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霍布森·威尔登塔尔荣誉学院
管理层的行动计划：制定支持大学战略计划并定期更新的战略计划。 责任方姓名和职称：Donal Skinner 博士，HWHC 院长 预计实施日期：新 UTD 战略计划发布 6 个月后。 审计和咨询服务说明：由于目前日期未知，审计和咨询服务将于 2024 年 12 月 31 日评估实施情况。 4. 成本中心对账 中等风险 23 财年的所有成本中心对账和陈述书均已完成。但是，在 457 个 23 财年成本中心对账中，39% 的完成时间超过截止日期 60 天或更长时间。根据 UT Dallas 帐户对账指南，成本中心应在会计期结束后 30 天内进行对账并获得批准。
马哈拉施特拉邦农业综合企业采购计划...
对于须进行事前审查的合同，执行机构在批准/同意下列事项之前，将征求世界银行的不反对意见：（a）延长合同履行期限，从而提高合同价格或影响项目的计划完成时间；（b）对工程范围、货物、非咨询服务或咨询服务的任何重大修改，以及对合同条款和条件的其他重大变更；（c）任何变更令或修订（除极端紧急的情况外），单独或与所有先前发出的变更令或修订相结合，使原合同金额增加 15% 以上；以及（d）拟议终止合同。所有事前审查案件中收到的投诉均应送交世界银行审查，此类案件对投诉的答复应与世界银行核准。指控欺诈和腐败的投诉应与世界银行共享，无论门槛如何。
脑机接口机器人训练增强中风患者上肢功能并改变皮质激活：一项功能性近红外光谱研究
结果：与基线相比，BCI 训练和 1 个月随访后观察到更好的功能结果，包括实现 WMFT 满分（1 WMFT 分数 = 12.39 分，F = 30.28，P < 0.001）、WMFT 完成时间（1 WMFT 时间 = 248.39 秒，F = 16.83，P < 0.001）和 FMA 满分（1 FMA-UE = 12.72 分，F = 106.07，P < 0.001）、FMA-WH 分（1 FMA-WH = 5.6 分，F = 35.53，P < 0.001）和 FMA-SE 分（1 FMA-SE = 8.06 分，F = 22.38，P < 0.001）。与基线相比，BCI 训练后患侧 M1 与对侧 M1 之间的 FC 增大（P < 0.05），患侧 M1 与患侧额叶之间的 FC 相同，对侧 M1 与对侧额叶之间的 FC 也增大（P < 0.05）。
CIS 308 – 亚利桑那州商业高级 Excel ...
• 考试（每项占成绩的 15%）：将进行三次考试，总分为 300 分。任何因正当理由或医生证明而缺席的考试都可以补考，但必须在考试日期后的 3 天内补考（不包括周末）。家庭作业（占成绩的 35%）：本课程共有 21 项作业，每项 30 分，最低的作业将被删除（共 600 分）。作业将结合书面答案、图形/图表和/或逻辑、涵盖本周指定讲座的内容以及之前讲座和作业的材料。不接受迟交的作业。• 测验（占成绩的 20%）：共有 6 次测验 - 每项 20 分（总分为 120 分）。测验将在 Canvas 中进行，并设定完成时间。不提供补考。
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摘要：维护活动需要适当开展。本研究旨在按预期加快维护时间。维护活动的持续时间会影响客户忠诚度的降低。在本研究中，使用 POM 程序的关键路径法 (CPM) 评估维护活动的调度。在 CPM 方法中，调度是通过确定活动的细节、为每个活动添加持续时间、识别先前的活动、确定活动顺序并以网络形式描述、安排每个活动的完成时间、将每个数据输入 POM 程序来完成的，以便确定活动是否在关键路径上。在本研究中，维护活动分为 2 类：1) 轻量级喷射和 CVT 服务包；2) 油和备件更换。对改进前后的结果进行了比较。结果表明，CPM 方法可以加快维护时间。加速喷射和 CVT 服务包持续时间的效率为 57.89%，而油和备件更换的效率为 22.72%。
用于调度截止日期敏感的可延展任务的算法
