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树木评估和保护计划 (TAPP) 要求
• 树木的根系延伸到树冠（滴水线）最外边缘的 2 到 3 倍。与施工相关的活动会导致根系损失、土壤压实和坡度变化。由于这些与施工相关的干扰，城市住宅物业上的大多数树木在开发过程中可能会受到伤害。 • 所有 20 厘米 DBH（胸高直径从树根向上测量 1.37 米）及以上的私有树木必须受到附例的保护，以免受到任何伤害或破坏，直到颁发树木许可证。在没有许可证的情况下损坏或毁坏 20 厘米 DBH 或更大的私有树木或任何大小的城市树木均违反了树木保护附例 2023-164，并可处以罚款。 • 万锦市将要求提交树木评估和保护计划 (TAPP)，以评估和减轻拟议开发对位于标的物业、邻近物业、公园或峡谷和道路许可上的树木的影响。
DOD PFAS 2022 年 4 月 27 日公共宣传演讲
为社区提供独立的技术援助，以提高公众对环境清理活动背后的科学和工程问题的理解 国防部和 TAPP 申请人必须符合 TAPP 资助的资格要求（美国法典第 10 篇第 203 部分、第 2705 节） RAB 必须同意并经多数人认证才能申请 TAPP 国防部审查提交的 TAPP 项目以确保符合资格 资金可用于支持诸如解释技术文件、评估技术或参与特定场地的相对风险评估等活动
火箭制造及发射站、卫星
16 任务简要说明 为 SPARRSO 的火箭制造和发射站、卫星制造工业和 AIT 以及太空工业园准备一份完整的可行性研究报告。公司将根据项目要求提交初步设计。报告应建议合适的位置、区域、安全范围、安全措施、必要的土地准备以满足场地要求等。项目的重要组成部分、必要的影响评估等应包括在最终报告中，以便进行成本估算，并进行年度预测和项目提案 (DPP/TPP/TAPP) 的适当规划。 t7 经验、资源和交付能力要求 至少 5（五）年可行性研究工作经验，
门口战略计划2023-2028 23-11-2023 v.docx
私营部门的住宿急剧下降，因此目前无家可归的家庭被住在家庭旅馆，员工家庭旅馆，无载的独立旅馆和前社会住房单元中。卡姆登议会还开始了临时住宿采购计划，TAPP 1和2。它还建立了Camden Living，作为中级住房策略的一部分，在该策略中，房地产以负担得起的租金（市场租金少20％），以支持那些无力租用或抵押财产的人。2023年，卡姆登议会将开始为家庭建造新的临时住宿，这些家庭将提供89个单位的住宿，从工作室公寓到两居室公寓。这可能会为门口提供一个机会，以确保资金建立并在新开发项目中为无家可归家庭提供支持的大门模型。
三位一体月付款计划
第 5 步 - Trinity 替代付款计划 (TAPP) 条款和条件：付款应于每月 15 日到期。逾期 5 天后收到的任何付款将被收取 40 美元的滞纳金。财政援助必须用于支付未结余额。如果这些资金完全支付了余额，则此付款计划将不再有效。每月账单上反映的任何未来对学生账户的调整（学费、财政援助和/或罚款）均由计划参与者负责。任何拖欠的账户将在最后付款日期后每月收取 1% 的延期费。此外，任何有未结余额的学生将无法注册下一学期。如有任何问题，请联系我们。通过在下面签名，我同意此付款计划的这些条款和条件以及产生的任何未结费用和收款成本（包括但不限于：罚款、滞纳金、收款代理费、律师费和法庭费用）。
碰撞查找的 NISQ 复杂性∗
