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6251-f-02歧视效应最终规则3-17-23
2 42 U.S.C.3601-3619，3631。此序言使用“残疾”一词来指该行为及其实施法规术语为“障碍”。参见，例如，Hunt诉Aimco Props。，L.P.，814 F.3d 1213，n.1（11th Cir。2016）（注意残疾术语通常优先于障碍）。3 42 U.S.C.3601。4 Crafcitante诉Metro。生活。Co.，409 U.S. 205，209（1972）。 5 tex。 hous的dep't。 ＆cmty。 事务诉包容性cmtys。 Project，Inc。，576 U.S. 519，529（2015）（引用国家民用疾病咨询委员会的报告91（1968）（Kerner委员会报告）。 6 ID。 ，第529页（引用Kerner委员会报告）。 7 ID。 在539。 8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。 9参见42 U.S.C. 3608（a），3612，3614a。 最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。 请参阅包容性cmtys。 项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。 ，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。Co.，409 U.S. 205，209（1972）。5 tex。hous的dep't。＆cmty。事务诉包容性cmtys。Project，Inc。，576 U.S. 519，529（2015）（引用国家民用疾病咨询委员会的报告91（1968）（Kerner委员会报告）。 6 ID。 ，第529页（引用Kerner委员会报告）。 7 ID。 在539。 8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。 9参见42 U.S.C. 3608（a），3612，3614a。 最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。 请参阅包容性cmtys。 项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。 ，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。Project，Inc。，576 U.S. 519，529（2015）（引用国家民用疾病咨询委员会的报告91（1968）（Kerner委员会报告）。6 ID。 ，第529页（引用Kerner委员会报告）。 7 ID。 在539。 8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。 9参见42 U.S.C. 3608（a），3612，3614a。 最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。 请参阅包容性cmtys。 项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。 ，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。6 ID。，第529页（引用Kerner委员会报告）。 7 ID。 在539。 8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。 9参见42 U.S.C. 3608（a），3612，3614a。 最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。 请参阅包容性cmtys。 项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。 ，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。，第529页（引用Kerner委员会报告）。7 ID。 在539。 8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。 9参见42 U.S.C. 3608（a），3612，3614a。 最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。 请参阅包容性cmtys。 项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。 ，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。7 ID。在539。8 Crafcitante，409 U.S.，211（1972）。9参见42 U.S.C.3608（a），3612，3614a。最高法院在本规则的具体背景下承认了HUD的规则制定权。请参阅包容性cmtys。项目，576 U.S.，527-28，542;另请参见ID。，第566-67页（Alito，J。，反对）（“国会也授予了[HUD]规则的权威和裁定某些住房索赔的权力”）。
使用各种机器学习算法进行定量分析
抽象激光诱导的分解光谱（LIBS）技术用于通过不同的经典机器学习方法对铝样品进行定量分析。Q-Switch nd：基本谐波的YAG激光器1064 nm的YAG激光用于创建LIBS等离子体来预测铝标准合金的成分浓度。在当前的研究中，浓度预测是通过支持向量回归（SVR）的线性方法，多线性回归（MLR），与MLR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-SVR）以及非线性载体式Neyurnewer Neturals（Ant kern and kern and kern and kern and kern and kern and kern）（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（PCA）（PCA）（kern）（称为PCA-MLR）（Ann），KERNER（KERN），KERNER（KERN），KERNER，传统主要组件分析与KSVR（称为PCA – KSVR）和ANN（称为PCA-ANN）的集成。此外，通过PCA算法的各种方法应用了降低，以改善定量分析。结果表明，PCA与KSVR算法模型的组合在预测其他古典机器学习算法之间的大部分元素方面具有最佳效率。关键字：LIBS，经典的机器学习算法，主要组件分析，浓度预测，定量分析。
