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英语应试词汇必备 - 加拿大移民留学门户网站
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门户网站kombat
下图表示2023年6月23日至9月19日之间的“ Pravda”网站的出版物数量。第一个活动的峰值与Pravda-de的2023年6月24日在2023年6月24日发表1,687篇文章有关。] com。这个高峰和其他“ Pravda”站点的出版物缺乏出版物，可以将其解释为管理员在逐渐开始在其他门户上发布的新生态系统的正确功能的管理员。在此期间，这是一天21的一天中发布的第二大文章。总共在不到三个月的时间内，这五个门户发布了152,464篇文章。
四氯乙烯 - 化学物质门户网站
在人类中，许多研究指出癌症（造血系统、肝脏、膀胱、肺部、食道）与吸入四氯乙烯之间可能存在联系，但人口规模有限，超额风险仍然很低。可能存在偏见；因果关系不成立。只有与膀胱癌发生的关联似乎已达成共识。对于口服暴露的观察有很多，但由于经常与其他物质同时暴露，因此解释有限。
斯洛文尼亚： - 门户网站 GOV.SI
从发展和欧盟政策的角度看，将斯洛文尼亚纳入全欧洲交通运输网尤为重要，因为该网络与斯洛文尼亚的中心地理位置和科佩尔港紧密相连，并与波罗的海-亚得里亚海走廊相连，因此也与斯洛文尼亚位于阿尔卑斯山-亚得里亚海-多瑙河地区、中欧和地中海的位置有关，这也涉及北亚得里亚海沿海国家之间的合作。这些代表斯洛文尼亚主要市场的地缘政治区域和共同的文化区域将成为斯洛文尼亚外交政策的重点，该政策将继续把对私营部门的支持作为其支柱之一。斯洛文尼亚将特别关注提高经济外交服务的质量，扩大和加强海外经济部门，并为经济顾问提供培训。斯洛文尼亚的外交政策将支持经济、教育和科学领域的利益，努力推行国家交通和能源战略，鼓励有前途的初创企业在国外市场上占有一席之地。斯洛文尼亚各部委，特别是负责经济、技术和科学的部委之间的密切合作对于向私营部门提供协调和全面的支持至关重要。斯洛文尼亚将利用其外交网络加强其科学和文化外交，为文化和创意产业提供支持，并鼓励斯洛文尼亚教育、研究和创新过程的参与者与全球发展中心的技术巨头建立联系。
斯洛文尼亚： - 门户网站 GOV.SI
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斯洛文尼亚： - 门户网站 GOV.SI
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蓝细菌网络门户网站
Cyanocyc是一个Web门户网站，它将有关蓝细菌基因组的信息集成了非常丰富的数据库收集，并与大量的生物信息学工具集合。它是为了满足蓝细菌研究和生物技术社区的需求。当前在蓝藻中的277个注释的蓝细菌基因组中补充了计算推断，包括预测的代谢途径，操纵子，蛋白质复合物和直系同源物；并从外部数据库中导入的数据，例如蛋白质特征和基因本体论（GO）术语，从Uniprot进口。五个基因组数据库进行了手动策划，并提供了来自十几个蓝细菌专家的输入，以纠正错误并整合了来自1,765多个已发表文章的信息。Cyanocyc具有涵盖基因组，代谢途径和调节信息学的生物信息学工具； OMICS数据分析；和比较分析，包括在直系同源基因排列的多个基因组的可视化以及多种生物的代谢网络的比较。cyanocyc是一种高质量的可靠知识库，它通过使用户能够使用其强大的搜索工具快速找到准确的信息来加速科学家的工作，从而通过引用的专家迷你浏览量来了解基因功能，从而快速使用其交互式可视化工具来快速获取信息，并为基础研究提供更好的决策。
人工智能：- Gov.br 门户网站
1.1.人工智能 20 世纪 50 年代中期，人工智能的先驱者们开始了一项雄心勃勃但目标明确的使命：在机器上重塑人类智能。最初，人工智能领域可以分为两类：“基于规则”的方法，该方法教计算机根据逻辑规则思考（如果 X，则 Y）和“神经网络”方法，该方法旨在模仿生物神经元网络的架构，接收和传输信息，其中通过提供给定现象的大量示例来进行学习，从而使这些网络能够识别模式。从 2012 年开始，神经网络开始受到关注，这次是以“深度学习”的形式，展示了该领域在解读人类语音、翻译文档、识别图像、预测消费者行为、识别欺诈甚至驾驶汽车方面的巨大潜力 1 。人工智能（AI）的定义多年来不断演变，但我们可以理解为是指模仿人类智能执行任务的系统或机器，能够基于所收集的信息在自我优化的过程中不断迭代改进，而不需要人类活动来配置它。为了实现这一目标，该系统借鉴自身的经验，找出最有成效的做法，使流程更加有效。这是通过数百万数据的互连和模式识别来实现的。因此，使用人工智能后，受外部因素影响而导致的人为行为故障几乎为零。人工智能被认为是最重要的新兴技术之一，它推动了几乎所有行业的根本性变革，包括农业、医疗保健、交通运输、教育等。该领域专利活动的增加反映了该技术的快速增长。如图1所示，深度学习被认为是人工智能的核心技术之一。它可以表示为机器学习的一个子集，其中神经网络（受人脑启发的算法）可以适应并从大量数据中学习，也可以看作是预测分析的自动化 2 。机器学习也是人工智能的核心部分，可以理解为人工智能的一个子集，其中所使用的算法允许机器基于对给定数据集的观察和分析自主“学习”，而无需特定的编程。此类别包括（但不限于）深度学习。如图 1 所示，尽管所有机器学习都是人工智能，并非所有人工智能都基于机器学习。