抗碰撞散列是现代密码学的基本原语，它确保没有有效的方法来找到产生相同哈希值的不同输入。此属性支撑着各种加密应用程序的安全性，因此了解其复杂性至关重要。在经典环境中，这个问题的复杂性是众所周知的，需要 Θ( N 1 / 2 ) 次查询才能找到碰撞。然而，量子计算的出现带来了新的挑战，因为量子对手——具备量子查询的能力——可以更有效地找到碰撞。Brassard、Høyer 和 Tapp [ BHT98 ] 以及 Aaronson 和 Shi [ AS04 ] 确定，全尺寸量子对手需要 Θ( N 1 / 3 ) 次查询才能找到碰撞，这促使需要更长的哈希输出，这会影响安全所需密钥长度的效率。本文探讨了噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子攻击的影响。在这项工作中，我们研究了三种不同的 NISQ 算法模型，并为所有算法实现了严格的界限：
创新和英国竞争力的部门系统：
程序结构本质上将带您浏览现代生物学和医学研究中使用的管道，从而通过分析大型数据集（OMICS）来识别推定的治疗靶标。然后，您将探索一组分子和细胞生物学工具包如何用于评估潜在的机制，这些机制可以通过这些机制在体外导致疾病（以及可能避免引起疾病的机制的疾病）以及如何使用疾病途径进行疾病途径进行疾病途径进行建模。在前三个教授模块中，您将参加研讨会和讲座，向您介绍现代生物医学研究中的新概念。您将获得各种材料，并协助您进行实践会议，使您有机会提高分析技能并增强知识。您还将通过包括期刊俱乐部在内的小组活动对已发布信息进行批判性评估。基于团队的学习（TBL）将用于某些小组活动和实践会议，这使您可以将您作为个人和团队的一部分进行形式上或总结的评估。tbl会话将针对每个模块量身定制。典型的TBL会话将由三个部分组成：（i）IRAT（个人准备保证测试），您将单独执行多项选择测试，（ii）一个TRAT，其中您将在组中对同一问卷进行响应，并且（III）第二个团队应用活动（TAPP）将包括基于简短的/情况，包括基于简短的/方案的问题或解决问题或解决问题或解决问题的活动。在与主持TBL会议的讲师讨论之后，通常将进行TAPP练习，旨在澄清和巩固会议期间辩论的概念。将使用同行评审问卷来提供有关您的个人和小组绩效的持续反馈。点对点评估将有助于发展团队合作技能，并为练习提供建设性的反馈提供机会。小组活动为我们提供了一种有效的手段，使我们可以与您共度时光，澄清复杂的概念，并给您定期和及时的反馈，这将使您能够充分利用此程序。第一个TBL活动是作为形成性练习运行的，以确保您在尝试分级之前熟悉该过程。然后，您将应用在整个教授模块中获得的知识来撰写文献综述，这可能会采用赠款或博士建议的形式。您将被要求确定您感兴趣的医学研究中的一个主题，盘点现状，确定需要解决的问题，并设计一项研究计划来解决该问题。这也将使您获得科学写作的经验。通过海报会议介绍您的发现也将提高您的演示技巧。该计划还包括一个为期两周的密集机会，可以从事一个小型研究项目，训练基本，常用，分子和细胞生物学实验室技术和数据分析的训练。您还将花一个星期从事与科学职业发展和发展有关的几项活动。最终，您将参加一个为期6个月的研究项目，该项目将在MSC论文和口头评估中达到顶峰。在这6个月中，您将成为主机实验室的成员，并根据您的兴趣进行实验或计算的创新研究。这为您提供了一个很好的机会，可以获得新技能，这与博士学位高度相关或在学术界以外的科学领域找到工作。在特殊情况下，可以将学生授予研究生文凭（PGDIP）作为退出奖。您需要为模块1、2、3、4和5和7进行课程工作，并通过关联
对腹股沟疝与腹腔镜的机器人方法的经济分析：医疗保健系统可持续吗？
