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品牌管理 - BAOU
教学材料，无论是印刷品还是其他形式。这些材料旨在实现某些预先确定的学习成果，即教学计划中包含的目标和目的。由于教学过程受到远程影响，因此需要确保学生通过执行有助于他们理解相关概念的特定任务积极参与学习。因此，教学内容中内置了一组练习，以便将学生和导师在课程大纲框架内所做的事情联系起来。这些练习可以是学生的作业、研究项目或科学实践练习。远程教育中教学活动的例子不胜枚举。在这种情况下使用教学活动有助于激励学生、指导和衡量学生的表现（持续评估）
夜间和夜间经济评论Ente
是的，在ENTE行动计划中，预计将在理事会在法定义务方面可以做到和不能做什么，将对许可参数进行审查。但是，理事会可能能够在将来提供延长的小时，并且在每个企业 /申请人评估多个因素时，实施将取决于每个企业 /申请人。随着时间的增加，员工和公用事业成本增加，因此，在当前的经济环境中，这些将是企业需要评估的关键因素。此外，最重要的是警察最突出的主要利益相关者也需要达成任何更改。另一个考虑因素将是位置，因为需要在延长的业务用途和靠近市中心的住宅用途之间达到余额。
路易斯安那州海上风供应链评估
可转移的技能工人在海洋运输，海上石油和天然气以及高级制造业的领域具有经验和技术专长，包括专业贸易合同，水运输以及重型和土木工程建设等领域。这种经验与海上风能开发有利，导致技能的高转移性和在能源部门的增材就业机会。这项研究确定了10个高度相邻的现有行业，发现这些行业中现有的71％的劳动力具有可转移的技能以支持海上风。路易斯安那州东南部的工人最集中在海上风，在新奥尔良，拉斐特，巴吞鲁日，侯马和摩根市的群集中有很高的适用性。
英国的蓝色碳库存：
该报告由世界自然基金会，野生动植物信托和RSPB委托，以评估英国独家经济区（EEZ），英国大陆架（包括洛克（Rockall））和曼斯海（包括'UK seas''）的目前蓝色碳汇的程度，规模，分布和潜力。本报告总结了英国蓝色碳评估的四个区域报告：（1）英国北海地区（Burrows等，2021年），（2）英国通道和西方途径地区（Burrows等，2024a），（3）（3）爱尔兰海和威尔士海岸地区，其中包括爱尔兰北部和北部爱尔兰，英国和威尔士和威尔士的沿海地区（4）。苏格兰地区（Burrows等，2024c）。本合成报告的目的是总结一系列报告，以提供（1）有关蓝色碳栖息地的当前程度和分布的信息，包括海底沉积物和沿海植被栖息地，（2）估计当前在四个评估区域中存储的碳数量的估计，（3）平均净序列效率（3）序列序列效率（3）4 YR（g c /y M M 2 /YR）（GC /YR）（YR）（YR）（YR）（YR），（3）蓝色碳栖息地的MT C/YR）及其对区域及其指定保护区域之间差异的贡献。本报告还旨在比较地区之间的相似性和差异，包括现有海洋保护区内的蓝色碳数量。这一系列报告的重点是有机碳（OC）作为颗粒物材料而不是无机碳（IC）的储存和积累，鉴于CO 2通过IC作为壳材料的生产可能净产生了CO 2。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
心脏病系 - 勒克瑙
我想在我的项目开发，实施和评估心脏疾病，以改善印度心脏病孕妇的孕产妇心脏，产科和胎儿结局的情况下，在我的项目开发，实施和评估中任命一项项目技术支持。因此，请在KGMU网站上宣传以下提到的帖子。
