XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标题
名称：雅各布·哈特（Jacob Hart）标题：组织或代理：主题：SB01325- AA允许自然疗法医生开处方和管理维生素B12。 supp
我的名字叫杰克·哈特（Jake Hart），我是一个病人，他从自然疗法中受益匪浅。我写信分享我的个人经验，并表示对SB 1325的强烈支持。我和我的妻子一直试图怀孕一年多。我们与她的Obgyn医生一起工作，她告诉我们我们应该尝试其他形式的怀孕（IVF）。我们不愿意走那条路线，而是选择去看自然疗法的医生。她指导我们实施了几种方法来帮助我们的身体通过维生素和生活方式改变，以获得怀孕的最佳机会。根据自然疗法医生进行的这些变化，我们能够怀孕，现在有一个美丽的4个月大女儿。我不相信没有自然疗法的医生的帮助，我们会自然怀孕。到目前为止，传统医学提供了有限的缓解，使我们感到沮丧和困惑。个性化方法和专注于自然疗法不仅使我们怀孕，而且还对我的生活产生了深远的影响。但是，我知道我的自然疗法医生受到康涅狄格州现行法律的限制。如果它们能够开出某些天然物质或以不同的方式管理它们，我的治疗可能会更有效。
2025-2026高中课程标题和描述
与课程选择，开发，实施和评估有关的教学决定留给当地学校公司。印第安纳州的学校可以探索，开发和实施超越这些描述的活动和计划，因为他们努力在不断变化的世界中为学生做好准备。印第安纳州教育委员会（SBOE）规则和公法221要求的学校改善计划提供了获得批准精心计划的非标准计划和课程的途径。 如果本文档中未列出课程或计划，则学校公司可能会申请非标准课程豁免。 查看IDOE课程标题和描述网页上“非标准课程豁免”下列出的资源。 可以在此处找到有关每门课程的有关教师许可的信息。印第安纳州教育委员会（SBOE）规则和公法221要求的学校改善计划提供了获得批准精心计划的非标准计划和课程的途径。学校公司可能会申请非标准课程豁免。查看IDOE课程标题和描述网页上“非标准课程豁免”下列出的资源。可以在此处找到有关每门课程的有关教师许可的信息。
项目建议的标题创意
1。智能家居能源优化系统：减少房屋中自动控件的功率使用。2。基于区块链的投票平台：使用共享在线记录的安全和透明选举。3。增强现实导航应用程序：在手机的相机视图上获取实时指示。4。个性化的健康监测可穿戴：跟踪您的健康并使用可穿戴设备预测问题。5。农村地区的无人机交付网络：通过无人机将包裹运送到偏远的地方。6。量子计算教育工具包：使用有趣的交互式工具教复杂的想法。7。全市智能停车解决方案：快速找到停车位并减少交通拥堵。8。虚拟现实语言学习计划：以有趣的虚拟体验学习新语言。9。老年护理机器人伴侣：帮助老年人进行日常任务，并为他们提供公司。10。公共交通的生物识别验证：使用面部识别到
名称：沙龙·赫特纳（Sharon Huttner）标题：成员组织或代理...
