XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLDS
路易斯安那州早期学习与发展标准 (ELDS)
20 世纪 90 年代，美国国家教育目标小组将学习方法是儿童入学准备的重要组成部分。学习方法通常指儿童如何处理任务/活动以及如何学习的行为和态度。学习方法包括好奇心、解决问题、保持注意力和坚持不懈等特征。这些学习行为有助于加强和促进儿童在其他入学准备领域的学习。事实上，研究表明，学习方法是儿童入学准备的一个独特方面，是他们以后在学校取得成功的有力预测因素。具有积极学习方法的孩子在学业上表现更好，与他人的互动也更富有成效。虽然其中一些技能似乎对一些孩子来说是与生俱来的，但研究人员认为，其他技能可以通过支持性的高质量学习环境来培养和发展。
p-Melds域：物理发展与健康这个...
使用小的，精确的手指和手动运动（例如捡起小岩石和橡子或从向日葵头中取出种子）。›用手指，手和手腕来操纵各种小工具。（例如，订书机，打孔器，喷瓶）。
MLDS最终
首席通行证Mukesh Pandey，副校长，副校长，Science Chaved Cellyer教授Avans SC和CA，Depir计划主席，Math Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava，Depurs Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava。 CA，CA，B Dharamdas Kumhar，Dhrasi召集人Dharamhar博士。 Math SC＆CA，B K K Kanchan，D K Kansan，D K Kansi Anjali Saxena博士，Math and CA，B Jhansi加入秘书博士Mattage的死者Kishor Gupta先生，D，加利福尼亚会议司库，Puneet Matapur博士，职能司库Dr Puneet Matapur，地区。
资格申请 REDWOOD 海运码头 I 棕地评估
棕地评估（由 EPA 资助，BF 98T67701）洪堡湾港口、娱乐和保护区（District）已获得美国环境保护署（EPA）颁发的棕地评估补助金。补助金资金将用于决策过程，以进行第一阶段和第二阶段环境场地评估（ESA）以及评估的棕地物业的清理规划。该区正在寻求合格且经验丰富的环境工程顾问的专业服务，以协助项目实施、工作计划管理和本补助金的执行。本次招标是根据《联邦法规法典》（CFR）§200.318 - CFR §200.325 中概述的联邦采购标准发布的，这些标准适用于聘请咨询公司或个人协助 EPA 授予的补助金。以下列出了参与此补助金资助项目以完成棕地评估活动的公司的资质声明。该区认识到顾问可能会利用分包顾问和/或与其他公司组成团队开展该项目；但是，该区将与一家 (1) 公司签订合同，该公司将作为该项目的牵头人，履行与 EPA 的拨款义务。
JOHN G. AVILDSEN
AVILDSEN 就像歌里唱的“当你很火的时候，你就很火！”。因为《1 Joe 1》和《1 Cry uncl13 1》的成功，也因为《拯救老虎》给看过它的制片厂老板留下了深刻印象，再加上我的所有电影都在预算之内，而且都赚了钱，所以今天“我很火”。经常收到导演的邀约。通常已经有明星参与了；我通常不会回应，因为我觉得选角是我的工作。大多数剧本都不太好，我都会“放弃”这些剧本，同时忙着为我想拍的电影筹集资金。如今，我通过经纪人和直接与大公司打交道，我赚的钱更多了，制作成本也更高了（因为工会等原因。），因此事情比以前需要更长的时间来完成。在我 1 hot 1 pe~iod 之前，我处理
1div> SAEDNA, Khadijeh, LAGREE, Andrew, WU, Tina, KLAIN, Jonathan, GARCIAIN, HALL, Michael, CHOW, Eilen, Eileen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen, Eilen.
