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国家原住民计划
参与的国家机构：巴拉圭土著研究所 Edgar Olmedo，主席 经济和社会发展规划技术秘书处 Viviana Casco，部长 外交部执行秘书 Euclides Acevedo Candia，部长 社会发展部 Mario Varela，部长 教育和科学部 Juan Manuel Brunetti，部长 土著学校教育总局 Cesar González，主任 农业和畜牧业部 Moisés Santiago Bertoni Hicar，部长 公共卫生和社会福利部 Julio Cesar Borba，部长 妇女部 Celina Esther Lezcano Flores，部长 文化国家秘书处 Rubén Capdevila，部长 青年国家秘书处执行秘书 Felipe Sebastián Salomón Casola，部长 参议院土著人民委员会执行秘书 Miguel Fulgencio Rodríguez Romero，参议员 众议院土著人民委员会 Marlene Ocampos，副
estrategia nacional dehidrógenoverde
氢，仅由一个质子和一个电子组成的原子是宇宙中最丰富的物质。 div>也是元素周期表的更轻，最简单的元素。 div>最近，他密切关注了他在抵抗气候变化的斗争中的潜在作用。 div>具体来说，对氢的兴趣集中在减少经济领域中温室气体排放的能力上，这些能力更难缓解。 div>最简单，最小的原子可能是打击气候变化，最大，最复杂的挑战的关键吗？ div>
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
全国期末英语考试 550 |第二阶段
技术创新和环保运动早已密不可分，后者的灵感来自卫星图像，这些图像展示了在太阳系 60 亿公里范围内拍摄的地球照片和图像。在卫星被发射到地球轨道之前，我们对地球的有限概念并不是一个单一的实体，我们当然也没有它在太空中的背景。看着地球的卫星照片让我们意识到，虽然我们似乎在这个巨大的、充满敌意的虚空中孤身一人，但事实上，我们都在一起。现在，从轨道上看地球已经很常见了，但技术设备仍在改变我们对地球的看法，它总是让我们惊叹不已。我们的星球确实是一片仙境，但我们对自己对地球生物圈所做的事情却一无所知，地球生物圈比我们在太阳系中可能看到的任何东西都要复杂得多，而且相互依存性也惊人地强。为了确保地球安全，我们需要实现世界各国政府在 2010 年会议上达成的雄心勃勃的目标，即到 2020 年保护至少 17% 的陆地和 10% 的海洋区域。目前各国政府尚未实现这些目标，分别只保护了 14.7% 和 3.6%。然而，一些行星科学家担心，这些目标可能不是我们维持地球生态系统正常运转所需要的。他们认为，我们必须创造一个人工泡沫来取代这个美丽但受损的自然系统。因此，人类开始涉足生物圈建设领域。也许最令人振奋的实验发生在 1991 年，当时一个由八名机组人员组成的团队进入了位于亚利桑那州沙漠中部的一个名为“生物圈 2 号”（生物圈 1 号当然是地球）的院落。这项为期两年的实验旨在成为一个拥有 3,800 个物种的自给自足的微型地球复制品，但尽管所有八名机组人员都幸存了下来，但这是一次艰难的经历。有人不得不离开基地接受紧急医疗救治。在高碳水平下，红薯比大多数农作物生长得好得多，以至于船员的皮肤因为吃了太多红薯而染上了淡淡的橙色。40% 的物种灭绝了。船员们用“地狱般的”一词来形容泡泡里的生活，因为这里到处都是入侵的蚂蚁和蟑螂，船员们想要保留的物种也消失了。最先消失的物种之一是蜜蜂，建造生物圈的人类并不知道，由于生物圈内没有紫外线，蜜蜂无法看见或导航。总而言之，对于生活在那里的大多数物种来说，实验结果并不理想，这凸显了一个事实，即在微观世界中创造生命面临着许多复杂的挑战，即使在我们自己的星球上也是如此。这个看似非常受控的实验仍然存在生物多样性问题。这种努力的历史为我们提供了宝贵的教训，让我们认识到自己构建生态系统的局限性。我们成功的机会取决于利用现有资源并与自然合作，而不是试图重建它。这并不是说探索可能性和进行诸如生物圈 2 号之类的实验在解决问题时对我们毫无帮助。恰恰相反。探索的礼物之一是它提出了新的挑战，迫使我们迅速而有创意地解决它们。这种技能对快速变化的地球上的生命有着明显的影响。
国家免疫委员会（CoNaIn）
核心成员由卫生部选出。科学协会和技术机构的代表也由卫生部任命。他们均以荣誉身份履行职责，并必须声明任何利益冲突。符合以下描述的任何人都不得成为成员：a. 生产疫苗或相关产品的疫苗公司的雇员或顾问；b. 疫苗公司的股东。任何参与过产品开发或参与过 CoNaIn 讨论的产品咨询委员会的人均不得参与制定有关该产品的建议。
博士学位 - 葡萄牙国家数字图书馆
干草和单核细胞增生李斯特氏菌的基因型异质性 Maria Manuela Mendes Guerra 博士：动物科学与技术顾问：Fernando Manuel d' Almeida Bernardo 博士 测试完成于：2003 年 7 月 11 日 摘要 在 61 份 (9%) 的干草中检测到单核细胞增生李斯特氏菌。 673 个食品样本和 123 个环境样本中的 5%。在 29 个样品中同时分离出一种以上李斯特菌 (4%)。结合传统分型技术来表征 95 个单核细胞增生李斯特菌分离株，识别出 17 个不同的群体。在四种情况下，发现从同一样本中获得的一些分离株属于不同的血清型。 AFLP 技术的首次评估是使用 Eco R1 对 84 个单增李斯特菌分离株进行 DNA 消化，获得了对流行病学分型有用的更精细、更可重复的区分。在 31 个菌株中，37°C 时对 NaCl 的最大耐受性为 8% 至 13%，25°C 时为 10% 至 14%，5°C 时为 11% 至 14%。一些菌株的最低耐受 pH 值在 4.0 至 4 之间。 25°C 和 37°C 温度下为 3，5°C 下为 3.9 至 4.3。防腐剂（硫柳汞）的 MIC 谱相对较宽。单增李斯特菌 Scott A 细胞先前暴露于应激因子可能会为它们提供保护，使其免受随后的乳链菌肽暴露。单核细胞增生李斯特菌的表型和基因型异质性 摘要 在 61 (9%) 或