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2024-2025 年申请材料样本
申请人应在其书面材料（包括活动部分）上添加标题，其中包括其姓名、文件标题（例如“250 字论文”）和 LSAC 编号。对于所有论文，申请人应使用专业的 12 号字体。个人陈述应约为 2 页，可选论文应约为 1 页长。
人才分析与策略 (B8590) 夏季...
课程描述 战略就是了解公司业绩的驱动因素。本课程延续核心战略制定课的讨论——但重点关注影响战略成功的内部、管理和组织因素。特别是，本课程是关于公司业绩的人力资本决定因素。在商业和创新的前沿，新想法及其执行都关键依赖于战略人力资本。麦肯锡或贝恩等精英咨询公司，谷歌、亚马逊和 Facebook 等科技公司，或高盛等金融公司，都走在了大力投资人力资本作为竞争优势来源的前沿。 人力资本分析以及人力资本如何在各种环境中用作战略工具。这些公司利用分析策略来加强人事管理——一套称为人力分析的策略和技术。本课程讲述人力资本作为战略优势的来源，以及公司、顾问、高管、银行家和技术人员如何利用经验数据来巩固和发展他们的优势。本课程还重点介绍人员分析与企业和行业竞争优势（即战略）之间的关系。我们将研究行业和组织特征，并根据企业的竞争优势重点研究其人员战略。本课程的一个重要部分是负责任和合乎道德地使用这些新技术。在人员决策中使用数据引发了有关隐私、算法偏见、自我实现预言和社会影响的问题。对这些问题的视而不见不仅会引发道德问题，还会破坏股东价值和副业。我们的课程主要通过讨论案例和文章以及技术、银行和咨询业高管的客座讲座进行。无需了解 MBA 核心以外的高级分析方法。少量数据作业可以在 Excel 中完成。
第一单元-生物医学工程原理
原始人类认为疾病是“来访”，是受到冒犯的神灵或精灵的古怪行为。因此，医疗实践是巫医和男女巫医的领域。然而，即使魔法成为治疗过程不可或缺的一部分，这些早期从业者的崇拜和艺术也从未完全局限于超自然现象。这些人利用他们的自然本能并从经验中学习，发展了一门基于经验法则的原始科学。例如，通过获得和编码某些可靠的实践，草药治疗、接骨、外科手术和助产术得到了发展。正如原始人类通过观察了解到某些植物和谷物可以食用并且可以种植一样，治疗师和巫师观察某些疾病的性质，然后将他们的经验传授给后代。有证据表明，原始治疗师对治疗艺术的兴趣是积极的，而不仅仅是直觉的，他们充当外科医生和工具的使用者。例如，欧洲、亚洲和南美洲各地都收集到了被钻孔者凿孔的头骨。这些孔是用燧石工具从骨头上凿出的，以便进入大脑。虽然人们只能推测这些早期外科手术的目的，但魔法和宗教信仰似乎是最有可能的原因。也许这个手术把邪恶的恶魔从头骨中释放出来，这些恶魔被认为是极度疼痛（如偏头痛）或摔倒在地（如癫痫）的原因。从孔周围骨头的圆边可以看出，这种手术是在活着的病人身上进行的，其中一些病人实际上还活着，这表明骨头在手术后又长出来了。这些幸存者还获得了特殊的神圣地位，因此，在他们死后，他们的头骨碎片被用作护身符来抵御抽搐。从这些开始，医学实践已成为所有人类社会和文化不可或缺的一部分。一些最成功的早期从业者的命运值得关注。
请注意以下事项
申请编号REGISTERED NAME OF THE APPLICANTS 001 BHAVANASI SATYASANTHI 002 GAURAV ANIL DHANDE 003 MOHD MUZAKKIR ABDUL NAZIM 004 KUNUTHURU SIVAKUMAR 005 DEETI NAVEEN 006 SANDHYANA BOINI 007 ADALA AKHILA 008 PITLA SAIKIRAN 009 NALINI S 010 SUNILA 011 CHOPPARI ASHOK 012 RAMYA N 013 SUSHMA PRIYANKA CHIKULA 014 NAKKA ANJALI 015 BADDIPUDI BUEALA RATHNA KUMARI 016 RAMYA N 017 JAMPALA PRATHYUSHA 018 HITHASHREE DM 019 DHIRAJ 020 NERELLA ADITHYA 021 GUNDA VAISHNAVI 022 HONNAPPA 023 PUSHPANJALI 024 VAISHNAVI GUNDA 025 GAINI VAMSHI 026 VELLANKI KALYANI SREE KANYA 027 MEDUDHULA VEERANJANEYULU. 