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目录 - 马里兰州公共工程委员会
wesley.gould@maryland.gov 7。自然资源部海岸线保护服务部的建议：公共工程委员会征收财产所有人杰弗里·R·和莎拉·戴格尔（Sarah S. Daigle）女士的指控，必须偿还一个海岸侵蚀控制项目。当局：第8-1006条，自然资源文章，注释的马里兰州守则“在获得DNR的认证后，岸上侵蚀控制项目已令人满意地完成；公共工程委员会应对受益财产进行修正并征收福利指控。”资金：借款人进行年度分期付款。资金存入岸上侵蚀控制循环贷款基金。备注：DNR证明已在县土地记录中记录了适当的文件，并且该项目的建设已令人满意地完成。
注册指南 - 2025年秋季目录
如果课程关闭，学生应检查是否还有其他课程中有空格可用的其他部分并注册替代部分。如果此选项不可用，则学生可以考虑替代课程并相应地进行注册。教师顾问是帮助确定适当替代方案的好资源。在某些情况下，部门主席可能会批准“覆盖”，使学生可以注册课程限制。覆盖注册由学生使用适当的覆盖请求表（https://apps.csbsju.edu/registrar/forms/forms/ offride/）完成。完成覆盖请求并不能保证学生能够参加课程。直到学生试图注册课程并且无法进入课程后，不应完成覆盖。访问填写覆盖请求表（https://apps.csbsju.edu/registrar/forms/override/）在学生队列的注册日之前，才能为学生提供。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
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