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World File Search System耶众
WASH 项目助理工作地点：北阿卜耶伊，......
责任和义务 1. 定期对活动现场进行监测访问并分享工作执行进度的详细更新。 2. 进行技术评估并分析收集到的数据，以便在需要时实施 WASH 和基础设施项目。 3. 根据评估结果确定制定概念说明和提案所需的投入，包括设计 WASH 基础设施活动并根据苏丹的市场价格估算成本。 4. 确定任何电气安全问题或需要定期升级的区域，确定电池存储容量和逆变器规格，包括毗邻的电气基础设施。 5. 编制全面/详细的工程量清单（BoQ），概述：所有水设施组件、预算。 6. 在需要时协助准备招标过程的最终招标文件。 7. 履行可能分配的其他职责。
巴约西亚后的机器学习耶利米亚knoblauch
摘要在这次演讲中，我对机器学习社区的e orts提供了我的观点，以避免具有贝叶斯特征的推理程序，这些特征超出了贝叶斯作为认识论原则的统治。我将解释为什么需要这些效果以及它们采取的形式。着眼于我对领域的一些贡献，我将探讨社区中一些最重要的里程碑以及未来的挑战。在整个过程中，我将提供领域的成功案例，并强调一旦我们敢于超越正统贝叶斯程序，这些新机会向我们开放。
Cas12a 在解脂耶氏酵母中起指导作用
摘要 全基因组功能性遗传筛选已成功发现基因型-表型关系并设计新表型。虽然广泛应用于哺乳动物细胞系和大肠杆菌，但在非常规微生物中的使用受到限制，部分原因是无法准确设计此类物种的高活性 CRISPR 向导。在这里，我们开发了一种针对所选生物体（在本例中为产油酵母解脂耶氏酵母）的 sgRNA 设计实验计算方法。在不存在非同源末端连接（主要的 DNA 修复机制）的情况下进行负选择筛选，用于生成 SpCas9 和 LbCas12a 的单个向导 RNA (sgRNA) 活性谱。这种全基因组数据作为深度学习算法 DeepGuide 的输入，该算法能够准确预测向导活性。 DeepGuide 使用无监督学习来获取基因组的压缩表示，然后通过监督学习来映射具有指导活性的 sgRNA 序列、基因组背景和表观遗传特征。全基因组和选定基因子集的实验验证证实了 DeepGuide 能够准确预测高活性 sgRNA。DeepGuide 提供了一种生物体特异性的 CRISPR 指导活性预测因子，可广泛应用于真菌物种、原核生物和其他非常规生物。
里耶卡大学 2021 - 2025 年战略
• 责任 责任——我们相信，机构自治、学术诚信、学术自由以及对科学和艺术卓越与创造力的追求是取得真实和高质量成就的先决条件 • 开放 开放——我们培养好奇心、勇气、包容性、多样性、参与度和团结精神，将其作为进步和公正机构的必要条件 • 创新 创新——我们认识到可持续发展、社区参与、满足劳动力市场和未来就业需求的教育以及知识转移作为学术机构社会信任支柱的重要性 • 联系 联系——我们合作并鼓励各种形式的国际关系，以真实地促进欧洲和平、启蒙和和谐关系的价值观
耶尔 LE PALYVESTRE AD 2 LFTH APP 01 方法...
特殊说明 AD 跑道 05/23 的使用条件：主跑道 跑道 13/31：仅在气象条件不再允许使用 05/23 或无法使用时才可使用的辅助跑道 13：禁止 LDG，除经 AD 主管豁免的国家 ACFT 外 跑道 31：禁止在顺风分量中 LDG 风速限制：所有 QFU，最大侧风限制 25 kt 干跑道，20 kt 湿跑道，按平均风计算 为了减少噪音污染，如果气象条件允许，跑道 05/23 优先于 TKOF PAPI 跑道 05：强制昼夜使用 跑道带的特殊存在： - 在 05 跑道最后 1000 米向北：带有红色夜间标记的围栏：高度2.5米，峰顶高度3.86米；土丘：43°06'12''N - 006°09'16''E； 05 号跑道沿线的运河：43°06'14'' - N 006°09'18''E - 05 号跑道带南侧末端：带红色夜间标记的围栏：高 2.5 米，顶峰海拔 3.07 米 QFU 05 北侧和南侧有沼泽 QFU 05 北侧有未标记的温室，43°06'05.85''N - 006°08'58.78''E，高 25 米，圆圈直径 500 米
REGROW：重新构想全球众包，实现更好的人机协作
众包工作者默默地推动了当今许多基于人工智能的产品的发展，一些在线平台通过便捷的劳动力市场提供大量数据标记和内容审核任务。HCI 社区越来越有兴趣研究当前模型中固有的以工人为中心的问题，并寻求未来可以实施的潜在改进。本次研讨会探讨了如何从重新构想的众包平台视角提供更公平、公正和有益的体验。这不仅包括工人，还包括平台，他们可以从更好的工人入职、技能开发和成长流程中受益。我们邀请有远见的人以各种形式就这一主题发表看法，以向 CHI 社区传播以工人为中心的研究和发展的意识。作为研讨会上互动构思工作的结果，我们阐明了以众包平台为中心的研究的未来方向路线图。最后，作为一个特定的兴趣领域，研讨会试图从全球南方国家的背景下研究众包工作，近年来，众包工作已成为一个重要但研究不足的众包市场。
用于普遍空气质量的众包感知物联网架构...