Saednia，Khadijeh，Tabbarah，Sami，Lagree，Andrew，Wu，Tina，Klein，Klein，Jonathan，Jonathan，Garcia，Garcia，Eduardo，Hall，Michael，Chow，Edward，Edward，Rakovitch，Rakovitch，Eileen，Eileen，Childs，Childs，Charmaine，Charmaine，Sadeghi-Naini，Ali，Ali和Tran，William（20202020）。使用监督的机器学习，定量热成像生物标志物可从乳房辐射疗法中检测急性皮肤毒性。国际放射肿瘤学杂志*生物学*物理学，106（5），1071-1083。[文章]
iamjan，Sri-Arun，Veerasakul，Siriluk，Reynolds，Gavin，Thanoi，Samur和Nudmamud-Thanoi，Sutisa（2024）。大鼠脑BDNF的区域特异性变化
脑源性神经营养因子（BDNF）是神经营养蛋白家族的成员，在神经元保护和突触可塑性中起关键作用。BDNF的变化与各种病理条件有关，包括甲基苯丙胺（METH）成瘾，尽管Meth对BDNF表达的影响并不总是一致。我们先前已经证明了慢性甲基甲基化对大鼠脑中BDNF甲基化和表达的区域特异性作用。这项研究旨在确定慢性甲基施用对大鼠额叶皮层和海马中的免疫组织化学使用BDNF蛋白表达的影响。还确定了新颖的对象识别（NOR）作为认知功能的量度。雄性Sprague Dawley大鼠被施用甲基甲基或媒介物14天内的慢性升级剂量（0.1-4 mg/kg）；在没有测试前一天的最后一天，还给予接受甲基苯酚的动物亚组。结果表明，海马CA1 BDNF蛋白在ED-BING大鼠中显着增加了72％，而其他海马区域和额叶皮层没有显着影响。甲基采集的动物在延迟24小时后也表现出赤字。显而易见的是，额外的暴饮暴食对BDNF蛋白或没有发现的显着影响。这一发现与我们先前的DNA甲基化降低和BDNF基因表达增加的结果一致。海马BDNF的增加可能反映出响应于谷氨酸升高而产生的保护因子的初始增加，从而导致神经退行性兴奋性。
3D印刷PLA支架的机械性能用于骨再生
摘要：对骨再生的可生物降解支架的兴趣日益增加，需要研究适合脚手架形成的新材料。聚（乳酸）（PLA）是一种通常用于生物医学工程的聚合物，例如在组织工程中作为可生物降解的材料。但是，PLA沿其降解时间的机械行为仍未得到很好的探索。因此，需要研究在生理培养基中孵育的PLA支架的机械性能，以表明PLA的潜力被用作可生物降解的脚手架形成的材料。本研究的目的是确定孵育前后PLA支架的机械性能，并应用构造材料模型进行进一步的行为预测。由3D打印机“ Prusa I3 Mk3s”打印了两组PLA支架，并通过紫外线和乙醇溶液进行了灭菌。在DMEM（Dulbecco的改良Eagle培养基）中孵育第一套标本，为60、120和180天，以保持36.5°C的温度。在“ Mecmesin Multitest 2.5-I”测试架上进行压缩测试后，确定了支架的机械性能，并使用在两种不同的速度模式下施加的力。获得的数据曲线与超弹性材料模型拟合，用于模型适用性研究。将第二组样品在PBS（磷酸盐缓冲盐水）中孵育20周，并用于聚合物降解研究中。获得的结果表明，在预测的新骨组织形成周期中，PLA支架的机械性能在生理培养基中孵育过程中不会降低，尽管水解从一开始就开始并随时间增加。pla作为一种材料似乎适合在骨组织工程中使用，因为它允许具有高机械强度的生物相容性和可生物降解的支架，这是有效组织形成所需的。
MLDS最终
首席通行证Mukesh Pandey，副校长，副校长，Science Chaved Cellyer教授Avans SC和CA，Depir计划主席，Math Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava，Depurs Srivatava，Depurs Saurabh Srivatava。 CA，CA，B Dharamdas Kumhar，Dhrasi召集人Dharamhar博士。 Math SC＆CA，B K K Kanchan，D K Kansan，D K Kansi Dr. Anjali Saxena博士，Math和CA，B Jhansi，B Jhansi加入了Mattage的秘书Kishor Gupta的Dead Dead博士，D. Kishor Gupta先生，D.
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。