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World File Search SystemGarg
ROP。
Parties Present : Shri Hemant Singh, Advocate, Adani Renewable Shri Chetan Garg, Advocate, Adani Renewable Ms. Lavanya Panwar, Advocate, Adani Renewable Shri Nishant Kumar, Advocate, Adani Renewable Shri Jai Lal, Advocate, Adani Renewable Shri Syed Fazl Askari, Advocate, Adani Renewable Shri Pawan Singh, Advocate, Adani Renewable Shri Akshaya Lal, Advocate, Adani Renewable Shri Arun Lal, Advocate, Adani Renewable Shri Gandharv Garga, Advocate, Adani Renewable Shri Gyanendra Singh, Advocate, Adani Renewable Shri Prakash Pathak, Advocate, Adani Renewable Shri Adani的倡导者Gaurav的诉讼记录是为请愿人学习的律师律师，称目前的请愿书已提交了互相诉讼，要求退款，要求退款给被告人向被告人付款，这些款项已通过其额外的连接性和/或LTA的额外收集，这些律师已通过其错误地收集了有关这些律师的股份。2。考虑到律师为请愿人提出的意见，委员会下令以下命令：
ji Zhang -FRC-卡内基·梅隆大学
6。St. Squirrel，V。Agrawal。威尔特（Wilts），圣赵（St. Zhao），H。Zhu，D。Abbot。 E. Scheide，N。Shoemaker-Trejo，J。Singak，F。Yang，A。Wilson，H。Zhang，H。Secte，M。Caess，A。Rowe，Singh，J。Zhang，G。Hollinger和M. Travers和M. Travers。弹性redrop。会。2，pp。678–734，2022。
AI 规划中的自动行动策略测试
1 简介 使用神经网络 (NN) 学习行动策略 π 在游戏中非常成功 (Mnih 等人2013；Sil- ver 等人2018)，并在 AI 规划中越来越受欢迎 (Is- sakkimuthu、Fern 和 Tadepalli 2018；Groshev 等人2018；Garg、Bajpai 和 Mausam 2019；Toyer 等人2020；Karia 和 Srivastava 2021)。策略 π 可以在动态环境中做出实时决策，只需根据当前状态对其进行评估即可获得下一步行动。然而，这种方法显然存在潜在的政策“缺陷”，即不良或致命的政策行为。测试（试图找到发生此类行为的情况）是解决这一问题的自然范例。自动测试用例生成可用于评估 π 的质量，并最终通过广泛的测试来证明 π 是可信的。先前关于顺序决策测试的研究控制环境行为（MDP 中的状态转换选择），并尝试找到满足故障条件 ϕ 的环境决策序列（例如，Dreossi 等人2015；Akazaki 等人2018；Koren 等人2018；Ernst 等人2019；Lee 等人2020）。但如果失败
2022 年人工智能指数报告 - 斯坦福大学
Robotics Survey Pieter Abbeel, David Abbink, Farshid Alambeigi, Farshad Arvin, Nikolay Atanasov, Ruzena Bajcsy, Philip Beesley, Tapomayukh Bhattacharjee, Jeannette Bohg, David J. Cappelleri, Qifeng Chen, I-Ming Chen, Jackie Cheng, Cynthia Chem, Chemo, Steve Chryso Collins, David Correa, Brandon DeHart, Katie Driggs-Campbell, Nima Fazeli, Animesh Garg, Maged Ghoneima, Tobias Haschke, Kris Hauser, David Held, Yue Hu, Josie Hughes, Soo Jeon, Dimitrios Kanoulas, Jonathan Kelly, Oliver Kroemer, Changlio Liu, Maud, Martin, and Sajum. buro Matunaga, Satoshi Miura, Norrima Mokhtar, Elena De Momi, Christopher Nehaniv, Christopher Nielsen, Ryuma Niyama, Allison Okamura, Necmiye Ozay, Jamie Paik, Frank Park, Karthik Ramani, Carolyn Ren, Jan Rosell, Jee-Hwan Ryu, Tim Salcudean, Oliver Scheider, Peter Sommons, Alva Schoen, Stone ne, Michael Tolley, Tsu-Chin Tsao, Michiel van de Panne, Andy Weightman, Alexander Wong, Helge Wurdemann, Rong Xiong, Chao Xu, Geng Yang, Junzhi Yu, Wenzhen Yuan, Fu Zhang, Yuke Zhu