摘要：在城市或移动方案中对空气质量的普遍评估对于个人或全市范围的减少曝光行动设计和实施至关重要。部署监管等级和低成本固定和移动设备的高分辨率混合网络是开发此类知识的主要推动力，既可以作为主要信息来源，又是验证高分辨率空气质量预测模型。实时和个人暴露监测的能力也被认为是开拓体监测和未来预测医学方法的主要驱动力。利用化学感测，机器学习和物联网（IoT）专业知识的专业知识，我们开发了一种综合体系结构，能够满足这个具有挑战性的问题的要求。此处报告了有关设计，开发和验证程序的详细说明，以及两年验证工作的结果。
梅耶博格公司介绍 2024 年 3 月
本演示稿由本公司编制，包含从第三方来源获得的信息。本演示稿旨在提供集团业务的总体概述，并不涉及、也不声称涉及有关本公司和集团的所有方面和细节。本演示稿中包含的信息和意见并非全面，且截至本演示稿日期或本文指定的日期提供。此外，本演示稿可能包含本公司从行业出版物和调查或其他类似来源获得的市场份额和行业数据。本公司可能无法获取从公共来源提取的数字数据、市场数据和其他信息背后的事实和假设，本公司、集团的任何成员或其各自的董事、高级职员、员工、股东、关联公司、代理商和顾问均无法核实此类信息，也不对此类信息的准确性承担任何责任。因此，不应过分依赖本演示稿中包含的任何数字数据或市场数据。
纳扎尔巴耶大学的高级电池材料研究：评论
随着新技术的快速开发，具有更好的电化学特性的储能设备的请求也正在增加。因此，必须进行更新颖，有效的能源储能组件的搜索和开发。在哈萨克斯坦，有几个小组在储能设备领域进行研究。 其中一个是曼苏罗夫教授的研究小组，我们有很长时间的富有成果的合作。 Group at Nazarbayev University do research in design and investigation of advanced energy storage materials for high performance energy storage devices, including lithium-ion batteries, sodium-ion batteries, lithium- sulfur batteries, and aqueous rechargeable batteries, employing strategies as nanostructuring, nano/micro combination, hybridization, pore-structure control, configuration design, 3D printing, surface modification, and组成优化。 本手稿审查了纳扎尔巴耶夫大学科学家提供的有关高级电池材料的研究。在哈萨克斯坦，有几个小组在储能设备领域进行研究。其中一个是曼苏罗夫教授的研究小组，我们有很长时间的富有成果的合作。Group at Nazarbayev University do research in design and investigation of advanced energy storage materials for high performance energy storage devices, including lithium-ion batteries, sodium-ion batteries, lithium- sulfur batteries, and aqueous rechargeable batteries, employing strategies as nanostructuring, nano/micro combination, hybridization, pore-structure control, configuration design, 3D printing, surface modification, and组成优化。本手稿审查了纳扎尔巴耶夫大学科学家提供的有关高级电池材料的研究。
在多任务众包系统中以同意驱动的数据重复使用：by-design解决方案
移动人群允许在时间和空间上收集大量数据，以养活我们的环境知识，并将这些知识与用户行为联系起来。但是，移动人群面临的一个重大挑战是保证为贡献用户保存隐私。众包系统中的隐私保存导致了两种主要方法，有时是合并的，分别是为了换取奖励的隐私，并利用了增强隐私的技术'''匿名化数据'。尽管相关，但我们声称这些方法不能充分考虑到用户对所提供数据的使用的容忍度，以便人群系统保证用户保证用户的预期机密水平，并促进了对不同任务的人群的使用。为此，我们利用了completeness属性，该属性可确保所提供的数据可用于所有者同意的所有任务，只要它们与其他来源进行分析，并且由于用户对用户的相关贡献而没有违反隐私的侵犯，并且更加严格的隐私要求。因此，挑战是要在分析数据时确保completentions在允许数据中用于尽可能多的任务，并促进所得知识的准确性。这是通过对数据分布敏感的聚类算法来实现的，该算法优化了数据重用和实用程序。使用SGX飞地的原型实现进一步允许运行实验，以表明我们的系统会导致合理的性能开销，同时为恶意对手提供强大的安全性。尽管如此，即使在有恶意的对手能够在服务器端起作用的恶意对手，我们至关重要的是，我们为此引入了by-design-by-design架构利用可信赖的执行环境。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。