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认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。通常，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相关，但是SMH的确是对现有但非正式的显式的精确表征，因此，为了充分说明它必须描述现存的，有争议的“认知用法”，具有包容性的意义。
认知作为对代理行为的敏感管理
4对于carnapian阐述的粉丝：我们可以考虑认知的挑剔概念（一种不精确的，旧的概念），以及科学的包容性认知（我的分析）的概念（我的分析）是一种陈旧的表达（一种新概念），是在理论上或陈述表达的概念）。模块化分析是阐明剂的非标准形式。一般而言，显式的扩展可以与其显式的扩展显着相差，但是SMH是现有
麦格理会议演讲
(1) 摩根士丹利分析师 Rob Koh（《澳大利亚金融评论报》2020 年 4 月 27 日 - https://www.afr.com/companies/energy/nsw-coal-power-lowest-for-five-years-20200426-p54nai） (2) https://www.energynetworks.com.au/miscellaneous/covid-19-electricity-and-gas-network-relief-package/。 (3) 小型企业客户，年用电量低于 40 兆瓦时（基于 2019 年），且使用量低于该期间历史平均用电量的 25%。未拖欠或未接受政府补贴的住宅客户
数字信号处理：从理论到实用...
电子邮件：rajeshupadhyay1@gmail.com摘要：数字信号处理（DSP）是一项至关重要的技术，它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分，并根据数学概念（例如傅立叶分析，离散时间信号和Nyquist定理）强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用，展示了其在音频处理，图像操纵，电信，生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向，包括它与机器学习，量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理，数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力，反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之，DSP不仅是一种技术，而且是一种动态力量，它通过提高生活质量，推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字：数字信号处理，傅立叶分析，实际应用，挑战，未来方向
Kjeldahl经验：从理论到实践
计划时间表大学大学生物化学与生物技术研究所Pir Mehr Ali Ali Ali Ali Shaharid农业大学来宾到达8:30 AM - 04：00 pm 10:00 AM来自Holy Quran 10:10 Am欢迎地址，欢迎地址课程：Kjeldahl仪器和分析”上午10:30讲话，首席嘉宾上午11:00 AM SAQIB JABBAR博士，高级科学官员食品科学雷达研究所，NARC，伊斯兰堡，“氮确定的质量控制方面”
DLR的Carnot-Batter研究：从理论到示范DLR的Carnot-Batter研究：从理论到示范
〜2 200名在斯图加特，科伦，汉堡和乌尔姆〜27 mio的员工。欧元年度预算和50％的第三方资金
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
