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2025 财年仿制药用户费率
表 5.--CDER 2023 财年实际工作量和 2025 财年预测工作量 工作量驱动因素类别 2023 财年实际值 2025 财年预测值 ANDA 原件 1 685 651 ANDA 补充件 2 10,237 12,045 ANDA 前会议 114 106 受控信函 3 3,580 3,156 适用性请愿 14 32 ANDA 年度报告 4 12,162 13,230 活跃的 REMS 项目 4、5 49 49 1 不包括对拒绝接收 (RTR) 和 Orig-2+ 的回复。及时报告数据中捕获的 ANDA 原件和重新提交/修改。2 包括正在进行的变更 (CBE) 和事先批准补充 (PAS) 制造和标签补充。 PAS 不包括对 RTR、风险评估和缓解策略 (REMS) 和生物等效性补充的响应。ANDA 补充和重新提交/修订在时间报告数据中捕获。3 包括所有请求受控通信。4 数据代表与上市后安全活动的资源需求相关的工作量（根据 PDUFA（FD&C 法案第 736 节）（21 USC 379h）和 BsUFA（FD&C 法案第 744H 节）（21 USC 379j-52））下用于制定费用的方法制定），如适用。5 表示活跃 REMS 计划与中心和用户费用的比例，除阿片类药物共享系统外，除合格产品总数外。
成功的学生技术费用提案示例
建议为以下五个项目提供资金：纽姆布鲁文化中心——纽姆布鲁文化中心有意扩展其最近升级的两个计算机实验室的学生技术，以包括一个综合的信息技术 (IT) 平台，为学生、职员、教师、利益相关者和访客提供强大的领导和学习环境。新环境将包括以下内容：交互式智能板技术、移动数字讲台、用于音频和视频记录的实时流媒体摄像头以及供学生组织使用的笔记本电脑技术。希望这项新技术将使我们的学生组织、个别学生、教师和工作人员受益，他们定期在纽姆布鲁多功能厅和会议室开会，参加本科课程、特别项目、每周和每两周的会议和会议。多功能厅可容纳 225 人，两个会议室分别可容纳 45 人和 15 人。这项新技术将取代过时的二十世纪设备，大大提高了增强学生编程和新学术计划的可能性。升级大学 Linux 镜像服务器的硬件 - 我们建议升级支持大学 Linux 镜像服务器的服务器硬件。Linux 在校园服务器的很大一部分以及许多学生的台式机和笔记本电脑上运行（作为 Windows 或 MacOS 的替代品）。Linux 镜像服务器提供从快速可靠的位置下载软件（包括操作系统、升级和其他软件）的权限，因为它靠近用户。我们当前的硬件已有 12 年多历史，不再足以处理校园对它的预期负载。新硬件将使我们能够继续向校园社区提供这种宝贵的资源，并扩展以提供我们目前存储空间不足的其他应用程序。音乐技术实验室学院 iMac 替换计算机 - CSPAC 1108 室的音乐技术实验室急需新的替换计算机。当前的 iMac 计算机已有 7 年历史。目前，我们有几台计算机出现故障，如果能找到零件，则需要进行昂贵的维修。资助这项工作不仅将使音乐学院的学生受益，还将使选修音乐课程的非专业学生和每年夏天参加音乐学院夏令营的学生受益。实验室每学期开设两门音乐作曲荣誉研讨会以及几门音乐课程。音乐学院助教每周在实验室工作 20 小时，大学的任何学生都可以在这段时间内使用实验室。音乐技术实验室设有 20 个计算机工作站，配有钢琴键盘、数字音频接口和专业音乐软件。这些硬件和软件将安装在新计算机上。在一个典型的学年里，该实验室有近 800 名马里兰大学学生使用，其他时间还有许多来自大学以外的学生使用。它是克拉丽斯史密斯表演艺术中心唯一的计算机实验室。更换这些计算机的时间将是 2018 年春季学期末。穆斯林学生协会祈祷空间技术 - 自 2004 年以来，科尔菲尔德豪斯一直是马里兰大学穆斯林祈祷空间的所在地。该空间由马里兰大学部门收购
Google Ads 两步广告策略
搜索广告系列（非购物广告系列）您正在处理高 CPC 您无法扩展 tCPA 或 tROAS（您现有的搜索展示份额低于 80%）并且您的点击份额尚未达到最大值。您正在使用手动 CPC 或最大化点击次数，但无法获得转化，但您已经在使用高意图关键字。您应该已经有转化历史记录。如果您不确切了解自己在做什么以及这些竞价策略如何运作，我建议您谨慎行事。
教育科技 - 印度 - Tracxn Feed 报告 - 2024 年 8 月 27 日
提供产品、应用程序、教育资源和工具以改善教学实践和学习成果的公司。此类公司提供学习、教学、行政、学习管理解决方案和 IT 基础设施以促进教育。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
处方药物用户费率2025
表6 .----- cder实际fy 2023工作量量和预测的2025 fy 2025工作量工作量类别fy 2023实际上fy 2025预测效能补品232 232标签补品917 1,191 1,191制造补充剂2,372 2,372 2,320 NDA/BLA1原始145 145 145 133 PDFA（包括3 ,， 3,783个活跃商业IND 3 9,882 10,788年度报告4 3,465 3,556 PMR / PMC相关文档4 1,696 1,605活跃REMS计划4，5 23 2 23 1新药应用（NDA） /生物许可证应用程序（BLA）。仅2个书面响应（WROS）。3对于CPA的目的，这被定义为活跃的商业研究新药（IND），在过去的18个月中已收到文件。4表示批准后提交给申请文件的材料的审查有关的活动。5表示主动风险评估和管理策略（REMS）计划的百分比与中心和用户费用成正比，并通过排除阿片类药物共享系统的合格产品总数。
探索基于同行反馈的博客对前服务EFL教师的学术写作表现
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点，以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法（测试前，测试后）用于涉及集体内时间序列设计的定量研究，其中个人参加了单一治疗，但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度，以及使用问卷调查表，研究人员与参与者进行了一对一的访谈，以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明，基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能（例如焦点，内容，词汇，惯例，惯例和组织）具有重大影响。此外，根据调查结果，参与者对博客写作表达了有利的看法，因为它可以提高创造力，自信心，社会互动，动机和学术成就。此外，调查结果表明，评论，缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客，因为很明显，通过博客写作，学生的写作成就已经大大发展。关键字：博客写作，学术写作，服务前EFL教师，同行反馈，数字扫盲
饲料添加剂可以减少自由放养肉鸡中的弯曲杆菌
“我们证明，有可能在两个月大时屠杀的自由放养鸡的弯曲杆菌大大减少，而不会对其健康产生不利影响。这对于可以进入室外地区的生产系统非常重要，这通常会增加环境中的弯曲杆菌的接触。
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。