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- 1 - 美国东部地区法院...
在《第九条》允许基于性别进行不同待遇或隔离的有限情况下。..允许基于性别进行不同待遇或隔离，接受者不得以基于性别歧视的方式进行此类不同待遇或隔离，使他人遭受超过最低限度的伤害，除非 20 U.S.C. 允许。§ 1681(a)(1) 至 (9) 和相应法规 §§ 106.12 至 106.15、20 U.S.C.§ 1686 及其相应法规 § 106.32(b)(1) 或 § 106.41(b)。采取政策或参与行为阻止某人参与与其性别认同相符的教育计划或活动，会使该人因性别而遭受超过最低限度的伤害。34 C.F.R.§ 106.31(a)(2); 89 Fed.Reg.33814-26.虽然法规不包括
参考术语 - 开发ICT Hub.pdf
hub/ActionAid国际变革性影响基金项目背景行动aid利比里亚（AAL）一直在利比里亚运营，以解决社会经济和结构性不平等现象的权力不平等，而生活在贫困中。AAL是利比里亚关于妇女权利和性别平等的主要组织之一。我们目前的国家战略论文（CSP）2019-2023，《平等与正义行动》（CSP II），坚持我们作为盟友的承诺，以谋杀妇女，年轻人，边缘化群体以及生活在利比里亚贫困中的社区，以实现和保护其基本人权和自由。我们继续将基于人权的方法和交叉女权主义分析的应用中心解决，以应对根深蒂固的父权制，文化和宗教信仰，以促进性别差异，歧视，性暴力和妇女，女孩和性少数民族的经济边缘化。CSP II还强调负责任的政府作为主要职责人，并增加了基本社会经济服务的公共融资，以确保所有利比里亚人都能充分获取并获得优质的性别反应式服务，并获得平等的机会，以获得更好，尊严的生活。我们还认识到有必要与私营部门以及传统和宗教领袖等其他参与者互动，以认识到他们在维护利比里亚人的基本人权中的作用，并让他们互动解决妨碍这些权利的行为。最终该项目旨在确保妇女和年轻人将享受食物和营养安全以及气候韧性生计。AAL正在与尼日利亚的ActionAID和ActionAID塞内加尔合作实施了一个3年的项目，名为：西非的农业生态和气候正义战略伙伴关系（SPAC -West -West -West Africa）。在中级，该项目旨在确保（i）410、500名小农（SHWF）和年轻人之间的有效农业生态学实践，（ii）可持续农业实践的农业生态学和多元化的生计的公共融资数量和质量增加。在利比里亚，该项目将在四个县实施，邦，Gbarpolu和Montserrado，并与农业部，环境保护局，国家灾难管理机构，全面的非洲农业发展计划非国家参与者，ECOWAS非国家行为者，非国家非国家行为者，非国家妇女工会，农民工会，农民及农民工人（RWFFF）'' （ROPPA），妇女和青年社会企业和活动家。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
EICT学院，IIT Roorkee 冬季培训计划2025- EICT学院 b''
印度正在快速成为信息，通信技术和电子（ICTE）领域的世界力量。为了补充其增长和进一步的发展，对在这个领域有专业化的训练有素的专业人士的需求不断增加。这不仅包括在现有技术和不断变化的技术中对专业人员的培训，还包括在研发和电子制造领域的培训。这将专门针对ICTE部门，以创造大量的人才资源库，并为企业家带来足够的机会。电子与信息技术部（MEITY）已批准了14号总理和领先机构的计划和ICT学院II阶段II。IIT Guwahati，Iit Kanpur，Nit Warangal，Nit Patna和IIITDM Jabalpur，IIT Roorkee，Mnit Jaipur，03 CDAC中心（海德拉巴德，Mohali，Patna）和03 Nielit Centers（Aurangabad，Calicutna，Calicutna，gorakhi，gorakhpur）和Ictnechie，Ictemhi，Ictemhi。支出为100％GIA，在2024 - 2029年期间如下。
佛罗里达州第五区上诉法院
当 Polo 发出警报称 Lyft 车辆中有目标物质时，警察无法知道 Polo 检测到的是非法物质（大麻、可卡因、海洛因或甲基苯丙胺）还是合法物质，即合法处方并由合法医用大麻卡持有人持有的大麻或医用大麻中的 THC。Polo 接受过训练，在遇到任何这些物质时都会以同样的方式发出警报；因此，正如 Aponte 警官所作证的那样，警犬的警报并没有告诉他们检测到了哪种目标物质。Polo 闻到的物质是合法的还是非法的并不容易判断，因此仅凭他的警报无法提供无证搜查所需的合理原因。Baxter，389 So. 3d，809。虽然没有发现大麻或医用大麻，“但我们不会事后根据搜查结果来评估合理原因。”哈里斯，133 S. Ct.，1059。
