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所有者手册（型号＃20069）1.25 AMP Sport CEC ...
Wirthco Engineering，Inc。对此电池充电器的保修有限，从零售日购买之日起五年来，针对有缺陷的材料或工艺。如果应该发生这种情况，则将根据制造商的选择进行修理或更换。购买者有义务将单位以及购买，运输和/或邮寄给制造商或其授权代表的邮寄费用证明。•如果产品被滥用，进行粗心处理或由制造商或其授权代表以外的任何人修理，则此有限保修将无效。•制造商除此有限的保修外没有任何保修，并明确排除了任何隐含的保证，包括对后果损害的任何保证。•这是唯一明确的有限保修，制造商既不承担或授权任何人承担或对产品除外的任何其他义务。制造商不对本产品的可能性或可及格保证，并明确排除此有限保修。•某些州不允许排除或限制偶然或结果损害或暗示保修期限，因此上述限制或排除可能不适用于您。•此保修赋予您特定的法律权利，您也可能拥有其他各州不同的权利。
公民在护理和预防中DNA诊断周围的意见和情感
在两种形式的DNA研究中，对肿瘤学护理中DNA诊断的问题都有不同的担忧，人们对治疗方案，其方向及其在DNA诊断后的有用性有疑问。也担心可能的结果及其后果。此外，由于过多地关注过于专业的护理而感到担忧，因为这是医生的“爱好”，使人们可以感觉到豚鼠。担心，因为对这种新技术的了解仍然很少，对DNA诊断的相关性以及对成本的担忧的相关性的怀疑。在DNA Thist测试周围，人们担心粗心的版本和提供者的扩散。此外，参与者担心对护理的不必要需求，可能没有足够的护理和对常规护理的更大压力。也担心其他社会政党滥用结果以及对欺骗的担忧，应对人类的脆弱性。还表示参与者确保这些测试可以增加护理不平等并导致社会二分法。最后，创建了有关个人数据使用或滥用的两种形式的DNA研究。
俱乐部运动的镰状细胞测试和 ImPACT（脑震荡）基线测试
_____ 我已收到此信息，不参加高风险运动，并且我拒绝进行镰状细胞性状的血液测试。我理解，拒绝接受镰状细胞性状筛查，即表示我承担拒绝筛查带来的所有风险，考虑到有机会在不同意接受镰状细胞性状检测的情况下参加亚利桑那州立大学的校际运动会，我（代表我自己、我的遗嘱执行人、管理人和受让人）特此永远免除亚利桑那州立大学、亚利桑那州校董会和亚利桑那州及其校董、官员、雇员、代理人、代表、教练、医生、讲师和志愿者的所有责任、诉讼、诉因、债务、索赔或要求，无论这些责任、诉讼、诉因、债务、索赔或要求是否与我参加校际运动会所遭受的任何人身伤害（包括死亡、身体伤害、精神痛苦或情绪困扰）直接或间接相关，无论这些伤害是由我的疏忽或粗心还是亚利桑那州立大学的疏忽或其他原因造成的。这些风险已经与我讨论过，我是在充分知情的情况下做出此决定的。我理解，此释放意味着，除其他事项外，我放弃对亚利桑那州立大学就我可能遭受的任何此类损失、损害、伤害或费用提起诉讼的权利。
生物学启发的认知体系结构和生成的预训练的变形金刚是朋友或敌人？
bica*ai是一个悠久的长期研发企业，旨在创建旨在模仿人类水平人工智能的计算体系结构。最近，在其领域非常出乎意料的是，似乎是另一个竞争者 - 一种基于GPT的AI工具，旨在模仿用户友好的自然人类语言的人类计算机对话。正如其设计师所声称的那样，该设备展示了一般AI的迹象。在激动人心而快乐的接待之后，很明显，新竞争对手无法履行其预期的承诺 - 它会返回错误和误导性的回应，欺骗和虚假信息。该问题引发了一波公共反对意见，并要求停止并防止进一步的设备部署。另一方面，设备设计人员声称不完美是暂时的，很快该产品将富裕其备用的品质。不，这永远不会发生！本文的目的是说明最初基于GPT的AI工具设计的方法最初是有缺陷，错误和不合适的，因为它忽略了智能和信息专业人士的基本定义。该论文加入了普遍的意识，即对基于GPT的AI工具的不受限制和自由散布对人类社会构成威胁，类似于粗心的生物武器研究的威胁。
通过开发自动图像分类a
生物学入侵正在影响全球生物多样性，生态系统和社会经济。海洋非土著物种（MNIS）可以通过人类活动（例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种）引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力，但仍会出现事件，包括紫s，甲壳类动物，沿海，anthozoans，bryozoans，bryozoans，sponges，acraalgae，acroalgae，seagrasses and Mangroves（Alidoost Salimi Salimi等，2021）。