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春季-2024-counSeleor-Inspersentation。 ...
LSCA是路易斯安那州的专业咨询组织，由公立和私立K-12和高等教育组成。我们允许各级学校辅导员建立和提高学校咨询的标准。通过与州教育部的合作，LSCA专注于与学校咨询有关的问题。
翻译算法链 - 预测策略和...
在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
教育数字双胞胎：文学评论
valeria.farinazzo@mackenzie.br摘要。虚拟现实（VR）对数字双胞胎（DT）的演变代表了沉浸式和互动技术领域的重大进步，尤其是在旨在在物理和合成产生的世界之间建立联系时。此连接为实际环境中的过程和系统提供了模拟，预防和优化的条件。该主题的重要性是基于各种原因。机会设想将DTS应用于多个工业领域，例如教育，尤其是在蒸汽（科学，技术，工程，艺术和数学）领域。这些应用程序可以降低成本并最大化教学过程中的创新机会，从而在安全的虚拟环境中支持与现实世界实施相关的方案和策略的测试。因此，本文介绍了有关DT在教育中应用的文献综述，提供了当代全景，并指出了一些未来研究的指示。
商业小鸡对纽卡斯尔病的免疫状态
peleg et at。（1993）。200剂疫苗，即。Lasota，RDVF，ROVK和R2B WLLs用25.0 mL PBS重构，并与172.51111的花生油和2.5 mL的Spspan〜80混合为稳定剂。上述油辅助疫苗以0.5 mL/鸟的剂量速率在颈部皮下注射。根据Allan and Gough（1974），从5％的鸟类中的血清样品[L'O OM以7天的时间间隔收集，并通过Haemagglutinatioll-抑制（HI）测试进行测试。每次使用1000 cm050的挑战病毒::是KMNANAN的程序（1989），每次以4,7、12、19,22和26周龄的年龄在4,7、12、19,22和26周龄时都会挑战10只鸟类。根据Snedecor和Cochran（1967）对结果进行统计分析。 011岁的层小鸡的平均母体抗体滴定为25.95，在8周龄时完全减弱。 在A组中，用ROVF油佐剂启动鸟类统计分析。011岁的层小鸡的平均母体抗体滴定为25.95，在8周龄时完全减弱。在A组中，用ROVF油佐剂启动鸟类
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦兰加分校
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
mainspring energy, inc. 的评论
在小组讨论 3 期间，委员们向 Mainspring 和其他小组成员提出了有关满足大负荷需求的方法的问题。Mainspring 谈到需要改进业务模式，使客户能够将解决方案带到现场。此外，在小组讨论 1 期间，小组成员普遍支持宾夕法尼亚州支持“自带电力”解决方案，以加快新发电并抵消 PJM 许多州预计的快速增长。支持方包括 PJM Interconnection、PJM 独立市场监测机构、自然资源保护委员会、Constellation 和 LS Power。在新的电网连接电力背景下经常讨论“自带电力”（BYOP），但 Mainspring 强调，BYOP 的“现场”风格解决了更多问题，并且可以在宾夕法尼亚州更快地建立。
伊达尔戈，曼努埃尔；阿曼特，弗雷德里克；比安金，安德鲁 V.；布丁斯卡，伊娃；伯恩，安妮特 T.；卡尔达斯，卡洛斯；等(2014)：患者来源的异种移植模型
Hidalgo, Manuel; Amant, Frederic; Biankin, Andrew V.; Budinská, Eva; Byrne, Annette T.; Caldas, Carlos; 等人 (2014)：患者来源的异种移植模型：一种新兴的癌症转化研究平台。爱尔兰皇家外科医学院。期刊投稿。https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10793177.v1
食品供应链中的数字转换
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/scm-09-2023-0463。请参考任何适用的发布者使用条款。
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。