我反对SB 300，AAC天然气容量和可再生投资组合标准，因为它会导致深度评估如何在我们已经知道我们必须减少对化石燃料的依赖的情况下如何扩大该州的天然气能力。促进扩大的天然气使用量直接与该州减少温室气体排放的承诺以及该州最近的天然气激励计划结束。我建议，请指示PURA进行一项“天然气的未来”研究（类似于马萨诸塞州进行的研究），该研究绘制了一条途径，以减少我们在过渡到清洁替代方案的同时降低对天然气的依赖。
名称：南希·莱克林（Nancy Leckerling）标题：Rev.组织或代理：IREJN主题：SB00009- AAC环境环境和可持续的市政和州计划
i写作支持SB 9，这是一项有关环境，气候和可持续的市政和国家规划的法案，以及使用新烟碱和第二代抗凝剂啮齿动物的使用。感谢您提出的该法案限制了“新生儿”和啮齿动物的使用。自从1990年代引入“新生儿”以来，蜜蜂和君主蝴蝶的下降急剧下降。我已经在自己的花园中注意到了这一点。我们的邻居的蜂巢崩溃了，因为这些有毒化学物质不仅伤害了蜜蜂，而且还伤害了食用它们的鸟类。此外，我们的CT河流中有一半以上，其中有“霓虹灯”，尤其是诺沃克河，它们也在地下水中。neonics（涂层种子）使我们对昆虫的危害增加了48倍。，它们对儿童的心脏和大脑发育有害。grubs对它们具有抗药性，因此没有巨大的好处，使用它们造成了巨大伤害。请在SB 9中添加语言，其中包括在HB 6916中列出的户外装饰植物和涂层农业种子的限制。我很高兴在本法案中还解决了第二代抗凝啮齿动物（SGARS）的使用。sgars不仅对大鼠，而且对于消耗大鼠的CT掠食性动物，例如土狼，猎鹰，鹰，老鹰，狐狸，狐狸，山猫和浣熊。EPA确定SGARS是如此有害，以至于他们于2014年将其从美国的商店中撤出，但持牌有害生物控制公司仍在使用它们。如果孩子不小心摄取了颗粒，他们是致命的。是时候在Ct中取缔Sgars时期了。感谢您考虑我的担忧。真诚的，南希·莱克林（Nancy Leckerling）
2024-2025杰出的教师评论标题
单元1向学生介绍数据和统计词汇。学生还将学习在现实世界中谈论数据。数据的可变性似乎暗示了有关数据分布的某些结论，但并非所有变化都是有意义的。统计数据使我们能够发展出对不确定性和变化的共同理解。在本单元中，学生将定义并表示分类和定量变量，描述和比较单变量数据的分布，并解释统计计算以评估有关单个数据点或样本的主张。学生还将开始应用正常分布模型，以介绍如何使用人群的理论模型来描述样本数据的某些分布。后来的单元将更充分地开发概率建模和推理。
Blackman，Ryan T. 天文学和星体化学研究标题的未来空间实验平台 氮化硅的多技术研究
1耶鲁大学天文学系，美国纽黑文52号，美国康涅狄格州06511； ryan.blackman@yale.edu 2 Department of Astronomy, The Ohio State University, 4055 McPherson Laboratory, 140 West 18th Avenue, Columbus, OH 43210, USA 3 Lowell Observatory, 1400 Mars Hill Road, Flagstaff, AZ 86001, USA 4 Ball Aerospace and Technologies Corporation, 1600 Commerce Street, Boulder, CO 80301, USA 5 Department of Physics, Yale University, 217 Prospect ST，New Haven，CT 06511，美国6物理与天文学系，旧金山州立大学，旧金山Holloway大街1600号，旧金山，CA 94132，美国7 DTU Space，National Space Institute，丹麦技术大学，Elektrovej 328，DK-2800 KGS技术大学。Lyngby，丹麦8号亚利桑那大学光学科学学院，1630 E University Boulevard，Tucson，Tucson，AZ 85719，美国9 Jet Propulsion实验室，加利福尼亚技术学院，4800 Oak Grove Drive，Pasadena，Pasadena，CA 9110 9 35899，美国11 INAF - Osservatorio Astromonico di Brera，通过Emilio Bianchi 46，I-23807 Merate，意大利Merate，12 Fibertech Optica Inc，330 Gage Avenue，Suite 1，Kitchener 1，Kitchener，On，On，ON，N2M 5C6，加拿大N2M 5C6，加拿大，2019年12月20日获得2019年12月20日； 20020年2月25日修订； 3月17日接受；出版于2020年4月28日
标题：下一代机器人应用程序的5G和基础AI模型发言人：Bharadwaj Amrutur摘要：生成AI，尤其是LA
模块5基因组编辑方法1 [6小时]转基因，CRE-LOXP，PHIC31-积聚酶和MOS1- Transposon的位点特异性染色体整合。模块6基因组编辑方法2 [6小时]带有Talens和ZFN的基因组工程。CRISPR-CAS9冥想基因组编辑的发现和机制。不同的CRISPR系统及其在基因组编辑中的用途。模块7 [3小时] SGRNA和修复模板的设计。下一代克隆技术。模型生物体的基因组工程方法。使用秀丽隐杆线虫模型有机体构建转基因和敲除。模块8 CRISPR介导的基因组编辑的应用[6小时] CAS9用于基因调节：CRISPR干扰（CRISPRI），CRISPR激活（CRISPRA）和CRISPRON。全基因组CRISPR敲除屏幕。在农业，食品和燃料行业中的应用。CRISPR对基因组编辑的道德问题。教科书
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。