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学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
治疗LGMD2D研究基金会信
lgmd2d/r3是一种超罕见和进行性的肌肉营养不良的形式，具有类似于杜钦（Duchenne）肌肉营养不良的表型。在美国，少于400个人患有这种疾病，少于50名儿童被诊断出患有这种疾病。与LGMD 2D成年人相比，10岁之前被诊断出的儿童失去了失去的移动，并且疾病进展率要高得多。肉糖蛋白是肌营养不良蛋白相关蛋白复合物的一部分。有四种蛋白质，Alpha（2d），β（2E），Delta（2F）和Gamma（2C），将肌肉膜锚定为DPC（营养不良相关的蛋白质复合物）。一种蛋白质的损失可防止整个4单位复合物在肌肉膜上组装。肌肉损伤，无法修复骨骼和心脏肌肉中DMD中看到的肌肉组织，也是LGMD肉毒杆菌病的病理生理基础。在肌肉和替代纤维化中脂肪浸润的发展导致行动丧失是DMD和LGMD Sarcoglycanopathy中常见的下游途径。相对于DMD，LGMD肉毒杆菌病缺乏进展是由于样本量较小，并且缺乏自然历史数据。Ja那教基金会，MDA和行业等几个组织已经涉足收集自然历史数据。，但样本量的巨大差异阻碍了LGMD肉毒杆菌病的药物发展，尽管儿童的表型与DMD的表型完全相同。
主题：逻辑供应链解决方案公司 - 预期现金和解选项符号：LGTY日期：???
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CELG FY25 FOA.pdf - 马里兰能源管理局
1. CELG 申请的审查过程包括以下程序：将组建一个由 MEA 工作人员组成的审查小组。2. CELG 项目经理将制作一份申请评分表，其中包括所有申请人的名单、评分标准和评估每份提案的评估标准（也在申请表中公布）。所有申请的副本和评分表的副本将分发给审查小组的每位成员。3. 合同技术顾问将对每个项目进行工程类型的审查，审查项目能源结果的准确性（例如，减少的温室气体排放、节省的千瓦时、光伏发电产生的千瓦时、节省的汽油量等）。4. 每位审查小组成员都将收到一份合同技术顾问的技术审查副本，然后根据既定标准和评分标准独立评估申请。然后，每位审查员将评分表提交给项目经理进行汇总。然后，审查小组作为一个小组开会讨论他们的评估，并就资金支持提出共识建议。
美国有害藻类第12届美国座谈会美国有害藻类第12届美国座谈会美国有害藻类第12届美国座谈会
摘要：佛罗里达州面临着越来越多的挑战，这是由于经常性和新颖的有害藻华（HABS）所引起的。关键挑战包括预测，跟踪，管理和缓解有害的花朵。最初的回应是1997年创建了佛罗里达有害藻华特遣队（HABTF），该工作组于1999年根据佛罗里达州法规被指控，以“确定研究和监测优先级，控制和缓解策略，并向佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会（FWC）提出建议，并提出建议。响应于2017年 - 2019年的Karenia Brevis Bloom，HABTF被重新召集。添加了全州框架的其他组成部分，包括FWC红潮研究中心（CRTR），由新法规资助的缓解和技术开发计划以及蓝绿色藻类工作组。并发且经常互动的工作导致了25个从HABTF建议开发的项目，并通过HABTF赠款和CRTR资助；佛罗里达州HAB观察网络的研讨会和HABTF会议将HAB专家汇总为州法规概述的专家；以及针对沟通，公共卫生和经理响应的工作组成立。当前HABTF的产品包括提供建议并总结进度的共识文件（2020年，2021年和准备中），这是佛罗里达州HABS公共卫生响应的最新资源指南，对盛开的机构响应，对盛开的响应，增强的现场观察和模型的增强，并通过社会科学研究和库creations的社会发展和风险工具引导的，并进行了许多公共成员的沟通和风险。HABTF继续评估现有方法和知识，在我们的努力和理解中查明差距，并通过评估其利益和可行性来填补这些差距的优先策略和行动组合。演讲者：佛罗里达州鱼类和野生动物保护委员会，鱼类和野生动物研究所| gwyneth.abbott@myfwc.com演讲者生物：梅根·雅培（Meghan Abbott）是佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会（FWC），Fish and Wildlife Research Institute的有害Algal Bloom（HAB）研究小组的副研究科学家。她拥有生物学和数学科学学士学位，是公共卫生大师，在环境科学和HAB中特别关注，以及图书馆和信息科学的硕士。梅根（Meghan）协调了佛罗里达有害藻类布鲁姆（Algal Bloom）工作队的公共卫生技术小组（2006-2009），目前自2019年重新激活以来就协调了佛罗里达有害的藻华特遣队。她领导了各种协作计划的发展，以实现对工作队的优先建议。通过FWC红潮研究中心，这包括针对Karenia Brevis Red Tide监测和研究，教育和外展以及管理和公共卫生响应的全州合作计划的要素。合着者：唐纳德·安德森（Donald Anderson），艾米丽·库利（Emily Cooley），杜安·德·弗雷斯（Duane de Freese），码头多奇（Quay Dortch），凯瑟琳·哈伯德（Katherine Hubbard），查尔斯·雅各比（Charles Jacoby），巴布·柯克帕特里克（Barb Kirkpatrick），雪莉·拉金（Sherry Larkin），米歇尔·史密斯（Michelle Smith），朗达·史密斯（Michelle Smith），朗达·沃特金斯（Rhonda Watkins），戴维·沃特（David whitkins）理事会/IRL国家河口计划，国家海洋与大气管理局，佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会鱼类和野生动物研究所，佛罗里达州洪水枢纽应用研究与创新，墨西哥沿岸海洋海洋观察系统，佛罗里达大学/佛罗里达大学海洋学系，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州农业和消费服务部，佛罗里达州农业和消费服务部，佛罗里达州佛罗里达州农业和消费服务部。
根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）