摘要由于批处理数据处理的无处不在，计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型，其中一组任务要在多个相同的机器上处理，并且每个任务均由值，一个工作负载，截止日期和并行性约束。在平行性界限内，分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中，我们确定了边界条件，并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成，并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用：（i）考虑到几个典型的目标，例如社交福利最大化，机器最小化和最小化最大加权完成时间，以及（ii）当算法和动态编程等算法技术技术时，会适用于社交范围。结果，我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
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Sterigenics 已经实施了多项风险降低措施，并继续评估其他措施。早在 2022 年 4 月，在 SCAQMD 根据附近的空气监测结果提出担忧后，Sterigenics 就开始确定他们可以快速采取的行动，以通过程序变更、工艺变更、物理改造和削减来减少排放，从而降低风险。随后的报告部分总结了 Sterigenics 迄今为止实施的风险降低措施以及他们计划在短期和长期采取的其他行动。除非另有规定，否则这些措施将一直有效，直到安装永久性总封闭系统（“PTE”，如措施 23 中定义）并建造运行和相关的逸散排放控制装置（对于设施而言，这一时间称为“完成时间”）。为避免疑问，除与 49 街设施和 50 街设施共同相关的任何措施（例如空气监测和削减）外，一旦达到 49 街设施或 50 街设施的完工时间，本
基于深度强化学习和多目标优化的混合边缘云合作者资源调度方法
摘要 - 边缘终端和云中心之间的集体资源调度被认为是有效完成计算任务并提高服务质量的有希望的手段。在本文中，为了进一步改善可实现的性能，Edge Cloud Resource Scheduling（ECRS）问题基于任务依赖性和功能提取。通过考虑任务完成时间，成本，能耗和系统可靠性作为四个目标，提出了多目标ECRS模型。此外，在我们的工作中采用了基于深钢筋学习（DRL）和多目标优化的混合方法。特定于DRL预处理工作流，而多目标优化方法则努力找到帕累托最佳的工作流程计划决策。在三个具有不同任务数量的真实数据集上进行了各种实验。获得的结果表明，所提出的混合DRL和多目标优化设计优于现有的设计方法。
有条件许可对高度偏差的影响
随着依赖管制员飞行员数据链通信 (CPDLC) 的新交通管理功能的实施，飞行员和空中交通管制员之间的通信复杂性将会增加。在这里，我们研究了条件许可（定义为包含操作开始或完成时间条件的消息）与高度偏差之间的关系。此分析的目的是确定观察到的飞行员错误的因果因素和促成因素，并推荐错误缓解策略。为了了解条件许可和高度偏差之间的关系，我们分析了 1) 提交给航空安全报告系统 (ASRS) 的报告、2) 2014 年至 2017 年美国 (US) 海洋空域的 CPDLC 通信，以及 3) 北大西洋空域最近发生的大高度偏差和纽约海洋控制区报告的高度偏差。结果进一步加深了我们对导致飞行员在复杂许可下出错的人为因素问题的理解，并可用于促进程序和培训的开发，以确保 NextGen 功能中有效和高效的人机系统集成。
网络编程中的抄袭和人工智能辅助滥用
摘要 — 在编程教育中，抄袭和滥用人工智能 (AI) 辅助是新出现的问题。然而，很少有相关研究关注网络编程。我们计划开发自动化工具来帮助教师识别这两种不当行为。为了充分了解这些问题，我们进行了一项对照实验，以观察不公平的收益和特征。我们比较了学生独立完成网络编程任务、提交抄袭和在人工智能辅助 (ChatGPT) 的帮助下完成任务的表现。我们的研究表明，涉及此类不当行为的学生获得相当的考试分数，但完成时间更短。抄袭的提交内容与独立的提交内容相似，除了颜色和标识符名称等琐碎方面。人工智能辅助的提交内容更复杂，可读性较差。学生们认为，如果适当承认使用，人工智能辅助可能会很有用，尽管他们对解决方案的可读性和正确性并不信服。