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信息手册-Iisers
不是印度公民且不持有OCI/PIO卡的候选人应被视为外国国民。此类候选人有资格出现在IAT-2024中。申请人需要上传印度大学协会颁发的同等证书，除非他们通过印度学校教育委员会认可的任何董事会在2022年或2023年或2024年通过了XII或同等水平考试。在提交IAT-2024申请表的同时，必须上传等价证书，“请上传支持您对外国民族主张的文件的副本（您需要在必要时制作原件）”。
微电子与能量传输修订版
课程简介：学生将通过实践和模拟活动探索电路中的能量传递。绩效期望：HS-PS3-1：创建一个计算模型，当已知系统中其他组件的能量变化和流入和流出系统的能量时，计算系统中一个组件的能量变化。MS-PS3-2：开发一个模型来描述当远距离相互作用的物体的排列发生变化时，系统中会存储不同数量的潜在能量。具体学习成果：学生将能够 - 通过探索微电子在日常设备中的作用来吸引兴趣。 - 通过实践活动研究微电子元件如何管理和存储能量。 - 解释微电子系统中的能量关系并利用计算模型。 - 将他们对微电子能量管理的理解应用于实际问题。 - 评估他们对微电子中的能量传递、潜在能和计算建模的理解。叙述/背景信息 对于微电子 5E 课程计划，学生需要掌握基本电路概念的基础知识，包括了解电阻器、电容器和电源等组件。他们应该熟悉能量传递的原理，包括势能和动能的作用，以及欧姆定律与电压、电流和电阻的关系。了解能量如何存储（在电容器中）和耗散（在电阻器中）很重要，以及微电子如何在智能手机或计算机等日常设备中发挥作用。熟悉电子表格或电路仿真软件等基本计算工具也将有助于学生在课堂上模拟电路中的能量关系。 科学与工程实践：开发和使用模型 开发一个模型来描述不可观察的机制。（MS-PS3-2） 使用数学和计算思维 创建现象、设计设备、过程或系统的计算模型或模拟。（HS-PS3-1）
第 146 章 DHS - 疫苗可预防疾病
DHS 146.01 权力和目的。本章根据《统计法》第 252.04 (1) 和 (10) 条的权力颁布，旨在明确规定除《统计法》第 252.04 (1) 条所列疾病之外的疫苗可预防疾病。《统计法》第 252.04 (1) 条规定，该部门负责开展全州免疫计划，以消除疫苗可预防疾病或以其他方式保护人们免受其害；《统计法》第 252.04 (8) 条规定，如果联邦或州政府有资金购买疫苗，且学区或地方卫生部门要求购买疫苗，且当地免疫工作由医生监督，则免费提供疫苗以使人们获得针对这些疾病的免疫力。
激励 LP ppt.pptx
• 公开招募新的卫星互联网运营商 (SIO) 在菲律宾进行测试部署，以提前推出计划中的商业服务。 • 此次招募针对运营非地球静止轨道 (NGSO) 互联网卫星的公司。 • 支持 EO 127 s. 2021 提供新的卫星选项 • 支持农村生产力和科学技术，实现包容性发展
2023 年 9 月 5 日 所有计划信函 23-013（修订版）致
所有计划信函 23-013（修订版）致：所有 MEDI-CAL 管理式医疗计划主题：加州健康与公众服务局数据交换框架的强制签署方目的：本所有计划信函 (APL) 旨在告知 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 其必须签署加州健康与公众服务局 (CalHHS) 数据交换框架 (DxF) 数据共享协议 (DSA)。本 DSA 定义了受 DxF 新数据交换规则约束的各方，并建立了一套通用的条款、条件和义务，以支持根据适用法律、法规和政策安全地交换和访问健康和社会服务信息。修订后的文字以斜体显示。背景：第 133 号议会法案（预算委员会，2021 年法令第 143 章）和《健康与安全法规》（HSC）第 130290 节要求 CalHHS 制定加州健康与公共服务数据交换框架。1 DxF 于 2022 年 7 月 1 日最终确定，包括单一 DSA 和一套通用的政策和程序（P&P），用于管理加州医疗保健实体和政府机构之间的健康和社会服务信息交换。
持续的数据团队：RISE 网络战略指南
RISE 网络代表在不同社区工作的教师、辅导员和管理人员之间的合作伙伴关系，旨在帮助所有学生在大学、职业和生活中取得成功。康涅狄格州 RISE 网络成立于 2016 年，其使命是帮助教育工作者取得突破性成果，帮助所有学生实现并发挥他们的全部潜力。RISE 目前与 9 个学区的 10 所公立高中合作，为超过 13,000 名学生提供服务。我们作为一个教育工作者社区进行合作，使用数据来查明需求、形成假设并寻求提高学生成绩的想法。除了我们的直接合作伙伴关系和学生成果目标外，我们还渴望发挥催化作用。正如我们在 RISE 网络内部和跨网络分享创新和学习成果一样，我们也致力于以开源方式与教育工作者共享资源，以增强我们的集体影响力。我们希望本战略指南能够支持您为提高社区学生参与度、学习和成就所做的努力。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
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。