028 MD ASHFAQ 029 SUSHMA SM 030 NAVYA BYNU 031 RADHIKA SURESH JAKKAPPAGOL 032 TOSHANA YOGESH SAKHARE 033 SOWMYA KIRAN MK 034 SYEDA KARISHMA TABASSUM 035 M. DIVYA 036 BADISA PRATHIMA SAHITHI 037 LANKA SAHITHI 038 SANJANA 039 TADIPATRI SRINIVASA PAVAN 040 SAKKARA MADHU PRASAD GOUD 041 MEDISETTY SIVAKUMAR
Alivecor，Inc。v。AppleInc。
挑战专利的实施例涉及使用配置了心率监测器的智能手表，例如“光学传感器来检测血流波动的波动”，即，使用光插图器学（“ PPG”）传感器，该传感器使用光的光来测量循环血液变化的光。'499专利25：13-16。用户佩戴智能手表，PPG传感器将心率信息连续传输到智能手机，然后对智能手机进行“分析不规则性的心率”。id。在23：16-20。“确定不规则性”，通知用户心电图（“ ECG”）“应记录”。 ID。在23：20-22。然后，用户可以使用第二个传感器，指定“手持[ECG]传感器”，ID。在4：48-49，记录“基于去极化和心室的重极化的心脏的电活动”，J.A。 119（省略了引号），并且使用此附加数据诊断用户是否患有心脏雅利亚宫。 用户还可以使用ECG传感器“记录可以保存和/或传输进行分析的ECG。” ID。 在23：24-26。在4：48-49，记录“基于去极化和心室的重极化的心脏的电活动”，J.A。119（省略了引号），并且使用此附加数据诊断用户是否患有心脏雅利亚宫。用户还可以使用ECG传感器“记录可以保存和/或传输进行分析的ECG。” ID。在23：24-26。
人民和星球女权主义的经济正义
一项女权主义和非殖民的全球绿色新政（GGND）抵制了社会建构的种族，性别，阶级，种姓性和基于能力的不平等等级，这些层次是基于殖民地，新自由主义和资本主义结构，系统，系统和杜松子酒的基础。它认识到，我们在气候变化中经历的生态崩溃是不平等的社会契约的直接结果，在这种社会契约中，这些等级制度塑造了我们的社会和经济关系。一个非统治的立场意味着我们不能否认我们生活在一个黑人，棕色，女性，酷儿和工人阶级的世界中，忍受了非人性化的行为。女权主义和非元素GGND创建了一个新的范式，该范式在气候变化，种族化和性别劳动剥削，贸易规则和经济结构之间建立了积极的联系，这些范围繁殖了国家内部和国家之间的不平等现象。对于女权主义和非殖民地的GGND来说，这一点至关重要，因为在这个通过贸易，人类，资本和气候流的世界中，任何国家或地区都不存在。国际主义者，交叉，全球正义和非统治的历史镜头和意识对于在生态，经济和社会上都是公正的未来是必不可少的。
激光的基本原理 解释...的过程
异质和非同质 无 同质和非同质 激光沿 -------------- 方向发射光。 各种 1 2 无 1 激光辐射具有 --------------- 相干度。 低 高中 非常低 高 时间不相干性是光束的特性 ----------- 单一 多重 a 和 b 以上都不是 单一 时间相干性的另一个名称是 ----------- 相干性 横向 空间 纵向 以上都不是 纵向 ----------- 是光泵浦稀土激光系统的最佳例子 钙离子 铒离子 铀离子 钕离子 钕离子 发现荧光量子效率接近 -------- 零 小于 1 1 大于 1 1 光束强度降至中心值的 1/e 倍的点称为 ---------- 内边 半边 全边 外边 外边
关于已送交尸检样本的咨询...
神经系统综合征（即脑炎），以多动症（狂犬病）/麻痹综合征（麻痹性狂犬病）为主，逐渐发展为昏迷和死亡，通常是由于心脏或呼吸衰竭，如果不进行重症监护，通常在出现第一个症状后 7-10 天内。第一个症状可能包括以下任何一种：恐气症、恐水症、感觉异常或局部疼痛、吞咽困难、局部虚弱、恶心或呕吐。c. 恐水症是狂犬病的典型特征，有记录的症状和
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