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A.S.的学位途径计算机科学2024-25（...A.S.的学位途径计算机科学2024-25（...
一门课程来自灵活的核心2a，2b 2c或2d 3 3 3检查单个课程的先决条件和准则的总学分，该学期的总学分为15学位60笔记所需的总学分：1。课程的先决条件必须在参加课程之前通过。必须在学习课程之前通过或在课程中同学。2。根据数学安排，可能需要学生在MA-440之前完成MA-119和/或MA-121（均为C或更好）。在数学安置需要时，MA-119和MA-121将算作主要选修课。3。学生必须从柔性核心2a，2b，2c和2d中完成一门课程。CS-101将满足2e。MA-442将满足额外的灵活核心课程要求。4。学生必须在满足通识教育和主要要求的共同核心的某些领域参加特定课程。如果学生不参加Common Core的所需课程，他们将不得不获得更多学分来完成学位要求。5。为所需核心1C进行STEM变体的学生满足了这一要求。
covid-19和牺牲国际秩序
摘要本文使用COVID-19通过人道主义治理，道德经济，分类和牺牲的概念来阐明自由国际秩序的牺牲实践。牺牲国际秩序的概念呼吁人们注意所有国际秩序如何牺牲的贡献 - 其中包括自由国际命令。国际命令可以通过用于识别牺牲的选择机制和所附的含义来区分。我呼吁人们注意自由国际秩序通常如何依赖市场作为选择机制，并将这些死亡解释为进步的一部分。在对新自由主义的研究进行批判性的束缚之后，这表明市场如何塑造“赋予生命”和“让生命”的伦理，我通过四个概念来阐明这些过程：人道主义治理以及最高的道德原则是挽救生命和缓解苦难的说法；在危机期间，规范有能力获得基本生存商品的道德经济； Triage，它考虑如何优先考虑其生活的重视；以及所有死亡都算作牺牲，还是更好地理解为“可以被杀的人。”我结论是通过讨论Covid-19的象征如何被自由国际秩序忽略的人类档案，并挑战了该学科以考虑世界秩序的牺牲。
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IAC 3/10/21 运输[761] Ch 920, p.1 章节 ...
761-920.5(324A) 附录 FP 公式百分比。公共交通系统从拨款的非自由支配部分中有资格获得的任何州交通援助拨款的百分比。公共交通系统的公式百分比应使用本附录中图示的方法确定。 FY 财政年度。从一年的 7 月 1 日开始到次年 6 月 30 日结束的 12 个月期间。 LDI 当地确定的收入。财政年度内用于运营费用的所有交通系统收入，减去美国交通部提供的联邦运营援助并减去爱荷华州交通部提供的所有特别项目运营支持和公式援助资金。 OpExp 运营费用。与运营、维护和管理交通运营有关的所有符合条件的交通系统费用。 通行乘客。为出行而登上交通工具的人。每次该人登上交通工具前往目的地时，都算作一名乘客。 RevMi 收入英里。公共交通系统营运车辆在营运期间行驶的总里程。不包括往返于仓储设施的里程和其他空载旅客的行驶里程。
增强型作战人员：风险、道德与政策
美国军方正在投入大量资金开发能够增强作战人员安全有效地完成任务能力的技术。在神经科学、生物技术、纳米技术、机器人技术和其他新兴技术的推动下，这项研究包括对抗睡眠不足、提高认知能力、增强力量、减少肌肉疲劳以及其他对人体和大脑的增强。与机器人技术和网络能力等其他新兴军事技术一样，人类增强技术挑战了现有法律和政策以及潜在的道德价值观。但是，尽管人类增强的影响通常已被广泛讨论，但目前很少有针对军事背景的分析——特别是增强作战人员的作战、道德和法律影响，例如：这些人类增强和新医疗方法在部署之前应该有多安全（考虑到最近强制接种炭疽疫苗等争议）？增强必须是可逆的还是暂时的（考虑到大多数作战人员将以平民身份重返社会）？根据《生物和毒素武器公约》，强化技术能算作“生物武器”吗（因为该术语没有明确定义）？本报告开始调查这些问题和其他问题，以找出决策者和社会可能需要面对的问题。
人工智能教育 - 人工智能指数
1 该调查于 2020 年 11 月至 2021 年 1 月分三轮在线分发给 73 所大学，共有 18 所大学完成了调查，回复率为 24.7%。这 18 所大学是——比利时：鲁汶天主教大学；加拿大：麦吉尔大学；中国：上海交通大学、清华大学；德国：慕尼黑路德维希马克西米利安大学、慕尼黑工业大学；俄罗斯：高等经济学院、莫斯科物理与技术学院；瑞士：洛桑联邦理工学院；英国：剑桥大学；美国：加州理工学院、卡内基梅隆大学（机器学习系）、哥伦比亚大学、哈佛大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、耶鲁大学。 2 请参阅此处查看提供给调查受访者的实用人工智能模型关键词列表。课程是指每周至少需要 2.5 课时（包括讲座、实验室、助教课时等）的一系列课程，总共至少需要 10 周。标题和编号相同的多门课程算作一门课程。3 对于有课程注册上限的大学，包括尝试注册入门级 AI 和 ML 课程的学生人数。
