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关于SB1633的证词与大麻有关...，'»？？'*“;” - 4 :: - 夏威夷州立法机关
夏威夷州立法机关2025年2月8日，参议院商务与消费者保护委员会通过电子证词提交系统提交了：SB 1563，DCCA；保险;费率透明度；消费者宣传 - 纳米克（Namic）的反对派证词感谢您为全国共同保险公司协会（NAMIC）提供了向您的委员会提交书面证词的机会，以参加2025年2月10日的公开听证会。不幸的是，由于先前计划的专业义务，我将无法参加公开听证会。全国共同保险公司协会由近1,500家成员公司组成，其中包括美国十大财产/伤亡保险公司中的七个。该协会支持美国主要街道以及该国许多最大的国家保险公司的地方和地区共同保险公司。NAMIC会员公司的年保费约为3910亿美元，占房主的68％，56％的汽车和31％的商业保险。NAMIC的成员在有用，合理实用，具有成本效益的情况下，赞赏知情的消费者选择的重要性，并接受消费者透明度，并且与保护保险公司的秘密以及保险公司评级和承诺实践中使用的保险公司商业秘密以及专有/机密信息一致。保险公司之间的健康竞争是亲消费者。仅仅是透明度的透明度可能会适得其反，使消费者感到困惑，并不利于保险市场的竞争健康。我们恭敬地提交以下评论：namic坚决反对拟议的立法，因为它将建立许多昂贵，不切实际，不可行和反消费者的授权。
![arxiv：2307.06770v2 [cond-mat.stat-Mech] 2024年23年2月23日](/simg/3\3773fcca80a585fb74f6778dbac5a51786ee7bd9.webp)
arxiv：2307.06770v2 [cond-mat.stat-Mech] 2024年23年2月23日
相互作用驱动的扩散粒子的模型是自然界中许多系统，尤其是生物学中发现的许多系统的自然有效描述。已应用此类模块的情况包括在DNA翻译[1]中的RNA聚体的运动和mRNA翻译中的核糖体动力学[2]，繁忙的街道上的交通流量[3，4]，以及在狭窄的通道中驱动的胶体[5-7]。此外，这些模型已被证明与统计物理学中的许多其他问题有联系，包括随机培养基中的无序聚合物[8]，表面增长模型[9]（尤其是，某些模型已知存在于KPZ普遍性类别[10]中[10]），在强烈的各向异性材料中的扩散中的扩散[11]，等方程[11]，例如fluid and fulir and furial namic，namic，namic，namict and namict and namict and and namict and and namict and and namict and and namict and namics and， [13]。在数学和物理文献中，都集中在一维系统上，其中有强大的精确方法。特别是，不对称的简单排除过程（ASEP）已成为驱动扩散系统的原型。ASEP的简单性允许得出其随机动力学的许多精确结果。参见[14-18]以获取评论。在这种最小模型中，对波动的良好理解很重要，原因有几个。作为应用这些模型的系统，例如高速公路上的流量，通常包含比常规平衡系统更少的颗粒，因此波动对于说明有限尺寸的效果可能很重要。特别是，在微观级别分析系统允许一个人在不假定其形式的情况下得出波动的特性，需要完成
2025 APA趋势报告
除了APA的PAS快速注释94，“前视觉计划”，它简要描述了如何在具有远见的AP ProACH中使用本报告的多种趋势，我们开发了一门交互式在线课程，以了解如何使未来有意义，训练未来的期货属于您的期货，并在您的工作中使用前景：使用未来来创建动态计划。该课程提供了有关如何与社区成员一起确定社区中趋势和信号的方法，如何优先级和专注于最重要的趋势，如何想象您如何想象未来的外观以及远见的实践可以帮助您创建DY NAMIC计划，从而使您可以在未来临近的情况下沿途探索。
EEG 有效连接网络用于注意力任务...
一种有效的网络视角，侧重于在需要警觉的持续注意力任务期间测量不同皮质区域脑电图的方向性相互作用。一种称为动态部分定向相干性的新测量方法用于基于图论映射警觉的认知状态。在右顶枕区，该面积明显高于其他感兴趣区域（出度和入度的面积分别为 0.601 和 0.632）。在右额中央区进行的类似分析揭示了不同认知状态的显著差异。在六个感兴趣区域中，在右额中央和右顶枕区观察到基于入度和出度的 alpha 带的显著差异（P < 0.05）。使用不同的基于网络的锁相值、部分定向相干性和动态部分定向相干性，将性能与支持向量机的性能进行了比较。结果表明，动态部分定向相干性可以提供更多关于方向（与锁相值相比）和准确性（与部分定向相干性相比）的信息。图论分析表明，基于有效网络的动态部分定向相干性具有小世界特性，可以同步大脑区域之间的神经活动。此外，与其他频带相比，alpha 波段与认知状态有很好的相关性。
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。
转化药代动力学 - 手术学建模，用于口服的新型新型淋巴瘤激酶和C-ROS癌的新型抑制剂1
摘要一种口服的大环小分子，PF06463922 [（（10 R）-7-Amino-12-氟-2,10,16-三甲基-15-oxo-10,15,16,16,16,17-15,17- tetrahydro-2 tetrahydro-2 H -8,4-（Metheno）pryrazolo [4,3-3-3-3-3-3-3-3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3，3,3,3,3，3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3，3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4二氮杂环二环烷-3-碳硝基]，是一种变性淋巴瘤激酶（ALK）和C-ROS癌基因1（ROS1）的选择性抑制剂。The objectives of the present study were to charac- terize the pharmacokinetic-pharmacodynamic relationships of PF06463922 between its systemic exposures, pharmacody- namic biomarker (target modulation), and pharmacologic response (antitumor efficacy) in athymic mice implanted with H3122 non – small cell lung carcinomas expressing echinoderm微管相关的蛋白质样4（EML4） - 烷突变（EML4-ALK L1196M）和表达CD74- ROS1的NIH3T3细胞。在这些非临床肿瘤模型中，PF06463922分别以EML4-ALK L1196M和CD74- ROS1的方式口服，分别为每次剂量的0.3 - 20和0.01 - 3 mg/kg，分别为每次剂量两次。等离子体浓度时间曲线
培训目录 - DNV
描述 本课程向学员介绍基于时间域方法的海上浮式船舶波浪载荷分析 Sesam 程序。本课程涵盖一些理论描述、时间域分析中的数值挑战、所包含的非线性效应描述、可用作输入的各种环境数据、时间域模拟的执行和动画以及将流体动力学结果的载荷转移到结构分析。HydroD 是主要工具，由 Wasim 和 Xtract 支持。您还将学习如何使用 Wasim 创建面板模型。
自动驾驶电动汽车锂离子电池动力学的概述：MATLAB模拟模型
本文提出了一种详细的仿真模型，该模型旨在使用锂离子电池提供动力的自动驾驶电动汽车（AEV）。它提供了对模型中使用的输入参数以及AEV中制动能量的恢复的见解。此外，该论文通过模拟标准驾驶周期（包括城市和公路驱动周期）的模拟，对锂离子电池的染色体特征进行了彻底的分析。这些结果有望促进AEV电池技术开发的进步，并促进创建更可持续和有效的自动驾驶Vehicles。
经济情景生成器（第二部分）
5. 数量 情景集内的情景数量是一个重要假设，因为每种情景都有可能暴露不同的结果和风险。使用更多情景总是比使用更少情景更有用；但是，增加情景数量的相对有用性与目标和基础模型的性质密切相关。与支付年金相比，可变年金产品（涉及多个投资基金和动态保单持有人行为）将表现出不同的（且波动性更大的）利率情景驱动结果。