摘要引入的机器人方法对腹股沟疝的快速扩散，主要是在美国，因为它显示出与腹腔镜方法相似的结果，但相关成本的大幅度增加。我们的目标是在我们的环境（西班牙国家卫生系统）中进行成本分析。材料和方法使用机器人方法与腹腔镜方法进行回顾性单中心对腹股沟疝修复的比较研究。结果分析了2021年10月至2023年7月之间的98例接受机器人或腹腔镜的Tapp腹腔镜修复的患者。在这98名患者中，有20名（20.4％）接受了机器人方法治疗，而78例（79.6％）接受了腹腔镜方法。在比较两种方法时，就并发症，复发或再选中没有发现显着差异。However, the robotic group exhibited a longer surgical time (86 ± 33.07 min vs. 40 ± 14.46 min, p < 0.001), an extended hospital stays (1.6 ± 0.503 days vs. 1.13 ± 0.727 days, p < 0.007), as well as higher procedural costs (2318.63 ± 205.15 € vs. 356.81 ± 110.14 €，p <0.001）和总住院费用（3272.48±408.49€vs. 1048.61±460.06€，p <0.001）。在进行单侧和双侧疝的亚组分析时，这些结果是一致的。结论是根据复发率和手术后并发症所观察到的好处，这不能证明国家公共医疗体系内的机器人方法对腹股沟疝的额外费用是合理的。尽管如此，它代表了一种更简单的方法来启动机器人学习曲线，证明其在培训环境中的使用是合理的。
TTU 建议谨慎使用 AI 探测器
2024 年夏季贡献者：Suzanne Tapp、Alec Cattell、JaWana Green、Matt Gregory 和 Brian Quinn 我们关于人工智能的讨论通常集中在学术不端行为和人工智能滥用上。人工智能指南和资源委员会建议在考虑人工智能检测工具时要格外小心。最重要的是，目前人工智能检测工具无法提供确凿的证据。鉴于学生可以轻松使用生成式人工智能工具，我们发现自己正处于教育的十字路口。人工智能检测器的已知问题为了回应对学术诚信的担忧，我们看到声称能够检测人工智能使用情况的公司激增，例如 GPTZero、ZerGPT、CrossPlag 和 PassedAI。但我们也看到了人工智能人性化产品，例如 Bypass GPT、HIX Bypass、Humbot.ai、Undetectable AI 和 WriteHuman AI。当前版本的人工智能检测软件远非万无一失，具有很高的误报率（Edwards，2023 年；Fowler，2023 年）。 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 甚至关闭了自己的 AI 检测软件，原因是其准确性较差 (Nelson, 2023)。AI 检测器对于非英语母语学生尤其不可靠 (Myers, 2023)，通常会因为衡量写作复杂程度的困惑度分数较低而将他们的作品不公平地认定为 AI 生成的。然而，有一些有希望的新证据表明，工具在检测 AI 编写的内容方面可能会变得更加准确。例如，Jiang (2024) 从研究生入学考试 (GRE) 写作评估中抽样了大规模数据，AI 生成的写作准确度接近完美，并且没有证据表明对非英语母语人士存在偏见。无法预测 AI 检测器未来的可靠性，尤其是随着新版本的 AI 生成器不断改进。目前，底线是 AI 检测器只能预测某篇文章是否是 AI 生成的，而这些预测不足以支持在涉嫌学术不诚实案件中做出决策。AI 工具能做什么？根据堪萨斯大学教学卓越中心（“谨慎使用人工智能检测器”，2024），人工智能工具可以表明教师可能需要与学生过去的作业进行比较，以发现写作风格和质量的差异。被标记的材料也可能表明教师需要与学生交谈，并解释检测器已表明部分材料是人工智能生成的。事实上，我们可以说，当怀疑未经授权使用人工智能时，真正的第一道防线是学生和课程讲师之间的对话。关于学生的工作以及学生如何完成作业的简单非指责性对话可以提供大量有关人工智能潜在用途的信息。考虑到我们的教师和讲师在其领域的知识渊博，很容易判断某个学生是否具备必要的知识