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修订了动物学学位课程的课程
法律规定的巴基斯坦高等教育委员会（HEC）为高等教育机构（HEI）提供指导，以与国家资格式框架（NQF）保持一致的高等教育水平。为了满足不断发展的学术趋势和市场需求，HEC与巴基斯坦科学院（PAS）合作，在NQF级别5、6和7上修改了动物学学位课程的课程标准。这些更新的标准与HEC的本科教育政策第1（2023年）和研究生教育政策（2023年）都具有一致性，从而确保了与国家优先事项并遵守国际基准。2。修订的动物学学位课程的修订课程，该课程结合了高级选修课。提供这些课程的大学建议将其动物学课程与这些更新的标准保持一致，这是最低要求。此外，各个部门必须根据规定的框架开发课程内容，以确保该计划满足国家和地方工业的需求。最终的课程内容应尽早以电子方式提交给该办公室。修订课程的电子副本可在HEC的官方网站上找到。3。通过有效实施这些标准，HEC设想了一个未来，巴基斯坦在科学发现和技术创新方面毕业于动物学领域，为全国和全球的社会经济进步做出了重大贡献。
气候变化教育（CCE）计划的分析
气候变化教育（CCE）计划应通过将知识/技能发展整合到积极改变当前的社会系统和个人行动的需求的反思中来促进公民对气候变化的反应。开发了一项分析框架，以检查16个韩国和国际CCE计划以识别（1）结构和内容以及（2）对强调行动强调的气候变化教育（AECCE）计划进行分类。结果表明，大多数CCE程序都是针对基础级别的，并且强调知识/技能发展，但不采取行动。AECCE分类程序的结构较低，包括更多的反身活动，并采取了更多的行动。韩国AECCE计划提供了在线内容，并在个人层面促进了行动。国际AECCE计划平衡在线/现实生活中的内容，并在社会政治层面促进了更多的行动。AECCE程序需要
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
生物化学学位课程的修订课程
根据其法律规定，巴基斯坦的高等教育委员会（HEC）已通过其国家课程修订委员会（NCRC）开发并定期更新课程。这些委员会通常由主题专家，研究人员以及认证机构，专业理事会和行业利益相关者的代表组成。响应不断发展的需求，HEC与巴基斯坦科学院（PAS）合作，已承担了在国家资格资格框架的第6级和7级的生物化学课程中制定强大的学位课程标准的任务。这些标准是根据HEC的本科教育政策对第1（2023年）和研究生教育政策（2023）的精心结构的，可确保与国家优先事项和国际教育标准保持一致。
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
可能的任务：parastronaut计划可以使空间旅行更具包容性，并且可以实现
安全性和包含在太空飞行中不需要矛盾。相反，代理商可以重新设计和培训过程，以确保更多的人可以安全地参与太空任务。通过通过技术，创新设计和任务计划来解决安全问题，空间行业可以具有包容性和成功的任务。
概率程序资源使用的定量界限
成本分析，也称为资源使用分析，是寻找程序总成本的界限，并且是静态分析中的一个良好问题。在这项工作中，我们考虑了概率计划的成本分析中的两个经典定量问题。第一个问题是找到该计划的预期总成本的约束。这是该程序资源使用情况的自然措施，也可以直接应用于平均案例运行时分析。第二个问题要求尾巴绑定，即给定阈值𝑡目标是找到概率结合的概率，以便p [总成本≥𝑡]≤。直观地，给定资源的阈值𝑡，问题是要找到总成本超过此阈值的可能性。首先，对于预期范围，先前关于成本分析的工作的主要障碍是他们只能处理非负成本或有限的可变更新。相比之下，我们提供了标准成本标准概念的新变体，使我们能够找到一类具有一般正面或负成本的程序的期望范围，并且对可变更新无限制。更具体地说，只要沿着每条路径所产生的总成本下降，我们的方法就适用。第二，对于尾巴界，所有以前的方法都仅限于预期总成本有限的程序。具体来说，这使我们能够获得几乎无法终止的程序的运行时尾界。最后，我们提供了实验结果，表明我们的方法可以解决以前方法无法实现的实例。相比之下，我们提出了一种新颖的方法，基于我们基于Martingale的预期界限与定量安全分析的结合，以获取解决尾巴绑定问题的解决方案，该问题甚至适用于具有无限预期成本的程序。总而言之，我们提供了基于Martingale的成本分析和定量安全分析的新型组合，该组合能够找到概率计划的期望和尾巴成本范围，而无需限制非负成本，有限的更新或预期总成本的有限性。
通过将政策提炼为程序来评估可解释的强化学习
存在强化学习之类的应用，例如医学，其中政策需要被人类“解释”。用户研究表明，某些政策类可能比其他政策类更容易解释。但是，进行人类的政策解释性研究是昂贵的。此外，没有明确的解释性定义，即没有明确的指标来解释性，因此主张取决于所选的定义。我们解决了通过人类解释性的经验评估政策的问题。尽管缺乏明确的定义，但研究人员对“模拟性”的概念达成了共识：政策解释性应与人类如何理解所给出的政策行动有关。为了推进可解释的强化学习研究，我们为评估政策解释性做出了新的方法。这种新方法依赖于代理来进行模拟性，我们用来对政策解释性进行大规模的经验评估。我们使用模仿学习来通过将专家神经网络提炼为小程序来计算基线政策。然后，我们表明，使用我们的方法来评估基准解释性会导致与用户研究相似的结论。我们表明，提高可解释性并不一定会降低表现，有时会增加它们。我们还表明，没有政策类别可以更好地跨越各个任务的可解释性和绩效进行交易，这使得研究人员有必要拥有比较政策可解释性的方法。