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SAP S-4HANA Cloud（公共）-供应链实施
在准备 SAP S-4HANA Cloud (Public) - Supply Chain Implementation 考试时，我搜索了多种资源。官方 SAP Learning Hub 非常有价值。它不仅提供了结构化的学习路径，还可以访问模拟真实考试条件的模拟考试。我将其与一些专门介绍 SAP 教程的社区论坛和 YouTube 频道结合起来。与其他志同道合的人交流让我了解了各种策略和最佳实践，使我的准备更加充分。主要涵盖了哪些主题？
CCSPP: 实施计划 SVA2023
此 CCSPP 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持第 2 组实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并支持加州社区学校合作伙伴计划 (CCSPP) 受助者更广泛地实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映社区学校的进展和需求、立法更新以及由持续改进和学校社区参与流程通知的课程更正。整个模板都引用了 LEA，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
2024协调的执法行动实施...
在2020年10月，欧洲数据保护委员会（“ EDPB”）决定建立一个协调的执法框架（'CEF'），以期简化监督当局之间的执法和合作。从那时起，已经完成了两项CEF措施：2022年公共机构使用云服务的第一个和2023年的第二个有关数据保护官员的指定和位置。在第三年，EDPB选择了“控制者访问权的实施”主题。此CEF动作的一个特殊重点是EDPB指南01/2022关于数据主体权利 - 访问权权利（“指南01/2022”）。在整个2024年，EEA的30个监督当局（“ SAS”）对某些控制者的遵守符合GDPR 1的访问权进行了协调的调查。CEF行动是通过以下一种或几种方式在国家一级实施的：（1）事实调查练习，（2）评估是否有必要进行正式调查，以及/（3）开始正式执法调查，或进行正在进行的正式调查的随访开始。在2023年11月至2024年2月之间，这些SAS在CEF行动的背景下讨论了其目标和行动的手段。在这种情况下，SAS同意与控制器联系时要使用的问卷。调查表是被起草的，而没有专注于特定部门或类型的控制器，并具有模块化设计，以便SAS可以全面或部分使用或补充其领域或国家特定问题。总共1,185个控制者对问卷做出了回应。这些控制器是同样私人实体，从中小企业到活跃于许多不同行业和领域以及各种类型的公共实体的大公司。本报告汇总了参加CEF行动2的所有SA的发现2。总体而言，参与SA的三分之二大约三分之二评估了响应控制者从“平均”到“高”的访问权的遵守水平。一个重要的因素确定对遵守级别产生影响的是控制器收到的访问请求量以及控制器组织的大小。调查结果表明，对于收到大量访问请求或大型组织的控制者而言，合规性的水平通常更高。但是，SAS对2023年收到非常少数的访问请求数量的大量控制器感到惊讶 - 这可能表明并非所有访问请求实际上都被认为是这样的，这可能指出了整体意识问题。基于调查结果，控制器不太了解指南的内容01/2022。这些准则为 - 除其他指南提供了广泛的指导，以帮助控制者实施访问权的不同要素，同时也涉及该权利的便利及其例外和局限性。由于这种较低的认识水平，在指南01/2022中开发的某些方面在实践中没有遵循某些控制者。尽管如此，参与SAS仍观察到EEA的积极发现。包括实施指南01/2022中提到的最佳实践或控制器主动实施的其他实践，例如用户友好的在线表单，使数据主体能够轻松地提交访问请求，自动服务系统允许数据主体在几次点击中自动下载其个人数据，并在任何时间和程序中，并在任何时间和程序中进行审核，以定期审核可访问的过程。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
户外学习课程意图，实施，影响文件
会影响我们户外学习课程的影响，以孩子们的享受和与自然世界的互动方式看到。福祉和情感素养是Burghclere户外学习课程不可或缺的一部分。鼓励孩子表达自己的感受，情感素养语言是通过书籍，圈出时间讨论和对真实事件发生的回答来建立的。鼓励孩子们彼此交谈，表达自己的感受并解决问题，以便在挑战或消极的存在状态下进行。每个会议都有一个正念的冥想/圈子空间，孩子们有机会分享和倾听。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
CCSPP：实施计划模板
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
实施状态和结果报告
该项目继续加强疾病监测系统，公共卫生实验室和流行病学能力。报告期间的关键成就是完成非LAB员工在COVID-19测试中的培训，并加强实验室商品供应链管理，通过采购设备的采购，基础设施的翻新以及为各种医疗设备采购的准备工作，提高了实验室的能力和服务提供的能力。所有医疗设备的技术规格和维护服务合同，包括氧气厂，磁共振成像（MRI），数字X射线，超声扫描机，Zomba Central Hospital Hospital Hospital（平板电脑）和计算机扫描（CT）扫描仪的一个数据中心，也已开发。该项目支持的Covid-19-19-19疫苗的采购已经完成，通过联合国儿童基金会采购的药物和用品中有35％已在国家提供。卫生部已与世界卫生组织（WHO）合作进行采购和交付
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