2024 年事先授权 (PA) 标准
其他标准 RA 初步 — 如果患者符合以下条件之一（A 或 B），则批准：A）患者过去曾尝试过以下两种药物：Enbrel、首选的阿达木单抗产品、Orencia、Rinvoq 或 Xeljanz/XR（注意：如果患者不满足此要求，之前使用以下药物的试验将计入满足尝试两次的要求：Cimzia、英夫利昔单抗、戈利木单抗 SC/IV 或非首选的阿达木单抗产品也算数。多种阿达木单抗产品的试验算作一种产品）。或 B) 患者患有心力衰竭或之前接受过治疗的淋巴增生性疾病。PJIA，初步 — 如果患者符合以下条件之一（A 或 B），则批准：A) 患者过去曾尝试过以下两种药物：Enbrel、Orencia、Rinvoq、Xeljanz 或首选的阿达木单抗产品。 （注意：如果患者不满足此要求，之前使用药物英夫利昔单抗或非首选阿达木单抗产品的试验将计入满足两次尝试要求。多种阿达木单抗产品的试验计为一次
糖尿病技术与住院患者
注：* = 与住院人群相比，在 0.05 水平上具有统计学意义。n = 不具有统计学意义。使用卡方检验来检验比例。使用 Mann-Whitney U 检验来检验中位数。计算时排除具有缺失或未知值的病例。住院人群（数据行 1，所有糖尿病）中具有缺失或未知值的比例为：糖尿病类型 3.5%；糖尿病病程 1.9%；eGFR 13.2%。1. 百分比来自四舍五入的值。1 到 7 之间的基础计数设置为 5。所有大于 7 的计数都四舍五入到最接近的 5。因此，某些百分比的总和可能不完全等于 100%。2. 比例是根据核心 NDA 中人员在规定期间的住院夜数总和计算得出的，这些人员在入院时或入院前被诊断出患有糖尿病。日间病例和当天出院病例算作零天，因此不予考虑。有关更多信息，请参阅：更多信息：糖尿病住院患者人数。3。请参阅上文注释 2，由于审计要求新发足部溃疡必须在入院后 72 小时以上出现，因此对于少于 3 晚的入院病例，额外排除在外。
心脏研究所的2025年年度超声心动图和...
1共享机构隶属关系是指在同一公司/大学的同一地点/校园工作。它不包括同一系统的同一系统的单独大学或同一公司的遥远地点。2共同撰写的作品是指共同撰写的论文和书籍，无论是正式出版还是刚刚在线发布，这是由于科学问题的合作而导致的。通常不包括联合编辑功能，例如共同编辑的程序量。在线出版物中，第一个发布（不是修订）确定相关日期。纸的多个版本（会议，EPRINT，杂志）算作一篇论文。3 COI不限于自动，其他可能是可能的。COIS超越自动COI可能涉及财务，智力或个人利益。示例包括密切相关的技术工作，以联合项目或赠款申请的形式合作，业务关系，亲密的个人友谊，个人仇恨实例。全部透明度至关重要，作者和审稿人必须向主席或编辑披露他们认为可能会产生偏见的任何情况，即使它不会提高到COI的水平。编辑或计划主席将决定是否应将这种情况视为COI。
开放式清洗和欧盟人工智能法案
过去一年，声称开放的生成式人工智能系统急剧增加。但它们到底有多开放？鉴于即将出台的欧盟人工智能法案对开源系统进行了不同的监管，生成式人工智能中什么算作开源的问题将变得尤为重要，迫切需要进行实际的开放性评估。在这里，我们使用了一个基于证据的框架，该框架区分了开放性的 14 个维度，从训练数据集到科学和技术文档，从许可到访问方法。通过调查 45 多个生成式人工智能系统（包括文本和文本到图像），我们发现虽然开源一词被广泛使用，但许多模型充其量只是“开放权重”，许多提供商试图通过隐瞒有关训练和微调数据的信息来逃避科学、法律和监管审查。我们认为，生成式人工智能的开放性必然是复合的（由多个元素组成）和梯度的（以度为单位），并指出依赖访问或许可等单一特征来宣布模型是否开放的风险。基于证据的开放性评估有助于培育生成性人工智能格局，在该格局中，模型可以得到有效监管，模型提供者可以被追究责任，科学家可以仔细审查生成性人工智能，最终用户可以做出明智的决策。
开放式清洗和欧盟人工智能法案
过去一年，声称开放的生成式人工智能系统急剧增加。但它们到底有多开放？鉴于即将出台的欧盟人工智能法案对开源系统进行了不同的监管，生成式人工智能中什么算作开源的问题将变得尤为重要，迫切需要进行实际的开放性评估。在这里，我们使用了一个基于证据的框架，该框架区分了开放性的 14 个维度，从训练数据集到科学和技术文档，从许可到访问方法。通过调查 45 多个生成式人工智能系统（包括文本和文本到图像），我们发现虽然开源一词被广泛使用，但许多模型充其量只是“开放权重”，许多提供商试图通过隐瞒有关训练和微调数据的信息来逃避科学、法律和监管审查。我们认为，生成式人工智能的开放性必然是复合的（由多个元素组成）和梯度的（以度为单位），并指出依赖访问或许可等单一特征来宣布模型是否开放的风险。基于证据的开放性评估有助于培育生成性人工智能格局，在该格局中，模型可以得到有效监管，模型提供者可以被追究责任，科学家可以仔细审查生成性人工智能，最终用户可以做出明智的决策。