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5. 公开招标地点和日期 （1）地点：日本陆上自卫队留萌卫戍部队休息室 （2）日期和时间：2024 年 7 月 30 日星期二上午 10 点 6. 参加资格 （1）不属于《预算、会计和审计法》第 70 条规定的人员。此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）已完成2022年度、2023年度、2024年度防卫省竞标资格（各省厅统一资格）登记手续，并已获得合格人员认证，“货物销售”等级为“D”以上，具备参加北海道地区竞标的资格。 （4）该人不属于“暂停与设备等及服务采购相关的指定等”附件的对象。 （5）该人目前没有受到合同官员或其他类似人员的交易暂停。 7.保证金等事项 （1）投标保证金：免除（但是，如果未按照《投标和签订合同指南》的规定办理合同手续，则中标人将被视为未同意签订合同，并将收取中标金额的百分之五的罚款。） （2）合同保证金：免除（但是，如果承包商不履行合同，则至少要收取合同金额的百分之十的罚款。） （3）延误赔偿金：每延误一天，将收取合同金额的千分之一或以上。 8. 无效投标 （1） 不具备第 1 项规定的参加竞标所需资格的人员所作的投标。 （2） 投标金额、投标人名称和印章难以确定的投标。 （3） 违反其他有关投标条件的投标。 （4） 通过电报或传真进行的投标。 （5） 投标人在投标开始时间之前迟到的投标。 （6） 未履行有关排除黑社会组织的承诺的人员所作的投标和承诺，且包含虚假内容或出现违反承诺的情况。 9. 中标确定方法
长链非编码RNA 编码的微肽研究进展
[摘要]长的非编码RNA（LNCRNA）是由200多个核苷酸构成的RNA分子，表现出相对较低的序列保护。很长一段时间以来，它们被视为“转录噪声”，即在生物领域中的非功能性RNA分子。近年来，随着研究的进步，科学家们在lncrnas中揭示了许多小型开放式阅读框（SORF），其中一些可以编码微肽。这些微肽已被证实参与了各种细胞过程和基因表达调节网络，扮演着至关重要的作用。这一发现为进一步探索生活活动以及临床诊断和疾病治疗的新研究方向开辟了新的研究方向。本综述总结了LNCRNA编码的菌根在病理和生理过程中的作用，微肽的亚细胞定位和功能机制以及微肽研究方法的进展，旨在为新型积分基于磨性的诊断诊断和治疗方法提供洞察力和参考。[关键词]长的非编码RNA；小开放阅读框；微肽；肿瘤
VOLUSIA县标题VI非歧视政策和计划
遵守1964年《民权法》第六章，1990年的《美国残疾人法》以及其他联邦和州歧视法律和法规是沃卢西亚县的政策。该县禁止其所有计划，服务和活动中的员工，承包商和顾问歧视。该县致力于确保任何人都没有被排除在于种族，颜色，性别，宗教，国籍，年龄，年龄，收入，残疾或家庭状况的参与或剥夺其服务的好处。
AI法对非歧视法和算法公平的影响
摘要AI中的公平性话题，如命运（AI）社区中的命运（公平，问责制，透明度和道德规范）所引起的，在过去几年中引发了有意义的讨论。但是，从法律的角度来看，特别是从欧盟法律的角度来看，仍然存在许多公开问题。算法公平旨在减轻设计级别的结构不平等，而欧洲非歧视法是针对部署AI模型后的个体歧视案例量身定制的。AI ACT可能会通过将非歧视责任转移到AI模型的设计阶段来弥补这两种方法迈出巨大的一步。基于对AI法案的综合阅读，我们对法律以及技术执行问题发表评论，并提出对偏见检测和偏见校正的实际含义，以指定并符合特定的技术要求。
应急发电机检查和维护服务
2024年6月19日 — （4）防卫政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长...... （3）设计文件中指定的标有JIS或JAS标记的材料或标准、准则等......
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。