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i抽象的转基因生物（GMO）和农业贸易：加勒比海米歇尔·辛西娅·约翰（Michelle Cynthia John）的前景和影响
i抽象的基因修饰的生物（GMO）和农业贸易：对加勒比海米歇尔·辛西娅·辛西娅·约翰生物技术的前景和影响是一种关键技术，可以通过积极影响农业生产来在全球范围内增强食品和营养安全。本文研究了遗传修饰对全球农业政治经济学的影响，并试图将加勒比海置于此框架之内。“基因革命”体现了该地区发展其农业技术部门的挑战和机会。但是，评估生物技术在解决食品和营养不安全方面的作用必须超越完全接受或拒绝，并权衡其收益和风险。这代表了论文中所采取的概念立场，并在“生物变革主义”的角度举例说明了。一种国际政治经济学方法旨在突出该行业成功所需的生物技术发展的关键结构，特别是安全，生产，财务和知识。它也带来了影响从传统全球劳动分工产生的发展中国家的问题。加勒比海地区在每个结构中都占据外围地位，但可以为在安全性（生物安全）和金融（商业项目）方面所取得的进步而值得称赞。生产的边缘性归因于没有商业生产，而普遍缺乏对转基因生物的认识是知识结构中的主要赤字。研究发现，生物技术在加勒比农业中具有作用，但这取决于该地区改善其在上述每个结构中的地位。相关立法，能力建设，适当的基础设施，研发资金，私营部门的参与，公共教育和政府对该部门的支持都是成功的先决条件。此外，必须考虑替代生产系统，以解决与遗传修饰在粮食生产中的应用有关的问题。
经济复杂性指数 (ECI) 和产出波动
在本研究中，我们探讨了更复杂的经济体是否能更好地抵御外部冲击。我们引入了一项相对较新的出口商品生产能力指数，即由 Hausmann 等人 (2014) 开发的经济复杂性指数 (ECI)，为产出波动决定因素的实证文献做出了贡献。ECI 通过解释人口积累的知识来衡量各国的生产能力，这些知识基于各国生产和出口的商品以及出口到哪些国家。因此，该指标不仅反映了多样化，还反映了产品中嵌入的技术。通过对 1984 年至 2016 年国家横截面的面板数据分析，我们发现 ECI 对高收入国家和低收入国家产出波动的影响存在差异。对于高收入国家，ECI 的增加会在短期至中期（3 年内）内降低产出波动，而我们观察到低收入国家的产出波动缓和延迟时间更长。研究结果表明，低收入国家的出口商品多样化和复杂程度较低，这使它们容易受到外部冲击，并降低了它们快速适应冲击的能力。此外，按地区分类显示，亚洲的经济复杂性在降低产出波动性方面比非洲更有效。这两个地区之间的差异可能是由于非洲的初级生产和出口产品相对同质，没有差异，而且受世界市场波动的影响。
RBHSD 实施计划 2024-2025.docx
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
人工智能在教育中的伦理影响
摘要 人工智能 (AI) 技术在教育中的应用带来了许多可能性和好处。然而，它也引发了需要仔细考虑的道德问题。这项研究探讨了人工智能在教育中的应用所带来的伦理影响。这项研究考察了关键的伦理层面，包括隐私和数据保护、公平和偏见以及对师生关系的影响。研究结果强调了透明度、问责制和公平性在人工智能设计和部署中的重要性。这项研究提出了一个全面的框架来指导人工智能在教育中的伦理应用，强调需要强有力的政策、算法透明度和解决偏见问题。通过积极解决这些道德问题，教育利益相关者可以确保一个负责任和包容的教育环境，在坚持道德原则的同时充分利用人工智能的潜力。人工智能 (AI) 彻底改变了包括教育在内的各个领域。它与教育系统的整合引发了有关隐私、自主权、偏见和问责制的道德问题。本文从哲学角度探讨人工智能在教育中的伦理影响。本文借鉴著名哲学家的著作，探讨在教育环境中使用人工智能技术所固有的道德考量。