回复：Pascoag实用程序区：年度费率和解：案卷号。 24-42-EL报告和订单I。简介
1 Pascoag的关税将其电源服务费定义为Pascoag向其客户提供能源的费用。2传输费用恢复了Pascoag从发电站将电力从发电站转移到Pascoag变电站的成本。3该文件于2024年11月22日更新。此顺序中的所有参考文献均为2024年11月22日提交或2024年12月3日附录申请。即时事项中提交的文件可在位于杰斐逊大道，沃里克，罗德岛州或https://ripuc.ri.gov/docket-24-42-el的PUC办事处获得。4 PPRF是一项储备金，Pascoag保留该基金，以解决因市场价格意外峰值而产生的收入的任何短缺，这可能需要借钱以履行其供应义务。5年Young Addendum测试。 在2-4（2024年12月3日）。5年Young Addendum测试。在2-4（2024年12月3日）。
深度学习的最新进展 - EICT 学院
全面理解深度学习的基础知识和进展。掌握使用 Python 实现神经网络的实践技能。了解量子神经网络及其在人工智能中的新兴作用。能够设计和优化高级神经网络架构。深入了解深度学习的最新应用。强化深度学习主题的教学方法。为应对人工智能和深度学习领域的行业和学术挑战做好准备。
ICT利用对学术绩效的影响
摘要 - 这项研究的主要重点是评估信息和通信技术（ICT）用法对学生学习绩效的影响。这项研究采用了Hargeisa大学（UOH）案，以确定ICT对学生学业绩效的影响，尤其是该大学ICT资源的可用性，可访问性和可用性。这项研究之所以进行，是因为众所周知，从不时的报告表明，UOH的学生在学习中遇到困难，因为他们获得ICT资源的访问权限。有些人可能无法使用ICT。该研究是用一个决定因素（横断面调查设计）进行的。数据是通过调查表中收集的，从计算机学院和IT学院的150名大二学生中的108个样本中收集了数据。在确认原则期间，研究人员使用简单的回归分析来分析学生的学习成绩是否是与ICT的线性回归。研究人员发现，ICT资源的可用性，可访问性和用户能力显着影响UOH学生的学者。研究人员建议大学需要在计算机和相关技术上投资更多。访问ICT工具不应限于实验室和库，而应通过建立ICT资源中心扩展。ICT培训不应限于Microsoft Office套房，而应旨在培训学生使用ICT为其学者使用的上下文技能。
印度理工学院鲁尔基分校 EICT 学院
印度半导体使命 (ISM) 致力于让印度成为半导体行业的领导者，该领域的专业知识对于塑造印度半导体格局以实现经济增长和技术进步至关重要。本课程旨在提供对半导体当前技术和先进概念的基本了解，并提供动手制造的机会。它为个人提供必要的知识和技能，为印度成为全球半导体设计和制造中心的目标做出贡献
基于AI的早期预测和高等教育学生学业成绩的干预
阿曼a夫准确地确定高等教育中的高风险学生对于及时的干预至关重要。本研究提出了一种基于AI的解决方案，用于使用机器学习分类器来预测学生的绩效。使用信息增益评估选择了过去两年中208个学生记录的数据集，并进行了关键的预测因素，例如中期等级，上学期GPA和累积GPA。通过10倍的交叉验证评估了多个分类器，包括支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（K-NN）。svm的表现最高，精度为85.1％，F2得分为94.0％，有效地识别出低于65％的学生（GPA <2.0）。该模型是在教育工作者的桌面应用程序中实现的，提供了班级和个人级别的预测。这个用户友好的工具使讲师能够监视绩效，预测结果并实施及时的干预措施，以支持陷入困境的学生。该研究强调了机器学习在增强学术绩效监控方面的有效性，并为AI驱动的教育工具提供了可扩展的方法。k eywords人工智能，机器学习，学生绩效预测，高等教育，基于AI的应用程序1。介绍信息和通信技术的快速发展（ICT）通过重塑教育系统，促使采用数字策略的采用以及突出数字能力的关键差距和不平等现象，对包括教育的各个部门（包括教育）产生了重大影响[1]。在高等教育机构（HEI）中，保持高教育标准并确保学生成功已成为关键的优先事项。政府和认证机构，例如阿曼学术认证机构和质量保证（OAAAQA）参与了阿曼的高等教育机构（HEI）的质量[2]。因此，监视学生绩效已成为符合这些标准并提供问责制的重要因素[3]。讲师经常面临大量的责任，这使得连续监控每个学生的学术进步并实施及时的干预措施具有挑战性[4]。依靠定期评估的传统监测方法可能无法提供支持表现不佳的学生所需的早期见解[5]。教师增加的工作量增加了对整合心理的技术解决方案的需求