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植物化学研究及其跨学科应用的当前发展
MMK和SDM Mahila Mahavidyalaya是SDM教育协会下56个机构中唯一的妇女学院，在体现了赋予妇女权能的主要目标时，拥有一个特殊的位置。I am happy to observe that the institution is working hard and smart to fulfill the vision statement “Empowerment of Women to Face the Global Challenges” through building networks with high profile and premier institutions of our country.的确，我感到满意的是，MMK和SDM MMV和IBAB，班加罗尔的谅解备忘录已成功交换，并且该谅解备忘录通过全国会议而活跃起来是其活动之一。我祝贺组织团队和IBAB联合在一起，通过关注一个与自然心脏（即植物科学）接近的主题，以丰富我们的学生和学者。我敢肯定，在暴露于植物化学的证据驱动结果的情况下，观众将以更广泛的视角欣赏这个主题。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
申请街区布局规划 - GOV.GG - 根西岛政府
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防寒保暖援助计划申请
该房屋建于哪一年？_______________ 您在该房屋居住了多长时间？ _______________ 供暖系统： （选择所有适用的选项） 类型： ☐ 强制空气 ☐ 锅炉 ☐ 电动踢脚板 ☐ 壁炉/火炉 ☐ 壁挂炉 ☐ 空间加热器 ☐ 地板/重力 ☐ 无炉子 ☐ 其他：_______________ 燃料： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电力 ☐ 木材 ☐ 其他：_______________ 位置： ☐ 地下室 ☐ 阁楼 ☐ 爬行空间 ☐ 墙壁 ☐ 地板 ☐ 其他：_______________ 冷却系统： （选择所有适用的选项） ☐ 中央空调 ☐ 窗式空调 ☐ 沼泽冷却器 ☐ 无 外部： （选择所有适用的选项） ☐ 砖 ☐ 木材 ☐ 灰泥 ☐ 乙烯基 ☐ 铝 ☐其他：_______________ 电器： 热水器类型： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电动 ☐ 太阳能烹饪电器类型： ☐ 天然气 ☐ 丙烷 ☐ 电动 ☐ 组合 其他家庭详细信息：
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应用机器学习和计算机视觉方法确定
摘要。研究相关性是由在难以到达条件下改善对象大小的测量过程的需要决定的。在现代工业环境中，高测量精度对于确保安全和最大化生产过程的效率至关重要，对该主题的研究在快速技术发展和提高生产质量要求的背景下是相关的。该研究旨在评估使用现代计算机视觉方法在困难的技术条件下测量和重建对象的可能性，例如水 - 水功率反应堆的封闭。该研究采用了3D摄影测量方法，包括立体声和多视图立体声的深度，以及运动方法的结构。研究确定，现代计算机视觉方法，特别是机器学习方法，可以成功地用于在难以到达的条件下测量和重建对象。研究表明，在理想条件下，从测量设备到对象的测量精度可以达到接近1 mm的值。同时，与立体声方法的深度相比，多视图立体法揭示了误差的空间分布更大的均匀性。在实践中，在真实照片的条件下，多视图立体声方法最需要准确地确定相机的位置。由于其对摄像机确切坐标的需求较低，立体声方法的深度显示出更好的结果，显示出较小的测量误差。这项研究强调了使用所提出的方法区分
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
量子传送的开发和应用
Bennett等人进一步开发了量子传送的概念。在1993年，他提出了一种将未知量子状态（即未知量子位）传送到另一个位置的方案，而无需物理移动粒子本身，从而实现了量子信息传递。在1997年，奥地利科学家Zeilinger的研究小组就光子极化状态的量子传送进行了实验[1]。上述大多数研究都是在理想条件下进行的，而没有噪声或破坏性。但是，在传输协议的任何实际实施中，噪声都不可避免地存在，并影响传输到传输方期间的纠缠状态。