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德克萨斯州基本知识和技能（TEKS）幼儿园
*我们很自豪地说我们是免费的孩子的屏幕。我们实用的，动手的方法可以吸引儿童并建立技能，而无需技术。但是，调查人员可以选择使用技术来展示他们的学习，例如拍摄视频，拍照或录制音符。
第130章，子第章
•通过应用绝对和相对年代学分析信息，通过测序，分类，确定因果关系，比较，对比，找到主要思想，汇总，做出概括，预测以及结论和结论（7-8）（7-8）（7-8）（7-8）•确定有关问题或当前主题的不同观点（6）•分析•分析•分析的关系，分析范围，分析范围，分析范围，并识别类别，并识别类别的差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并识别类别的差异，并识别差异，并鉴定出差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并识别出差异，并识别类别的差异，并识别出差异，并鉴定出差异，并识别差异，并识别类别的差异，并识别差异。主要思想，总结，进行概括和预测以及得出推论和结论（6）•确定事件的历史背景（5）•通过应用测序，分类，确定因果关系，确定因果关系，比较，比较，对比，找到主要思想，概括，概述和预测的差异（4-5历史事件或当前事件（4-5）•通过测序，分类，识别主要思想，确定事实和意见，确定因果，比较和对比来解释口头，视觉和印刷材料（3）•通过测序，进行测序，进行分类，对主要思想进行分类，预测，比较和对比（2）
纺织和工程师（文本和工程师杂志...
自我：技术发展和不断增长的需求导致了材料科学领域的重大创新。非织造的表面材料是纺织工业的重要子分支，是重要的材料，具有广泛的应用，近年来在生物医学领域引起了极大的关注。非织造表面是灵活的，光明和经济材料，而不是传统的编织或编织技术产生的。这些材料具有低成本，轻，灵活和快速生产的优点，这要归功于生产过程中的纤维不规则和各种结合方法。高耐用性，低重量和高空气渗透性特征，例如非织造表面，伤口覆盖，药物传播，卫生产品和生物信号遵循 - 诸如提供有效溶液之类的区域。非织造表面材料的广泛使用区域需要正确表征物理，机械和化学特性。这种表征在确定材料的性能，质量和应用潜力中起着关键作用。非织造表面的表征方法包括评估材料的结构，强度，渗透性，吸收能力和其他重要特征的过程。在本文中，它重点关注非织造表面材料的生物医学区域，并对这些材料的特征方法进行了全面的检查。基于文献中目前的研究，详细讨论了用于确定非织造表面特征的各种特征方法。关键字：表面，生物医学应用，表征
v5_update检测实验室labox_biokes-082024
1。生物探测Monkeypox病毒分子诊断试剂盒荧光PCR检验冻干2。北龙蒙基氧基病毒核酸检测试剂盒荧光PCR方法3。Sansure Biotech Monkeypox病毒核酸4。Novaplex MPOX/OPXV分析5。Allplex MPCV分析6。altonarealstar®人畜共患正托病毒pcr套件1.0 7。BioperFectus Technologies Monkeypox病毒实时PCR套件8。daan基因检测试剂盒，用于Monkeypox病毒DNA 9。上海ZJ Bio-Tech Co.，Ltd。（“ Liferiver”）Monkeypox病毒实时PCR套件10。Perkin Elmer Pkamp Monkeypox病毒RT-PCR RUO套件11。tib molbiolc Lightmix模块化正孕蒙基毒病毒
职业和技术教育Teks评论草案建议
（2）工程职业集群着重于计划，设计，测试，建造和维护机器，结构，材料，系统和过程，并使用经验证据和科学，技术和数学原则。这个职业集群包括从机械工程师和起草者到电气工程师到映射技术人员的职业。科学，技术，工程和数学（STEM）职业集群着重于计划，管理和提供科学研究以及专业技术服务，包括实验室和测试服务以及研究与开发服务。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
经济学，重点关注自由企业制度及其好处，TEKS 修订于 2024-2025 学年实施 州教育委员会
（18）个人财务素养。学生采用批判性思维技能来分析个人财务决策的成本和收益。学生应：（18）（a）检查避免和消除信用卡债务的方法； （18）（a）检查避免和消除信用卡债务的方法； （18）（b）评估宣布个人破产的成本和收益； （18）（b）评估宣布个人破产的成本和收益； （18）（c）评估购买保险的成本和收益； （18）（c）评估购买保险的成本和收益； （18）（d）评估慈善捐赠的成本和收益。（18）（d）评估慈善捐赠的成本和收益。（19）个人财务素养。学生了解如何在预算范围内提供基本需求。学生应：
CTE TEKS评论，最终建议 - 农业，食品和自然资源 - 杂乱无章
（3）农业，食品和自然资源原则使学生能够探索农业，食品和自然资源的主要领域，包括组织，农业综合企业领导力和传播，植物科学，动物科学，食品科学，农业科学技术，农业技术和机械系统以及环境和自然资源。要为农业，食品和自然资源的职业做准备，学生必须获得学术知识和技能和知识，获得与工作场所相关的技术知识和技能，并发展有关职业机会，入境要求和行业期望的知识和技能。为了为成功做准备，学生需要在各种环境中学习，增强，体验，应用和转移其知识和技能的机会。
CTE Teks评论，最终建议
评论2，3（3）花卉设计旨在发展学生识别和演示花卉设计的要素和原理的能力，并发展对花卉企业管理的理解。通过分析艺术花卉风格和历史时期，学生们尊重了对各种文化的贡献的传统和欣赏。学生应对并分析花卉设计，从而有助于发展知情判断和评估的终身技能。要为花卉设计的职业做准备，学生必须获得学术知识，技能和知识，获得与园艺系统有关的技术知识和技能，并发展有关职业机会，入境要求和行业期望的知识和技能。为了为成功做准备，学生需要在各种环境中学习，加强，应用和转移其知识，技能和技术的机会。
CTE TEKS 评审 STEM 科学最终建议
(D) 使用适当的工具，如电流表、天平、弹道车或同等设备、电池、卡尺、摄氏温度计、消耗性化学品、碰撞设备、计算机和建模软件、恒速车、数据采集探头和软件、带电源的放电管（H、He、Ne、Ar）、动力学和力演示设备、验电器、静电发生器、静电套件、摩擦块、绘图技术、手持式视觉分光镜、加热板、铁屑、激光笔、灯泡、宏量计、磁铁、磁罗盘、质量装置、公制尺、米尺、模型和图表、运动探测器、万用表、光学台、光学套件、光学透镜、摆锤、光电门、平面镜、偏光膜、棱镜、量角器、电阻器、带波发生器的波纹槽、绳子或细绳、科学计算器、简单机械、弹簧、弹簧、弹簧秤、标准实验室玻璃器皿，秒表、开关、音叉、计时装置、轨迹仪、电压表、波动绳、电线或其他能产生相同结果的设备和材料；