“这将是国家和软件行业的结合,而不是它们的分离和分离 - 美国及其盟友在本世纪的占主导地位是必需的,”这本书说明说。“公众将宽恕政府和政治阶级的许多失败。,但选民不会忽略系统性无法利用技术的目的,目的是有效地推进我们的票价和安全性。”
与婴儿、儿童和家庭一起工作需要所有个人、组织和护理系统反思我们自己的文化、价值观和信仰,以及种族主义、阶级歧视、性别歧视、健全主义、同性恋恐惧症、仇外心理和其他压迫制度对我们的生活的影响,以便提供多元化、文化协调的服务。
建立系统的能力,以了解种族主义,能力主义,同性恋/跨性别,阶级主义和其他形式的歧视会影响学生,家庭和员工的心理健康和福祉。当人们与自我和他人的健康关系,免于歧视和暴力,社区和代理人的支持以发挥其潜在的潜力和目的时,就会支持心理健康。
拉姆·马诺哈尔·洛希亚博士是在社会主义基础上建立世界新秩序的背景下提出七次革命的理论家。七次革命的纲领包括对抗基于种姓、阶级、种族、性别和国籍的歧视和剥夺。他希望通过同样强调反对性别歧视、阶级和基于种姓的剥削的斗争来为社会主义运动指明新的方向。这背离了马克思主义以阶级为中心的社会主义革命路线。它也超越了甘地强调的结束种姓制度和种姓制度的建设性纲领。这七次革命应该在现代世界体系中同时发生,并被视为二十世纪最突出的特征。这七次革命是:(1)争取男女平等;(2)反对基于肤色的政治、经济和其他不平等; (3)反对高种姓与落后种姓之间的不平等,为落后阶层争取优先机会;(4)反对外国统治,为自由和民主的世界政府争取权利;(5)争取经济平等和计划生产,反对私有财产的欲望和制度;(6)反对对私人生活的不公正干涉,为民主方式争取权利;(7)反对军备和武器,为非暴力不合作运动争取权利。显然,在洛希亚提出这一论点的近半个世纪之后,世界各地已逐渐接近这些崇高目标。但洛希亚提出的与种姓有关的优先机会路线,已成为印度落后种姓和社区中最有力的纲领。 1952 年至 1967 年间,洛希亚开始概念化他对种姓制度的理解 (JatiPratha) 以及他的消灭种姓计划 (Jati Toro)。他的政党在 1959 年的社会党第三次代表大会上通过了有关优惠机会的正式计划。他还在 1960 年制定了研究和消灭种姓论坛宣言。1962 年,他以十七点计划的形式进一步发展了他的反对种姓制度的计划。最后,他在 1966 年的一篇历史论文中提出了十一点计划 - SamtaAurSampannata。洛希亚路线首次在他 1952 年在海得拉巴的著名演讲中得到阐述,他在演讲中将种姓定义为固定阶级,而阶级为流动种姓。这是他的世界观的一部分,现已出版为《历史之轮》。 • 20 世纪 50 年代,洛希亚与印度一些最重要的反种姓领袖、运动和组织进行了交流,寻求结束种姓制度。1955-56 年,他与 BR Ambedkar 博士合作,1958 年与 Periyar RamasamiNaicker 合作。他不同意这两位社会革命者的反婆罗门主义,因为人们发现这种反婆罗门主义被用来统治马哈拉施特拉邦和泰米尔纳德邦的中等种姓。这导致了印度穷人的分裂。洛希亚还发现有必要将这些运动联系起来,
视觉变压器(VIT)在Handing高分辨率图像时的准确性卓越,但它面临着重要的空间冗余的挑战,从而增加了综合和记忆要求。为了解决这个问题,我们提出了本地化和焦点视觉变压器(LF- VIT)。该模型通过战略性地减少综合需求而不影响性能来运行。在本地化阶段,制定了降低的分辨率图像;如果确定的预测仍然难以捉摸,则触发我们的培养邻里全球阶级注意(NGCA)机制,根据初始发现有效识别和点亮阶级歧视区域。随后,在焦点阶段中,该指定的重新从原始图像使用以增强认可。唯一地,LF-VIT在两个阶段都采用一致的参数,以确保无缝的端到端优化。我们的经验测试肯定了LF-Vit的能力:它可以重新降低DEIT-S的拖鞋63%,并同意会增强吞吐量双重。该项目的代码位于https://github.com/edgeai1/lf-vit.git。
公正性和无党制创造了一种为所有人执行善治的机制。但是,在印度复杂的社会政治情景中,公务员很难客观和公正。在这种情况下,以上两个价值观作为指导原则,可以最好地为社会服务。这些价值观启发了公务员与不同政权或当事方合作的道路,而没有任何冲突。当公务员必须吸收所有方法的“福利”时,也是如此,尤其是在政策实施的背景下。 即使公共政策违反了他/她的信仰,也必须在不考虑种姓,阶级,地区或宗教的情况下实施。 例如 如果公务员必须在部落地区工作,他可能会发现一些文化对抗,以部落社会的实践;但是,这不应影响他的热情为人民服务。也是如此,尤其是在政策实施的背景下。即使公共政策违反了他/她的信仰,也必须在不考虑种姓,阶级,地区或宗教的情况下实施。例如如果公务员必须在部落地区工作,他可能会发现一些文化对抗,以部落社会的实践;但是,这不应影响他的热情为人民服务。
基于农业研究服务(书面)考试23}的结果:'ELD,由农业科学家招聘委员会(ASRB)于23.12.2023举行,随后在2024年11月至12月举行的个人访谈,在49名未成年人中的216名候选人在印度委员会的阶级研究中,总共有216名候选人的候选人。
摘要 - 心脏病仍然是全球健康的关注,要求对改善患者预后的早期和准确的预测。机器学习提供了有希望的工具,但是现有的方法面临准确性,阶级失衡和过度拟合问题。在这项工作中,我们提出了一种有效的可解释的递归特征消除,具有极端梯度提升(ERFEX)心脏病预测的框架。ERFEX利用可见的AI技术来识别关键特征,同时降低了阶级不平衡问题。我们在ERFEX框架内实施了各种机器学习算法,利用了支持矢量机器的合成少数群体过度采样技术(SVMSMOTE)和Shapley添加说明(SHAP),用于不平衡的集体处理和功能选择。在这些模型中,ERFEX框架内的随机森林和XGBoost分类器可实现100%的训练精度和98.23%的测试精度。此外,Shap Analysis还提供了对特征重要性的可解释见解,从而提高了模型的可信度。因此,这项工作的结果证明了Erfex对准确且可解释的心脏病预测的潜力,为改善临床决策铺平了道路。
原告必须首先提供歧视的“表面上的案例”。在这里,要求原告提出证据表明(1)[他]属于受保护的阶级,(2)[他]遭受了不利的就业行动,(3)[He]有资格担任该职位,(4)在某些情况下,这项工作给予了另一个人,从而引起了非法歧视的推论。[Hazle,464 Mich at463。]
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