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Bangabasi学院数学系
该课程的第一单元为学生提供了戒指，子环，整体域，字段和理想的想法。他们学习理想的运作，戒指同态的概念，同构的概念以及理想集和所有一致性的一组之间的对应关系。在第二个单元中，他们学习了矢量空间，代数和尺寸的子空间和几何意义的概念。他们学会找到矩阵的倒数作为Cayley-Hamilton定理的应用。
Oceanic SubLiminator - 汤姆·斯威夫特同人小说合集
tomswiftfanfiction.thehudsons.com/TS-Yahoo/TS %204%20Oceanic%20SubLiminator.pdf（端口 80）
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年
PCEF 2024为气候合作
我们愿景是在2019年11月在Zenger Farm的办公室谷仓上层房间中建立波特兰地区食品的协调努力。Zenger联合指导者Rob Cato和Colleen Dixon会见了不断发展的花园的Jason Skipton，饥饿的饥饿量不佳的Adam Kohl，以及其他致力于粮食正义的领导人，以集思广益的方式来集思广益，基于食品的社区组织可以共同努力，以便现在可以为边缘化社区更加有效，同时还可以为他们提供良好的良好状态。每个组织在社区食品体系内创造能力方面都在大量投资，但意识到每个组织都单独缺乏满足全面需求范围的能力。出现的愿景是作为一项合作而联合起来，共同努力，以增强的生态和气候服务来释放再生农业的丰富生产力，以使气候变化更加有弹性，增长更好的粮食，增加社会资本，创造新的经济机会，并减少社区粮食不安全。然后在几个月内，大流行就发生了，每个组织都被抛弃了，紧急填补了社区的直接需求。
脑肿瘤幸存者大学指南 2024.docx
● 校园里有多少残疾学生？有多少人已经毕业？ ● 该计划的目标和目的是什么？ ● 你们的导师是否使用过残疾人办公室？ ● 提供哪些服务？服务是否单独收费？ ● 如何确定服务期限？是一个学期？一年？两年还是更长？ ● 服务提供者接受过哪些残疾方面的专门培训？ ● 安排学术住宿需要哪些残疾记录或文件？记录必须是多近的？ ● 学校是否会提供我（学生）需要的特定住宿？ ● 是否有残疾学生无法选择的课程？ ● 是否有残疾学生必须参加的课程？ ● 我（学生）可以在第一年或第二年修读少于全部课程的课程吗？ ● 残疾学生可以每学期先注册吗？ ● 辅导和/或咨询是一对一还是以小组形式提供的？ ● 是否有支持小组？ ● 教师或管理人员愿意为残疾学生做出哪些修改？ ● 你们为视力受损的人提供哪些便利？为听力受损的人提供哪些便利？● 我需要一对一的助手。这所学校提供这种服务吗？
Guru Nanak Dev Engineering College，Ludhiana
b part-b单元4量子力学：7+3（t）= 11小时的量子力学需求，波颗粒偶性，de-broglie假设，相位速度和群体速度和群体速度，波动功能，物理意义，显着性，归一化，归一化功能，特定和时间依赖时间和时间依赖时间和时间量化的量级和时间量化的量级和量化量级和时间量化的量级和量化功能（能量和量子），能量和量化量和量化量级和量度的量子和量度的量子和量度（量表），量级和量化量级和量化量和量化量和量化量和量化量和量度（能量量），并量化量级和量化量的量子和量度（量表）能量），一维盒中的粒子。量子计算简介（定性思想）单位-5半导体：6+2（t）= 9小时固体，Bloch定理和Bloch功能（仅定义），电子状态的有效质量，Fermi水平，FERMI水平，FERMI水平的位置，固有和超级序列的内在启动和超级启动启动， LED和太阳能电池及其应用。
人工智能驱动的低抵押贷款协议 - T3
T3 中的风险监控是一个持续的过程，可同时检查多个层面的风险。在投资组合层面，会不断计算和评估各个风险指标，以符合预定的阈值。系统层面的监控会跟踪所有协议参与者的总体风险指标，确保系统性风险保持在可接受的范围内。市场层面的监控为风险评估提供了背景信息，并有助于在潜在市场压力条件影响投资组合稳定性之前识别它们。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
风力涡轮机群隐式相位协调最优控制
惯性质量，J 101 537 . 5 kg m 2 阻尼，B 100 N ms / rad 极对数，p 2 变速箱速比，N 24 . 12 叶片长度 + 轮毂，R m 13 . 5 m 转子电阻，R r 0 . 007 645 44 Ω 转子电感，L r 0 . 007 067 33 H 定子电阻，R s 0 . 009 585 76 Ω 定子电感，L s 0 . 000 252 35 H 定子电流。 d 轴，isdisd ≥ 0 A 定子频率，ω s ω s ≥ 0 rad / s 初始转子频率，ω r 0 2 rad / s 转子频率，ω r ω r ∈ [ 0 , 9 . 208 ] rad / s 直流母线电压，vv ∈ [ 437 , 483 ] V (460 V ± 5%) 直流母线电阻，R 1000 Ω 直流母线电容，C 0 . 1 F 连接电感，L 0 . 001 H 连接电阻，R 0 . 05 Ω 时间窗口 600 s 直流母线电压，vv ′′ ∈ [ − 20 , 20 ] V / s 2