塞尔兹曼肾脏健康研究所; 17 美国爱荷华州爱荷华市爱荷华大学卡弗医学院分子耳鼻咽喉科和肾脏研究实验室;18 美国爱荷华州爱荷华市爱荷华大学卡弗医学院内科系、肾脏病分部;19 美国爱荷华州爱荷华市爱荷华大学卡弗医学院儿科系、肾脏病分部
结论表达了有关假设结果的证据强度。结论并不代表特定假设是正确的概率。该概率取决于法医专业知识领域之外的其他证据和信息,并且不在本报告的范围之内。
比利时主席国向欧盟经济与金融理事会通报了特设委员会第一次会议的成果。据主席国介绍,特设委员会主席提出了下一步行动的时间表,包括分发职权范围的零草案,以及在第二次实质性会议前为联合国会员国和利益攸关方提供书面意见的机会。主席国还报告说,会议强调了联合国各会员国和集团的立场存在显著差异,特别是发达国家和发展中国家之间的立场,需要进一步努力取得进展,以期就一些问题达成共识,同时确保该框架有效满足所有国家的需求。
15%的成年工人担心自己可能会因人工智能技术而彻底失去工作,尽管在某些欧盟国家,例如希腊、波兰和斯洛伐克,大约五分之一的工人表达了这种担忧。 在常规和不稳定的工作(即工作稳定性有限)和低技能职业中,工作自动化的风险更高。在工人使用计算机化机器执行工作任务的工作中,这种情况尤为普遍。 与完全失去工作相比,更高比例的工人声称人工智能对他们的工作任务产生了影响。20%的成年劳动力认为人工智能可以完成他们一半以上的工作任务。 虽然30%使用人工智能技术和工具完成工作的人经历了一些任务破坏,但41%的人不得不做一些新任务。对于68%的人来说,人工智能技术的主要影响是使他们能够更快地完成工作任务。