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1-小学教科书威廉姆斯列表
•下面列出的所有材料都符合威廉姆斯。使用此列表来确保每个学生在定义的课程区域中都有教学材料。•只有标题旁边标有美元标志（$）标记的区域装备材料可以使用州教科书资金购买。•在同一所学校任教的所有年级都必须使用同一教科书。例如，所有四年级课程都必须使用同一教科书。•数字访问：所有教科书标题均包括数字资源，除非注释部分中另有说明。
超越双螺旋：金黄色葡萄球菌生物膜中细胞外DNA的多面景观
金黄色葡萄球菌形成的生物膜由嵌入由蛋白质，多糖，脂质和细胞外DNA（EDNA）的基质中的细胞组成。生物膜相关的感染很难治疗并可以促进抗生素耐药性，从而导致负面的医疗保健结果。edna有助于金黄色葡萄球菌的稳定性，生长和免疫渗透特性。edna是由自溶的释放的，自溶的是由murein水解酶介导的，这些水解酶通过霍林样蛋白形成的膜孔进入细胞壁。金黄色葡萄球菌的EDNA含量在单个菌株之间有所不同，并且受环境条件（包括存在抗生素的存在）影响。edna通过充当促进蛋白质细胞和细胞 - 细胞相互作用的静电网，在生物膜的发育和结构中起重要作用。由于埃德娜（Edna）在生物膜中的结构重要性及其在金黄色葡萄球菌分离株中的普遍存在，因此它是治疗剂的潜在靶标。用DNase处理生物膜可以消除或大大减少它们的大小。此外，靶向与EDNA结合并稳定的DNABII蛋白的抗体也可以分散生物膜。本综述讨论了有关Edna在金黄色葡萄球菌中的发行，结构和功能的最新文献，此外还讨论了针对Edna靶向生物膜消除的潜在途径的文献。
集成和现场评估下一代高保真声音和运动标签以调查行为反应
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能（连接、部署、恢复和数据提取）。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种，众所周知，它们表现出不同的行为，为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上，以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中，如果有的话，它们将成为目标。
学术和创意扩展计划（PACE）
➢步伐/AP培养了一个充满热情并致力于学术卓越的学生和教育者社区。➢学生在深度和广度上学习主题，从而增强其智力发展。➢除了获得安大略省12级大学级别的学分外，在AP大学董事会考试中取得3-5级成绩的学生还可以获得一年级的大学学分或高级职位，具体取决于选择大学的信用政策。➢大学招生委员会认识到AP课程和考试的高标准，并将AP证书视为未来成功的可靠指标。➢参加YCDSB PACE/AP计划的学生始终准备好应对大学课程的挑战，因为AP课程的严格性增加。➢以前的步伐/AP学生谈到，由于参与PACE/AP计划获得了强大的学术技能，知识和信心，从高中到大学轻松过渡。
AMR-外部资金 - 资源 - 库存 - 研究和...
私人医疗保健和药房项目，公共与PR IVATE合作伙伴关系（PPP）HOS PITAL项目，农业综合企业（牲畜）项目，废水治疗项目，EBRD为AMR能力建设技术合作（TC）提供了客户的互动（TC），以供客户群，Georgia，Triv，ukest和Egypt，AMRRKEING和EGYPT，AMRRKEING，TC废水监视TC的废水监视。Loans，Investments保证应用EBRD活跃于三大洲的近40个经济体中，从地中海南部和东部，到中欧，到中亚。平均贷款1,400万欧元，平均股权1,400万欧元（这是实际投资而不是客户的借贷数据）访问有关vious项目的信息，使用该项目查找者：
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
检查服装供应链中的裁剪和缝纫纺织废料
如果没有许多个人和组织的宝贵贡献，这个项目不可能取得成功。我们特别感谢我们的客户 Natalie Banakis 和 Lyndsey Sullivan 的远见和合作。我们还衷心感谢我们的教职顾问 Matthew Potoski 博士和 David Tilman 博士以及我们的外部顾问 Roland Geyer 博士、Diana Rosenberg 和 Jennifer DuBuisson 的指导和专业知识。我们特别感谢 Jaenna Wessling 提供的指导。此外，我们还要感谢 Jaimee Redfern、Gosia Nowinka、Ciara Cates、Cassia Cameron、Kim Drenner、Mel Shank、Bennett Ray、Mitchell Maier、Rob Naughter、Laura Hoch、Luca Bonanomi、Rachel Kanter Kepnes、Wendy Savage、Matt Dwyer、Sam Hamilton、Richard Chen 和 Chau Diep 在整个项目过程中给予我们的额外支持。最后，我们感谢Dipaola基金会的慷慨赞助。