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1个单身汉项目的主管目录-Au.au.dk
以下列表提出了主管主管项目的建议，根据Stitut主管的隶属关系。在每个主管中，都有一些关键字来描述该人感兴趣的领域以及电子邮件地址。您转向某人来听听执行单身项目的可能性。您可以与某人联系，要么是因为您通常对该主题感兴趣，或者您自己对项目有想法。我将在10月上半年与教育负责人（Jens Ledet Jensen）进行对话。我建议在11月底之前找到一名主管（请注意，经济部主管的截止日期为12月1日）。我都必须通过https://ktract.nattech.au.dk/login填写单身汉项目合同。对于单身汉项目合同，您就足够填写标题和主管（如果您注册经济学系的主管，则必须以其形式填写所有领域，而在自然科学中，我不需要项目描述中的合同天才）。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
三号概念注释-Majlis在气候行动的部长
任务1.5 COP总统的路线图仍集中在其授权上，以显着增强国际合作和国际促成环境，以刺激下一轮全国确定的贡献（NDCS）的野心，以期在这一关键的十年中增强行动和实施，并保持1.5°C的范围。TROIKA致力于利用其机制继续促进协作，产生想法和动员行动为下一代NDC，并由阿联酋共识所告知。这些NDC应在2024年11月至2025年2月之间到期，并且必须真正具有变革性，将气候行动纳入与巴黎协定一致的更广泛的发展计划，并催化投资有效的气候行动，并确保足够的财务以支持可持续发展。
推荐引用 推荐引用 S. Sean Tu、Amy Cyphert 和 Samuel J. Perl，《人工智能：法律推理、法律研究和法律写作》，25 M INN. JL S CI. & T ECH. 105 (2024)。网址：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/11
然而，法律分析并非仅仅基于类似的事实情况。制定法律论据可能是律师最重要的一步，需要了解法律背后的公共政策和制定法律的基础法律理论。如果事实与先前的案件不完全相同，那么了解哪些事实对于区分先前的裁决或类比到有利于客户立场的先前裁决最重要，可能是胜败的关键。这一步不仅需要了解关键的事实差异，还需要了解所使用的潜在法律理论，以及法律或先前先例案件背后的公共政策的作用。创建法律论据需要类比推理；人工智能的无监督甚至自我监督学习可能会在帮助律师创建制胜的法律论据方面发挥越来越重要的作用。
推荐引用 推荐引用 Kevin Frazier，《人工智能时代的法律实践 - 实践指南：如何将人工智能和新兴技术融入您的实践并遵守示范规则 3.1》，25 M INN . J.L. S CI . & T ECH . 67 (2024)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/10
AI Nexus：一些 AI 工具 3 有助于识别和起草法律论据。4 未能检查据称支持这些论点的来源并验证这些论点是否符合法律的律师可能会违反 MRPC 3.1 和联邦民事诉讼规则 (FRCP) 规则 11。在哪里：特别注意蒙大拿州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、田纳西州和威斯康星州的 MRPC 3.1 州版本；这些司法管辖区的 MRPC 3.1 各自版本在使用 AI 工具方面与标准规则有实质性不同。5 如果您在这些州中的任何一个州执业，请务必查看下面的“实质性州差异”部分。如何：通过彻底记录和验证您的索赔的法律支持来遵守 MRPC 3.1。6 原因：避免根据《联邦民事诉讼规则》第 11 条受到司法制裁，并避免根据该州版本的 MRPC 3.1 条受到州律师协会纪律处分。7
推荐引用 推荐引用 Sahar Takshi，《意想不到的不平等：人工智能对医疗决策的不同影响》，34 JL & Health 215 (2021)，网址为 https://engagedscholarship.csuohio.edu/jlh/vol34/iss2/6
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具，监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策，但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限，也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定，民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验，尚未将非歧视义务扩展到 AI。
公开通知Jharkhand Bijli Vitran Nigam Limited ...
特别 *2019-20财年2020-21批准的请愿书批准的请愿购买购买费用4,317.24 5788.54 4,542.63 4340.31传输费用（Inter＆Intra＆Intra）324.42 417.45 386.68 435.52 411.03 577.95 Interest on Loan 325.28 358.99 328.28 426.30 Interest on Working Capital 12.22 27.65 8.91 24.15 Interest on Security Deposit 56.50 58.25 55.96 53.44 Bank/Finance Charges - 0.05 - 0.05 Return on Equity 302.70 340.94 321.77 452.43少：非税收收入215.81 270.82 238.90 271.02 ARR 6,026.07 7636.47 6,326.00 6582.18 *根据JBVNL Letter No 809/CE（C＆R）（C＆R）的日期为06/09/09/21（fy 19-20） 27/10/2022 FY 20-21