黎巴嫩医学生对人工智能的知识和态度：一项全国调查研究
现代医学正在迅速发展，许多领域已经将人工智能融入临床实践：在肿瘤学中用于癌症诊断和分级（Londhe 和 Bhasin，2019 年）；在胃肠病学中利用内窥镜检测和诊断病理病变（Alagappan 等人，2018 年），在放射学中用于检测和解释影像中的各种癌症实体（Hosny 等人，2018 年）。人工智能还进入了医学教育领域，被用于基于案例的电子学习（Khumrina 等人，2017 年）或通过虚拟标准化病人系统进行病史采集（Maicher 等人，2019 年；Randhawa 和 Jackson，2020 年）。这些工具可能会彻底改变医学教育，特别是因为机器和三个人类评分者之间的评分在准确性上具有可比性（Maicher 等人，2019 年）。人们普遍认为人工智能将在医学中发挥不可或缺的作用，但它对医学生及其未来的影响仍不清楚。一些研究表明，人工智能可能会使人们远离医学职业（Park 等人，2020 年）或更容易受到人工智能影响的专业，如放射学（Pinto Dos Santos 等人，2019 年）。其他研究表明，学生们不同意普通医生和放射科医生会被人工智能取代（Pinto Dos Santos 等人，2019 年）。影响医学生对人工智能态度的一个因素可能是他们对人工智能及其在医学中的应用的了解。知识差距源于课程设计不足以适应人工智能等现代医学进步。未能将人工智能材料嵌入课程的失败可以归因于多种因素。首先，缺乏与人工智能相关的认证要求将使管理人员没有动力扩展他们的课程（Kolachalama 和 Garg，2018 年）。随着对额外学术科目的需求和不断增长的生物医学知识体系，医学院在当前框架下已经难以维持其课程设置。医学院缺乏教授这些内容所需的教师专业知识，这使这一问题更加严重，这些内容主要在计算机科学、数学和工程学院教授（Kolachalama 和 Garg，2018 年）。尽管人工智能技术在医学领域迅速发展，有可能彻底改变整个医学教育，但人工智能在黎巴嫩医学中的应用仍然有限，并且在某些临床和外科领域受到限制，例如机器人技术（Labban 等人，2021 年）。同样，医学教育课程提供与人工智能相关的教育内容有限，这可能导致知识受限和对该主题的消极态度。多项研究评估了来自世界各地（包括中东地区）医学生对人工智能的知识和态度（Gong 等人，2019 年；Pinto Dos Santos 等人，2019 年；Sit 等人，2020 年；Ahmed 等人，2022 年；Al
家庭心脏谈话沟通工具在改善家庭成员扩张型心肌病筛查方面的有效性：一项随机试验的结果
Daniel D. Kinnamon ，博士*；Elizabeth Jordan ，硕士*；Garrie J. Haas，医学博士；Mark Hofmeyer，医学博士；Evan Kransdorf，医学博士、博士；Gregory A. Ewald，医学博士；Alanna A. Morris，医学博士、理学硕士；Anjali Owens，医学博士；Brian Lowes，医学博士、博士；Douglas Stoller，医学博士、博士；WH Wilson Tang，医学博士；Sonia Garg，医学博士；Barry H. Trachtenberg，医学博士；Palak Shah，医学博士、理学硕士；Salpy V. Pamboukian，医学博士；Nancy K. Sweitzer，医学博士、博士；Matthew T. Wheeler，医学博士、博士；Jane E. Wilcox，医学博士；Stuart Katz，医学博士；Stephen Pan，医学博士、理学硕士；Javier Jimenez，医学博士、博士；Keith D. Aaronson，医学博士； Daniel P. Fishbein 医学博士；Frank Smart 医学博士；Jessica Wang 医学博士；Stephen S. Gottlieb 医学博士；Daniel P. Judge 医学博士；Charles K. Moore 医学博士；Jonathan O. Mead 理学学士；Gordon S. Huggins 医学博士；Hanyu Ni 博士、公共卫生硕士；Wylie Burke 医学博士、哲学博士；Ray E. Hershberger 医学博士；DCM 联盟的 DCM 精准医学研究
全印度医学科学研究所新德里