众议院自然资源与环境委员会
Representative Brett F. Geymann, chairman Representative Marcus Anthony Bryant Representative R. Dewith Carrier Representative Tehmi Jahi Chassion Representative Kimberly Landry Coates Representative Jason Brian Dewitt Representative C. Travis Johnson Representative Timothy P. Kerner Representative Jacob Jules Gabriel Landry Representative Shane Mack Representative Danny McCormick Representative Joseph A.奥格隆（Orgeron），副主席代表尼尔·里斯（Neil Riser）代表杰罗姆·泽林（Jerome Zeringue）
特拉华州高等法院
2 Parsons v. Dushuttle，2019 WL 1131956，见*1 (Del. Super. Mar. 8, 2019)（引用 Haines v. Kerner，404 US 519, 520 (1972)）。3 Fatir v. Records，2023 WL 6622214，见*2 (Del. Super. Oct. 11, 2023)（引用 Johnson v. Howard，1999 WL 743902，见*1 (Del. Aug. 12, 1999)）。4 Lee v. Johnson，1996 WL 944868，见*1 (Del. Super. June 4, 1996)（原文重点）。5 Sanders v. Dep't of Just. ，2020 WL 1171045，见*1 (Del. Super. Mar. 11, 2020)（引用 10 Del. C. § 8803(b)）。6 Fatir，2023 WL 6622214，见*4（引用 Johnson，1999 WL 743902，见*1）；Marvel v. State，2014 WL 7009516，见*2 (Del. Super. Dec. 8, 2014)（引用 Cannon v. McCreanor，2003 WL 943247，见*2 (Del. Super. Mar. 6, 2003)）。
令人讨厌的纳粹和极端美国人：克隆，优生学和当代科幻小说中的民族象征交换
摘要摘要本文介绍了过去十到十五年的德国科幻小说，特别是那些主题化克隆和/或优生学的小说。讨论中的主要小说包括Barbara Kirchner的Die Verbesserte Frau，Birgit Rabisch的Duplik Jonas 7，以及Charlotte Kerner的Blueprint/Blaupause（由Franka Potente于2004年发行，是作为电影改编而发行的）。本讨论表明了这些和类似小说如何与纳粹优生和生殖实验的遗产相抗衡，其次，小说中现有的历史意识与当前生物技术问题的辩论内容有关，包括尤里根·哈伯马斯（JürgenHabermas），斯拉沃伊·Zizek，Slavoj Zizek和Peter Sloterdij。本文通过将这些辩论带入美国文本的比较例子中的文化交叉引用（Gattaca [1997]，The Island [2005]，二）），这些辩论倾向于令人恐惧的生殖技术的令人恐惧的方面与纳粹文本的含义，而德语文本则倾向于将其作为未来的访问者的来源。
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基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279糖尿病预测的深度学习技术
糖尿病是我们社会中的一种常见疾病。每个第三人都会受到这种严重疾病的影响。这是由不规则的生活方式，不良的饮食习惯以及缺乏运动以及怀孕期间引起的。在人体中，血糖水平受胰腺释放的胰岛素激素控制。由于胰岛素激素的任何原因，由于任何原因，血糖水平也会影响。这样，一个人可能会受到糖尿病的影响。可以通过定期运动和采用健康的生活方式来治愈受影响的患者。要控制血糖水平，可以给予某些药物或可以明确给予胰岛素。要知道一个人是否受到糖尿病的影响，需要进行一些诊断。如果我们在早期了解这种疾病，我们可能会防止这种有害疾病。用于早期预测机学习技术已被使用（Kerner＆Bruckel，2014）。机器学习技术从数据集中学习以预测结果。Some data is used as a training data which is used to train and then we can perform prediction using test data (Bottou,2014).For early stage diabetes prediction the various researchers have been used Support Vector Machine(Vishwanathan et al.,2002),Naive Bayes (Rish,2001), Artificial Neural Network (Wang,2003), Decision tree (Safavian et al.,1991)(Pal,2005),K nearest Neighbour （Liao＆Vemuri，2002），LSTM（长期记忆）（Sherstinsky，2020）。