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华盛顿虐待儿童修正案
涉嫌虐待或忽视的记者必须在报告适当之前具有某种心理状态。任何人，无论是要求还是仅被允许举报，都必须“合理的理由相信孩子遭受虐待或忽视儿童。。。..“'本法定规定的目的是通过建立不需要绝对，确定的诊断记者虐待或忽视的标准来鼓励报告。”6然而，由于报告立法的目标是在最早可能的阶段发现可疑的虐待，因此“相信的合理理由” Standard可能会给最初不愿举报的个人带来麻烦的障碍。因此，应将华盛顿的标准降低为“滥用或忽视的合理原因”。由于报告何时存在最小症状，因此对早期探测的好处显然超过了对恶意和毫无根据的报告的恐惧。
如何思考气候变化
陷入了气候否认和灾难主义者之间的越野，当面对气候变化的复杂性时，聪明的外行人会感到困惑。如何思考气候变化表明，经济学不仅提供了一种合适的，而且提供了不可或缺的观点，可以理解气候变化问题的根本原因：资源，外部性和自由骑行的稀缺性。Riccardo Rebonato认为没有银子弹或简单的解决方案。然而，他表明，新一代经济学模型与大多数早期模型特别建议3的最佳行动提供了根本不同的见解，他们建议现在可以将快速，大规模的气候行动公正为最具成本效益的策略，而无需需要8 inononite Altruist Altruism oltruism 9早期模型。鉴于本书中提供的概念工具，读者可以决定他们是否同意这些结论3，如果这样做，则最有效的行动方案是什么。
关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外，我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息，包括应用的ML算法，标记的培训数据的数量和数据类型（模型输出，卫星，原位，原位，重新分析等）。在我们调查的论文中，大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是，对于使用模型输出或大型，已建立的数据集的某些应用程序，培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈（水文）研究中尤其急切。
引言和类型的机器学习
为人工智能中学习的基本学习类型提供全面的理解，并在监督和无监督的学习之间划定。本章旨在向读者介绍这些学习范式的核心概念和方法，包括分类概述，并解释不同数据集的重要性，例如培训，测试和验证在AI模型的开发中。此外，本章将解决模型培训中的共同挑战，尤其是过度拟合和不足，并讨论减轻这些问题的策略。目标是为读者提供有效应用这些概念在AI的各种应用中的知识。
中国能源月度更新 | 中国将提前六年实现气候目标，市场前景强劲
面对海外的抱怨和担忧，晶科能源预计今年全球太阳能电池板需求将增长 20%，并在 2024 年第一季度扩建了其佛罗里达工厂，并准备再次扩建。BNEF 更为乐观地预测全球太阳能安装量同比增长超过 30%。在晶科能源 2024 年第一季度的财报电话会议上，晶科预计到今年年底将拥有 12GW 的海外综合产能。即使太阳能电池板价格同比下降一半，该公司的季度收入仍保持在 30 亿美元，同比仅下降 1.2%，毛利率仍保持在 12%。这表明晶科等中国太阳能制造商的实力，而且该公司的财务状况良好。
建立国家能源主导委员会
该文档计划于20125年2月20日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02928上在线获取，并在https://govinfo.gov
第 38 届热疗医学学会年会 打破思维局限
热医学学会第 38 届年会将提供一个平台，展示医学、工程、物理学、材料科学、生物学和免疫学背景下我们对热医学不断扩展的理解的最新数据、概念和突破。主题演讲和全体会议发言人将重点介绍热医学的临床应用、肿瘤免疫学、物理学、生物学、成像和热状态之间的广泛联系。国际思想领袖将主持分组会议，讨论以下问题：
Pimpri Chinchwad工程学院
董事长30年代，电子和电信发动机Ering PCET，PIMPRI CHINCHWAD工程学院编号26，Pradhikaran，Nigdi Pune-44
机器学习（R22A6602）.pdf
课程目标： 1. 认识机器学习的基本术语和基本概念。 2. 理解监督学习模型的概念，重点关注最新进展。 3. 关联监督学习的神经网络模型概念 4. 发现机器学习的无监督学习范式 5. 理解强化学习和集成方法的概念。 UNIT-I 简介：机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习简介。深度学习。 特征选择：过滤器、包装器、嵌入式方法。 特征规范化：最小-最大规范化、z 分数规范化和常数因子规范化 降维简介：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） UNIT-II 监督学习 - I（回归/分类） 回归模型：简单线性回归、多元线性回归。成本函数、梯度下降、性能指标：平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）R 平方误差、调整 R 平方。分类模型：决策树 - ID3、CART、朴素贝叶斯、K 最近邻（KNN）、逻辑回归、多项逻辑回归支持向量机 (SVM) - 非线性和核方法 UNIT – III 监督学习 – II（神经网络）神经网络表示 – 问题 – 感知器、激活函数、人工神经网络 (ANN)、反向传播算法。分类指标：混淆矩阵、精度、召回率、准确度、F 分数、ROC 曲线。UNIT – IV 分类中的模型验证：交叉验证 - 保留方法、K 折、分层 K 折、留一交叉验证。偏差-方差权衡、正则化、过拟合、欠拟合。集成方法：Boosting、Bagging、随机森林。UNIT – V 无监督学习：聚类-K-均值、K-模式、K-原型、高斯混合模型、期望最大化。强化学习：探索和利用权衡、非关联学习、马尔可夫决策过程、Q 学习