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BADM 485 全球经济中的商业和财务决策（RCR-U）
BADM/ECON/MKTG 370 至 (BADM/MGMT 360 或 AGEC 371)、BADM/BLAW 350、BADM/FIN 310 和 BADM/ECON/MKTG 370 变更生效期限：2023 年秋季 2.2. 为上述所有变更添加理由：BADM 485 全球经济中的商业和财务决策一直是仅针对商业经济学专业的顶点课程。出于认证目的，Ness 管理与经济学院将为以下专业转向一个共同的顶点课程：农业商业、商业经济学和创业研究。所要求的变更修改了课程名称和描述，使其成为所有三个专业的合适顶点课程，而不会实质性地改变课程的性质。
57 名士兵获得专家徽章
5 月 16 日教育和职业博览会上午 9 点至中午，NCO 俱乐部。杰克逊堡人力资源局、陆军继续教育系统、过渡援助计划和陆军社区服务部将在 NCO 俱乐部举办教育和职业博览会。这次博览会将提供一个平台，帮助我们的社区实现他们的教育和职业目标。教育机构将展示他们的学术/培训计划和服务。雇主将有机会推销他们的就业机会并进行面试。预计将有 50 多家 EI、组织和公司参加此次社区活动。杰克逊堡教育和职业博览会向杰克逊堡士兵、配偶、退伍军人、成年家庭成员和平民开放。
人工智能：好的、坏的和丑陋的
...第 2 款所述的决定不得基于第 9(1) 条所述的特殊类别的个人数据，除非第 9(2) 条第 (a) 或 (g) 点适用，并且已采取适当措施保障数据主体的权利和自由以及合法利益......
拉古·拉姆·巴德米
Prestwich 博士是植物抗病性、可持续农业和植物改良与转化替代方法领域的领先专家。Prestwich 博士在作物研究方面的长期经验与本提案和申请人的职业抱负完全吻合。她是生物地球与环境科学学院的首席研究员和植物科学系主任，目前教授 15 个本科生和 1 个研究生课程。她的研究兴趣包括：开发植物改良与转化替代方法 (CRISPR)、促进马铃薯系统的可持续发展以及在爱尔兰可持续植物生产中使用 CRISPR 技术。这些项目由欧洲的国家和国际机构资助。她是国际植物生物技术协会 60 年历史上第一位女主席。在她众多的研究成果中，她在马铃薯抗病方面的工作完美地补充了这个项目的目标。她在生物防治剂、促进植物生长的根瘤菌、微生物挥发性有机化合物 (mVOC) 方面的经验对本项目非常有价值，并将为进一步的资助提案提供机会。她在植物生物技术和分子生物学方面的经验与该项目特别相关，用于生产“非转基因”草莓植物。她超过 22 年的宝贵教学和研究经验将极大地有益于申请人的职业培训方面，并使她成为完美的导师。
伊巴丹大学图书馆
1尼日利亚伊巴丹伊巴丹医学院高级医学研究与培训研究所神经科学与衰老研究部科学技术，加纳库马西，科学技术，6神经病学部，伊洛林大学医学系，伊洛林大学医院，伊洛林大学，尼日利亚大学7加纳大学医学院，卫生科学学院，阿克拉，加纳州80neurology Supit of Sciences，Ghana 8 Kwame Nkrumah Science Technology，Kumasi，医院，NEUROLOGY，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN，AMIN o. L0神经病学部门，艾哈迈德·贝洛大学医学系，尼日利亚Zaria艾哈迈德·贝洛大学教学医院1流行病学和医学统计系，伊巴丹大学医学院，伊巴丹大学，尼日利亚大学12号传播与语言艺术系12尼日利亚卡诺
Barbados No. CV 0192 of 2021
kpe.ol7名称：领导者（香港）国际又名国际：a）领导国际贸易有限公司b）领导者（香港）国际贸易有限公司kpe.ol8姓名：第二个自然科学院A.K.A.：a）第二个自然科学学院b）che 2 chayon kwahakwon c）自然科学学院d）chayon kwahak-won e）国家
巴巴多斯国家能源政策 2019-2030
“由于面积和地理位置的原因，加勒比小岛屿发展中国家特别容易受到气候变化的影响。作为依赖旅游、农业和渔业等易受气候模式影响的行业的发展中经济体，加勒比国家将受到海平面持续上升、降雨模式和气温变化以及政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 确定的自然灾害强度不断增加的严重影响。”（IADB，2016 年）
R18 B.Tech. ECE 教学大纲 JNTU HYDERABAD 1
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 分析序列和级数的性质。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 UNIT-I：矩阵 矩阵：矩阵的类型，对称；Hermitian；斜对称；斜 Hermitian；正交矩阵；酉矩阵；通过梯形和标准形式对矩阵进行秩计算，通过高斯-乔丹方法求非奇异矩阵的逆；线性方程组；求解齐次和非齐次方程组。高斯消元法；高斯赛德尔迭代法。第二单元：特征值和特征向量线性变换和正交变换：特征值和特征向量及其性质：矩阵的对角化；凯莱-哈密尔顿定理（无证明）；用凯莱-哈密尔顿定理求矩阵的逆和幂；二次型和二次型的性质；用正交变换将二次型简化为标准形式第三单元：数列与级数序列：数列的定义，极限；收敛、发散和振荡数列。级数：收敛、发散和振荡级数；正项级数；比较检验、p 检验、D-Alembert 比率检验；Raabe 检验；柯西积分检验；柯西根检验；对数检验。交错级数：莱布尼茨检验；交替收敛级数：绝对收敛和条件收敛。 UNIT-IV：微积分中值定理：罗尔定理、拉格朗日中值定理及其几何解释和应用、柯西中值定理。泰勒级数。定积分在计算曲线旋转表面面积和体积中的应用（仅限于笛卡尔坐标系）、反常积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。 UNIT-V：多元微积分（偏微分和应用）极限和连续性的定义。偏微分；欧拉定理；全导数；雅可比矩阵；函数依赖性和独立性，使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
M.Tech控制工程 /控制系统< / div>
编写一组线性方程的矩阵表示，并分析方程系统的解决方案查找特征值和本征媒介使用正交转换将二次形式减少到规范形式。分析序列和序列的性质。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。单元I：矩阵矩阵：矩阵的类型，对称；隐士偏度对称；偏斜;正交矩阵；单一矩阵；按梯形形式和正常形式的矩阵等级，高斯 - 约旦方法的非单个矩阵倒数；线性方程系统；解决同质和非均匀方程的求解系统。高斯消除方法；高斯Seidel迭代方法。单元-II：特征值和本征载体线性变换和正交转换：特征值和特征向量及其特性：矩阵的对角线化； Cayley-Hamilton定理（没有证据）；查找矩阵的逆向和力量由Cayley-Hamilton定理进行；二次形式的二次形式和性质；通过正交转换单位-III将二次形式的形式降低至规范形式：序列与串联序列：序列的定义，极限；收敛，发散和振荡序列。系列：收敛，发散和振荡系列；一系列积极术语；比较测试，p检验，D-Alembert的比率测试； Raabe的测试；库奇的整体测试；库奇的根测试；对数测试。泰勒的系列。交替系列：Leibnitz测试；交替收敛序列：绝对和有条件收敛。单元-IV：微积分平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释和应用，Cauchy的平均值定理。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。