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World File Search System王凯政
凯文·年轻，原告
7最高法院经常注意到很难区分法律问题和事实问题。参见Pullman-Standardv。Swint，456 U.S. 273，288（1982）（指出“区别的烦恼性质”）； Miller诉Fenton案，474 U.S. 104，113（1985）（“将事实问题与法律问题区分开的适当方法至少可以说是难以捉摸的。”）； Thompson诉Keohane，516 U.S. 99，111（1995）（称之为“滑”）； Williamsv。Taylor，529 U.S. 362，385（2000）（“ [O]您的AEDPA前努力区分事实问题，法律问题和“混合问题”。。。产生了一些关于哪些问题陷入哪些问题的意见差异。。。。”）。通常，法院专注于实际考虑因素，例如适当的决策者是谁，或者需要对问题进行司法审查。参见米勒，474 U.S.，第113-14页； Guerrero-Lasprilla诉Barr，140 S. Ct。 1062，1070（2020）。也许是因为这样，一些学者认为，法律问题和事实问题之间没有认识论的差异。参见Ronald J. Allen和Michael S. Pardo，《律法与众不同的神话》，第97位。L. Rev.1769（2003）。 值得庆幸的是，我们无需面对这些更广泛的问题来解决此案。1769（2003）。值得庆幸的是，我们无需面对这些更广泛的问题来解决此案。
戴翁凯利
迪翁凯利 神经科学博士生 卡尔加里儿科中风项目（阿尔伯塔儿童医院） 卡尔加里大学 MBT 2018 届 完成西安大略大学医学学士学位后，迪翁立志在医疗技术企业界成为一名成功的多学科专业人士。由于希望将她的医学本科学位与商业结合起来，没有比生物医学技术硕士更好的研究生课程了。通过生物医学技术项目课程，迪翁能够探索她对神经科学和神经技术的兴趣。在她的项目中，迪翁专注于脑机接口 (BCI) 的虚拟现实程序，以促进帕金森病的神经康复。这促使她在霍奇基斯脑研究所 (HBI) 使用新兴神经技术从事神经科学研究实习。她完成了一项创新研究项目，使用小鼠模型研究虚拟现实激发的运动如何改善帕金森病患者的预后，并在 HBI 暑期学生研讨会上获得最佳口头报告奖。Dion 目前是卡尔加里大学神经科学专业的博士候选人，她是全球为数不多的从事儿童 BCI 临床研究的人之一。她的论文重点是为患有严重神经残疾的儿童建立和优化 BCI 性能。她还积极参与多项使用先进神经技术的研究，包括非侵入性脑刺激和新兴神经成像技术。由于拥有 MBT 背景，Dion 是她实验室的“商业顾问”，该实验室对技术商业化的机会非常感兴趣。在 MBT 和攻读博士学位期间，Dion 还在 Innovation4Health 和 NeuroNexus Health Hack 竞赛中担任运营联席总监，发挥了主要作用。对于 Dion 来说，MBT 计划在实现她的职业目标方面发挥了重要作用。她在后续的事业中运用了 MBT 中获得的许多技能，包括 Innovation4Health 竞赛和她的博士学位。对于未来的学生，Dion 建议：“MBT 计划是一个绝佳的机会，可以培养你的领导能力、批判性思维能力并拓展你的求知欲。像这样的跨学科课程并不多，可以教你各种各样的技能，所以要利用每一个机会来运用这些技能。并且要时刻保持人际网络！”
凯瑟琳·凯利 美国太空军
凯瑟琳·凯利女士是高级行政服务部门的成员，现担任美国太空部队人力资本太空行动副主管。她为太空部队提供行政领导和管理指导，涉及人员管理的所有职能领域，包括部队结构分析、人员计划、文职人员、战备、高级军官事务、部队质量问题、平等机会以及为分布在全球 175 个地点的军事和文职人员提供家庭支持，以支持该部队的太空发射、太空监视、导弹预警和卫星指挥与控制行动。凯利女士通过维拉诺瓦大学的陆军预备役军官训练团计划获得第 1 步兵师后勤军官的任命。她转而担任陆军部的文职，负责该部门历史上最全面的基地调整和关闭流程，以及管理后勤、企业基础设施和空间管理。2016 年，凯利女士出任阿灵顿国家公墓主管，负责重建人们对陆军公墓运营的信任和信心，并为资本重组、扩张和技术创新制定战略方向。在担任现职之前，凯利女士曾担任陆军未来司令部首席人力资本官。在那里，她建立了位于德克萨斯州奥斯汀的司令部总部，并担任人力资源各方面的高级顾问，包括建立陆军第一个针对士兵和平民的软件重点培训。教育 1999 年，维拉诺瓦大学政治学学士学位，宾夕法尼亚州维拉诺瓦 2003 年，俄克拉荷马大学国际关系硕士学位，通用电气海德堡 2012 年，美国国家安全和战略研究硕士学位海军战争学院，罗德岛州纽波特 任务 1999-2003，后勤官，欧洲司令部，J4 和第一步兵师 - 斯图加特 GE 2004-2007，业务流程助理，博思艾伦汉密尔顿公司 - 华盛顿特区 2007-2008，战略规划师，陆军物资司令部 - 弗吉尼亚州贝尔沃堡 2008-2011，基地调整和关闭主管，陆军物资司令部 - 弗吉尼亚州贝尔沃堡。贝尔沃 VA 2012-2013，阿灵顿国家公墓标准与评估主管 - 弗吉尼亚州阿灵顿 2013-2014，五角大楼信息技术局企业管理总监 2014-2016，总部服务参谋长、陆军部长行政助理 - 五角大楼，2016-2019，阿灵顿国家公墓主管 - 弗吉尼亚州阿灵顿 2019-2022，陆军未来司令部首席人力资本官 - 德克萨斯州奥斯汀 2022-至今，五角大楼美国太空军人力资本太空行动副局长 奖项和荣誉：
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
从承诺到行动：欧安组织的反腐败与善政报告2023-2024