一旦MNI在接收者地区建立，控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性，特别是在引入阶段，这对于减少MNIS的影响至关重要。因此，必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前，制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色（EARP和LICONTI，2020年），例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。（Dumas等，2020），以及管理侵入性狮子弯曲势力（Clements等，2021）。为了监视MNIS的存在，已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种，例如使用手表清单和指南。然而，由于海洋物种的生物多样性，准确识别标本
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症状永远不会经常经常1。不关注细节或犯有粗心的错误0 1 2 3与家庭作业2。很难关注需要做的事情0 1 2 3 3。直接与0 1 2 3 4交谈时似乎没有聆听。在给出指示时不会遵循且未能完成活动0 1 2 3（不是由于拒绝或不理解）5。难以组织任务和活动0 1 2 3 6。避免，不喜欢或不想启动需要持续的任务0 1 2 3心理努力7。失去了任务或活动所需的事情（玩具，作业，铅笔，0 1 2 3或书籍）8。很容易被噪音或其他刺激分散注意力0 1 2 3 9。在日常活动中是健忘的0 1 2 3 10。坐在座椅上的坐立不安或蠕动的坐在0 1 2 3 11。剩余座位的剩余座椅预计为0 1 2 3 12。预计剩下的座位时会奔跑或爬太多，0 1 2 3 13。很难玩或开始安静的比赛活动0 1 2 3 14。是“在旅途中”，或者通常像“由电动机驱动” 0 1 2 3 15。谈话太多0 1 2 3 16。在问题完成之前脱口而出答案0 1 2 3 17。难以等待他或她的回合0 1 2 3 18。中断或侵入他人的对话和/或活动0 1 2 3 19.与成人争论0 1 2 3 20。失去脾气0 1 2 3 21。积极抗拒或拒绝与成人的请求或规则0 1 2 3 22.故意惹恼人们0 1 2 3 23。将他或她的错误或不当行为归咎于其他人0 1 2 3 24。是敏感或容易被他人烦恼的0 1 2 3 25。很生气或不满0 1 2 3 26。是个恶意的，想获得0 1 2 3 27。欺凌者，威胁或威胁他人0 1 2 3 28。开始物理战斗0 1 2 3
可解释的机器学习如何使地球科学中的过程理解受益
近年来抽象的可解释的机器学习（IML）迅速发展，提供了新的机会来提高我们对复杂地球系统的理解。iml不仅要进行预测，而且还试图阐明这些预测背后的推理，这超出了传统的机器学习。预测能力和增强透明度的结合使IML成为发现数据中可能被传统分析忽视的数据的有前途的方法。尽管具有潜力，但对该领域的广泛含义尚未得到充分的理解。同时，IML的快速扩散仍处于早期阶段，并伴随着粗心的应用实例。应对这些挑战，本文重点介绍了IML如何有效，适当地帮助地球科学家推进过程的理解 - 这些问题通常在对IML的更多技术讨论中经常被忽视。具体来说，我们在典型的地球科学研究中确定了IML的务实应用方案，例如在特定环境中量化关系，生成有关潜在机制的假设以及评估基于过程的模型。此外，我们提出了使用IML解决特定研究问题的一般和实用的工作流程。特别是，我们确定了使用IML的几个关键和常见的陷阱，这可能会导致误导性结论，并提出相应的良好实践。我们的目标是促进IML在地球科学研究中的更广泛，更谨慎和周到的整合，将其定位为一种有价值的数据科学工具，能够增强我们当前对地球系统的理解。
微生物的隔离和表征
抽象的香蕉水果是全球数百万人的主食食物来源，这导致全球对水果的需求增加。然而，它们容易受到各种形式的恶化，这通常归因于微生物的活性，包括细菌，真菌和酵母菌，它们可能导致各种类型的变质，例如变色，纹理变化，口味，口味，等等，并可能导致救助后的损失。这项研究是为了隔离和鉴定与香蕉水果恶化有关的微生物。分别通过连续稀释，接种并分别在营养琼脂和Sabouraud右旋糖琼脂上培养了总共4个样品的真菌和细菌。将两个培养的板在37 0 C下孵育24小时和28±1°C，分别孵育五天，并分别培养。进行了真菌物种的宏观检查和微观检查，并通过与标准真菌鉴定指南进行了比较研究形态学特征并用于真菌鉴定。还进行了形态学检查，革兰事染色和生化测试以鉴定细菌。细菌计数范围为4.5 x 105至1.21 x 106 cfu/ml，表明被宠坏的样品中细菌种群较高。