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ma经济学hons.cdr
M.A.考虑到进入行业需要理论和实用技能，经济学计划已开发出来。该部门为经济理论和原则提供了坚实的基础，但特别着眼于研究其与实践世界的相关性。将要求学生分析经济环境和政策，以评估外部因素的影响。
心脏的工作
建立坚实的未来：403（b） /罗斯退休储蓄计划•作为我们对您财务福祉的承诺的一部分，Lionheart的所有员工都有资格参加我们的403（b） / Roth IRA计划。•从加入我们的Lionheart家族的那一刻起，您就有机会开始贡献和确保您的财务未来。•根据我们的退休储蓄计划，我们有权控制自己的财务旅程，并为未来几年建立坚实的基础。通过灵活的支出帐户（FSA）计划最大化您的储蓄•我们了解在管理医疗费用方面的灵活性的重要性。这就是为什么我们为合格的员工提供FSA计划的原因。•我们的医疗灵活支出帐户和依赖的护理灵活的支出帐户旨在帮助您最大程度地减少税收负担，从而使您对辛苦赚钱的钱有更多的控制权。•使用我们的FSA计划，您可以享受医疗，牙科和愿景保费的税前扣除额，以及为各种合格资格
深度学习的自动纤维结构组织分割在乳腺磁共振成像筛选
摘要。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。 当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。 的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。 为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。 结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。 我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。 这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。 我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。
Nitro游戏 - 执行其多平台策略
Redeye在Nitro Games的第四季度2024报告后提供了更新，该报告比预期的要好得多。通过第四季度的结果，我们可以得出结论，Nitro Games在艰难的市场中具有强大的2024年。随着具有数字极端和Netflix的正在进行的项目，该公司为2025年提供了坚实的基础，我们希望这是我们看到自出版业务增长的一年。
使用 Python 从头进行数据分析：分步指南
AI Sciences Books 使用 Python 和 R 等计算机科学编程语言探索人工智能和数据科学的各个方面。我们的书籍可能是最适合初学者的书籍；对于任何想要从头开始学习人工智能和数据科学的人来说，它都是循序渐进的指南。它将帮助您打下坚实的基础，并让您轻松学习任何其他高级课程。
cflingo的设计，实施和评估...
摘要：生成人工智能（GAI）的最新进展已导致了GAI集成平台的发展，以增强外语学习。但是，这样的平台的有效设计，开发和评估需要强大的理论框架。这项基于设计的研究应用了基于任务的语言教学（TBLT） - 特别是认知假设（CH）和三合会组成框架（TCF），以告知CFLINGO的设计和实施，这是一个综合的中国语言学习平台。该研究解决了三个关键查询。首先，研究研究了认知假设如何为平台内的任务测序提供信息。通过逐步提高任务复杂性，平台脚手架学习者的认知负载，以结构化和支持的方式将其从更简单到更具挑战性的任务引导。第二，它探讨了三合会组成框架在通过迅速的工程技术增强平台适应性方面的作用，从而优化了任务条件，以解决学习者的不同熟练程度并提供量身定制的反馈，从而为有意义的语言实践创造了机会。第三，该研究通过开放式的回答和对26名使用CFLingo的大学生的访谈来评估平台的有效性。调查结果表明，任务测序和自适应反馈增强了任务真实性，提高了绩效并丰富了学习经验。这些见解为未来的GAI集成语言学习平台提供了宝贵的设计和教学意义。摘要: 近年来，生成式人工智能（ GAI ）的快速发展催生了多种旨在 提升外语学习效果的 GAI 集成平台。然而，这类平台的有效设计、 开发与评估需要一个坚实的理论框架作为支撑。本项设计型研究运用 任务型语言教学（ TBLT ），特别是认知假说（ CH ）和三元成分框架 （ TCF ），为 GAI 集成语言学习平台 —— 智语学伴 ( CFLingo ) 的设计 与实施提供理论指导。研究围绕三个核心问题展开探讨。首先，研究
教学大纲 剑桥 O 水准经济学 2281
我们在课程、教学和评估方面的专业知识是我们课程和资格在世界各地获得认可的基础。剑桥 O 水准经济学将知识和技能相结合，为学习者进一步学习打下坚实的基础。获得 A* 至 C 级成绩的考生将为学习包括剑桥国际 AS 和 A 水准经济学在内的各种课程做好充分准备。