•诚信建设：OSCE在加强其完整性框架时为跨多个尤其兴建状态的公共机构提供了SUP端口。该领域的活动包括制定标准化的完整性计划机制，公共采购系统中完整性措施的整合，预防利益冲突的预防机制以及反腐败办公室的遗产。•性别和腐败联系：进度报告强调了SUP移植性别敏感的反腐败政策框架并促进妇女参与执法决策和治理角色的显着成就。•反腐败教育和青年进行衡量：进度报告展示了欧安组织如何授权年轻人成为反腐败斗争的领导人，提供
凯阿拉凯库亚湾州立历史公园总体规划改进
AD 公元，即当前常用的历史纪元 ADA 美国残疾人法案 ADAAG 建筑与设施无障碍指南 AMAC ‘Aha Moku 咨询委员会 BLNR 夏威夷州土地与自然资源委员会 BP 现在之前 CAP 社区行动计划 CCD 人口普查县分部 CDUA 保护区使用申请 CDUP 保护区使用许可证 CIA 文化影响评估 适合游泳和娱乐的 A 类海水 AA 类原始荒野海水 CORAL 珊瑚礁联盟 CZM 沿海区管理局 DAR DLNR 水生资源部 DBEDT 夏威夷州商业、经济发展和旅游部 DLNR 夏威夷州土地与自然资源部 DOBOR DNLR 划船与海洋娱乐部 DOCARE DLNR 自然保护与资源执法部 DSP DLNR 州立公园部 EIS 环境影响声明 EISPN 环境影响声明准备通知 FEMA 联邦紧急事务管理局FIRM 洪水保险费率图 FMA 渔业管理区 GET 一般消费税 HIGP 夏威夷县总体规划 HMS 陛下之船 HRS 夏威夷修订法规 KBSHP 凯阿拉凯库亚湾州立历史公园 KCDP 科纳社区发展计划 LUC 夏威夷州土地使用委员会 LOS 服务水平 MLCD 海洋生物保护区 MMA 海洋管理区 NHT 阿拉卡哈卡伊国家历史步道 NOAA 国家海洋和大气管理局 NPS 美国国家公园管理局 OCCL 保护和沿海土地办公室，DLNR
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
胜王瑜伽冥想的神经科学：脑电波......
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……，我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球（见图 3）。两个半球通过胼胝体连接，胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维，使它们之间能够进行交流（见图 3）。有趣的是，大脑的左侧控制身体的右侧，而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球，与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解（有关两个半球的更详细专业化，见图 3）。右脑是直觉的、艺术的。
王宇欣——量子蒸汽朋克实验室
[3] G. Lee, T. Jin, Y.-X. Wang, A. McDonald, AA Clerk, 《无需测量或后选择即可实现互易性破缺引起的纠缠相变》 PRX Quantum 5, 010313 (2024)。[4] PC Jerger, Y.-X. Wang, M. Onizhuk, BS Soloway, MT Solomon, C. Egerstrom, FJ Heremans, G. Galli, AA Clerk, DD Awschalom, 《利用金刚石中单自旋的量子淬火相移检测自旋浴极化》 PRX Quantum 4, 040315 (2023)。[5] Q. Xu, G. Zheng, Y.-X. Wang、P. Zoller、AA Clerk 和 L. Jiang，具有压缩猫量子比特的自主量子纠错和容错量子计算，npj Quantum Inf. 9，78 (2023)。[6] A. Pocklington、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，耗散配对相互作用：量子不稳定性、拓扑光和体积定律纠缠，Phys. Rev. Lett. 130，123602 (2023)。[7] Y.-X. Wang、C. Wang 和 AA Clerk，通过耗散规范对称性实现的量子非互易相互作用，PRX Quantum 4，010306 (2023)。[8] A. Pocklington、Y.-X. Wang、Y. Yanay 和 AA Clerk，利用局部耗散稳定费米子和量子比特的体积定律纠缠态，Phys. Rev. B 105，L140301 (2022)。[9] A. Seif、Y.-X. Wang 和 AA Clerk，区分量子和经典马尔可夫失相耗散，Phys. Rev. Lett. 128，070402 (2022)。[10] Y.-Y. Wang、S. van Geldern、T. Connolly、Y.-X. Wang、A. Shilcusky、A. McDonald、AA Clerk 和 C. Wang，低损耗铁氧体循环器作为可调手性量子系统，Phys. Rev. Applied 16 , 064066 (2021)。[11] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 本征和诱导量子猝灭用于增强基于量子比特的量子噪声光谱, Nat. Commun. 12 , 6528 (2021)。[12] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 非高斯量子噪声的光谱表征：Keldysh 方法及其在光子散粒噪声中的应用, Phys. Rev. Research 2 , 033196 (2020)。[13] Y.-X. Wang 和 AA Clerk, 量子系统中无耗散的非厄米动力学, Phys. Rev. A 99 , 063834 (2019)。[14] Y.-X. Wang、L.-Z. Mu、V. Vedral 和 H. Fan，纠缠 Rényi α 熵，物理学。修订版 A 93 , 022324 (2016)。