fusarium spp，Rhizopus spp和Candida spp是来自新鲜香蕉水果中最孤立的真菌，出现（2）25％，而曲霉和念珠菌SPP则最少孤立，出现（1）12.5％。分离株的存在可能是由于香蕉水果的粗心处理和储存条件所致烟曲霉，根茎spp，粘液spp和念珠菌spp是来自变质的香蕉水果中最孤立的真菌，出现（2）20％，而富沙属spp和spergillus flavus则是最少的，而呈（1）10％。金黄色葡萄球菌和链球菌是来自新鲜香蕉水果的最不分离的细菌，出现为（1）25％，而大肠杆菌的发生最分离的是（2）50％。金黄色葡萄球菌和链球菌是从变质的香蕉果实中分离出的细菌，出现为（1）25％，而大肠杆菌的发生最多的是（2）50％。
评估人员数据科学中的道德与公平
数据科学为各个学科的从业者解锁了强大的工具。正如这些工具可以帮助善意的行为者完成有价值的工作（如果没有这些工具，这些工作就不可能或不切实际）一样，它们也可以帮助粗心或不诚实的行为者造成新形式的伤害。这种伤害可以从侵犯隐私到公开歧视，其影响往往与评估人员感兴趣的下游结果交织在一起。在一个令人震惊的例子中，密歇根州的一名黑人男子因面部识别错误而被错误逮捕，并被关押了 30 个小时才获释。正如我们将要探讨的，评估人员的干预可能会避免这个令人不安的结果。在数据科学的背景下，有几个因素使道德和公平变得重要。首先，许多数据科学工具的运作范围比传统替代方案更广，而人为监督范围更窄。扩大影响范围可能会加剧有问题的做法的后果，而减少监督可能会限制专家发现和纠正问题的能力。其次，一些从业者认为数据科学工具会自动关注道德和公平，或者使用机器智能会使道德和公平变得过时。正如我们所探索的，这两种假设都不是可靠的；大量文献表明，数据科学可以放大人类的缺陷并引入自身的问题（Mehrabi 等人，2021 年）。最后，数据科学工具使问责问题变得复杂：当数据和算法导致违反道德或公平时，它们无法像个人和组织那样进行赔偿或参与司法系统。这些因素共同导致了对数据科学工具评估和监测的迫切需求，重点是道德和公平。这种需求并没有被忽视。自 2018 年以来，欧盟委员会发布了人工智能道德使用指南（人工智能高级专家组，2018 年；提案，2021 年）。联合国教科文组织和经合组织也发布了自己的建议（联合国教科文组织，2021 年；经合组织法律文书，2019 年）。此外，一旦发现违反道德和公平的行为，会引起媒体的关注。尽管数据科学的成熟速度比管理机构的反应速度要快，但趋势表明社会正在发生转变
1. 数据转换器历史 - 模拟数字转换
第 1 章 数据转换器历史 Walt Kester 章节前言 本章的灵感来自 Walt Jung 在其著作《运算放大器应用》（参考文献 1）第一章中对运算放大器历史的论述。他关于该主题的著作引用了数百篇有趣的文章、专利等，从整体上看，它们描绘了一幅运算放大器发展的迷人图景——从 Harold Black 早期的反馈放大器草图到现代高性能 IC 运算放大器。我们试图对数据转换器的历史做同样的事情。考虑到这项工作的范围——以及数据转换器的混乱和零散的发展——我们在组织材料方面面临着艰巨的挑战。我们没有将所有历史材料都放在这一章中，而是选择将其中的一些分散在整本书中。例如，第 3 章（数据转换器架构）中包含了与数据转换器架构相关的大部分历史资料，以及各个转换器架构描述。同样，第 4 章（数据转换器工艺技术）包含与数据转换器工艺技术相关的大部分关键事件。第 5 章（测试数据转换器）涉及与数据转换器测试相关的一些关键历史发展。为了尽可能使本书的每一章都具有独立性，一些历史资料在几处重复 - 因此，读者应该意识到这种重复是故意的，而不是粗心编辑的结果。其中之一如图 1.1 所示，可追溯到 18 世纪。第 1.1 节：早期历史 很难确定第一个数据转换器的确切制造时间或形式。本书作者所知的最早记录的二进制 DAC 根本不是电子的，而是液压的。奥斯曼帝国统治下的土耳其在公共供水方面存在问题，并建造了复杂的系统来计量水量。使用这种计量系统的实际大坝的一个例子是 19 世纪初在伊斯坦布尔附近建造的马哈茂德二世大坝，并在参考文献 2 中进行了描述。计量系统使用水库（在图中标记为集水箱），通过溢洪道保持在恒定深度（对应于参考电位），水刚刚从溢洪道上滴落（标准是流量足以漂浮吸管）。这在图 1.1A 中进行了说明。集水箱的水输出由浸没在水面以下 96 毫米处的带门控二进制加权喷嘴控制。喷嘴的输出为输出槽供水，如图 1.1B 所示。喷嘴尺寸对应于 1 lüle（= 36 l/min 或 52 m 3 /天）基本单位的二进制倍数和分数的流量。八 lüle 喷嘴被称为“sekizli lüle”，