Sandeep Agarwala博士，儿科手术系Nasreen Akhtar博士，生理学系Dalim Baidya博士，麻醉医学，止痛医学和重症监护局，Deretu Bhari博士，皮肤病学和Venereologicy和Venereologicy和Venereologicy and Tenereology and Tenereology Dr. Anjan dhua博士，Dh dhua博士。Ambedkar Irch Dr Vivek Gupta博士，R.P.眼科科学中心托尼·乔治·雅各布博士，解剖学系西德·贾恩博士，jpna创伤中心泌尿外科部拉吉·库马尔博士泌尿外科，泌尿科副院长（学术界）和泌尿外科副院长R. laksrics drake decress and泌尿外科R. Lodha Dr. cardiacriacs of Cardiactiac Boceniactric of Cardiactriactriactriac jpna创伤中心jpna创伤中心的法医医学系Kalpana Luthra博士，生物化学系Purva Mathur博士，jpna创伤中心实验室医学系，痛苦医学和关键部门的疼痛医学和关键部门的痛苦医学和关键部门的疼痛医学和关键部门是胃肠道依赖性手术和Liver Transplanthar的疼痛医学和关键部Pratap Sharan，精神病学系Alpana Sharma博士，生物化学系Deepti Vibha博士，神经科学中心神经病学系
表征中微子振荡中的纠缠和测量的不确定性
摘要 中微子振荡具有满足Leggett–Garg不等式的非经典特性,且在量子信息处理和通信等领域有着潜在的应用,为了进一步揭示中微子系统的量子特性,我们重点研究了三味中微子系统中的纠缠和熵不确定关系。具体而言,我们利用三种不同类型的纠缠测度来表征源自中微子系统的量子资源,并研究它们之间的层级关系。此外,我们分析了大亚湾(0.5和1.6 km)和MINOS+(735 km)合作等不同中微子源的实验数据,并与理论结果进行了比较。我们发现系统的熵不确定度和纠缠的动态演化都表现出非单调性,实验结果与理论预言非常吻合。有趣的是，它表明中微子在振荡过程中始终保持量子特性。更重要的是，我们揭示了不确定性的变化几乎与系统纠缠的变化呈负相关。因此，当三味中微子态被视为三量子比特态时，可以在实际实验中探索中微子中的纠缠和不确定性的性质，这可能对未来基于中微子态的量子信息处理应用有用。
2023-24 年季节性流感疫苗有效性中期估计 - 美国。
创作者的创作者Aaron M. Frutos，Ashley M. Price，Elizabeth Harker，Emily L. Reeves，Haris M. Ahmad，Vel Murugan，Emily T. Martin，Stacey House，Elie A. Saade，Elie A. Saade，Richard K. ，朱莉·A·布姆（Julie A. Imah S. Dawood，Heidi L. Moline，Ariana P. Toepfer，Benjamin R. Clopper，Ruth Link-Gelles，Amanda B. Payne，Jessie R. Chung，Brendan Flannery，Nathaniel M. Lewis，Samantha M. Olson，Katherine M.疫苗有效性合作者
基于 3,366 个基因组测序的鹰嘴豆遗传变异图
Rajeev K. Varshney 1,2 ✉ , Manish Roorkiwal 1 , Shuai Sun 3,4,5 , Prasad Bajaj 1 , Annapurna Chitikineni 1 , Mahendar Thudi 1,6 , Narendra P. Singh 7 , Xiao Du 3,4 , Hari D. Upadhyaya 8,9 , Aamir W. Khan 1 , Yue Wang 3,4 , Vanika Garg 1 , Guangyi Fan 3,4,10,11 , Wallace A. Cowling 12 , José Crossa 13 , Laurent Gentzbittel 14 , Kai Peter Voss-Fels 15 , Vinod Kumar Valluri 1 , Pallavi Sinha 1,16 , Vikas K. Singh 1,16 , Cécile Ben 14,17 , Abhishek Rathore 1 , Ramu Punna 18 , Muneendra K. Singh 1 , Bunyamin Tar'an 19，Chellapilla Bharadwaj 20，Mohammad Yasin 21，Motisagar S. Pithia 22，Servejeet Singh 23，Khela Ram Soren 7，Himabindu Kudapa 1，DiegoJarquín24，Philippe Cubry 25，Lee T. IT A. Deokar 19，Sushil K. Chaturvedi 28，Aleena Francis 29，RékaHoward30，Debasis Chattopadhyay 29，David Edwards 12，Eric Lyons 31，Yves Vigourox 25，Ben J. Hayes 15 、 Henry T. Nguyen 35 、 Jian Wang 11,36 、 Kadambot H. M. Siddique 12 、 Trilochan Mohapatra 37 、 Jeffrey L. Bennetzen 38 、 Xun Xu 10,39 和 Xin Liu 10,11,40,41 ✉