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b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用和理论结构。在实验室中为学生提供课程，以更好地了解植物的生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等诸如MSC Botony课程等选修和核心主题。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程，有助于对生物学主题有更好，更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程，以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学，植物学，植物解剖学，分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医，农艺学，细胞学，林业等学科方面进行专业化。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
从业者的概况的示例性快照
概述合作伙伴Vinod Khurana先生Tarun Khurana先生MS。 Meenakshi Khurana先生Abhishek Pandurangi先生Mohinder Vig P Suman先生Rajesh Jain先生T.S.先生 div>Sharat Antony先生David先生Abhijeet Deshmukh先生Tapan Shah先生Anubhav Gupta先生Amarjeet Kumar先生MS。 Meenakshi Ogra先生Dhakshina Morthy C副合伙人和董事MS。 Mita Sheikh Lalit Kumar先生Ujjwala Girish Haldankar博士Gaurav Shukla Pharmaceutical-Life Sciences/Biotechnology实践小组Abhishek Pandurangi先生。 Meenakshi Khurana先生Tapan Shah先生Antony David先生Dhakshina Morthy Morthy C MS。 Mita Sheikh Dr. Gurmeet Kaur Nanda Dr. Padmapriya v Dr. Sanjeev Kumar Garg Mr. Govindhaswamy Srinivasan Dr. Shashi Kant Verma Dr. Hyacintha Lobo Dr. Shekhar Reddy Mr. Syed Habeeb Ahmed Mr. Sumant Kumar Bhaskar Mr. Vishal Tikham Sukheja Dr. Priya saxena ms. Sonal Pawar Mayank Sharma博士MS。 Monomayee Mukherje MS。 Garima Garg MS。 Priyanka Sharanbasappa Vhanman E Shweta Sharma博士Gurpraise Kour MR。 WASUDEO MANOHAR KOWER MS。 Shreya Agarwal先生Sufiyan Shabbir IP评估小组Varun Khurana先生（CA）Anubhav Gupta先生（CA）Sharat Antony先生David先生Abhijeet Deshmukh先生Tapan Shah先生Anubhav Gupta先生Amarjeet Kumar先生MS。 Meenakshi Ogra先生Dhakshina Morthy C副合伙人和董事MS。 Mita Sheikh Lalit Kumar先生Ujjwala Girish Haldankar博士Gaurav Shukla Pharmaceutical-Life Sciences/Biotechnology实践小组Abhishek Pandurangi先生。 Meenakshi Khurana先生Tapan Shah先生Antony David先生Dhakshina Morthy Morthy C MS。 Mita Sheikh Dr. Gurmeet Kaur Nanda Dr. Padmapriya v Dr. Sanjeev Kumar Garg Mr. Govindhaswamy Srinivasan Dr. Shashi Kant Verma Dr. Hyacintha Lobo Dr. Shekhar Reddy Mr. Syed Habeeb Ahmed Mr. Sumant Kumar Bhaskar Mr. Vishal Tikham Sukheja Dr. Priya saxena ms. Sonal Pawar Mayank Sharma博士MS。 Monomayee Mukherje MS。 Garima Garg MS。 Priyanka Sharanbasappa Vhanman E Shweta Sharma博士Gurpraise Kour MR。 WASUDEO MANOHAR KOWER MS。 Shreya Agarwal先生Sufiyan Shabbir IP评估小组Varun Khurana先生（CA）Anubhav Gupta先生（CA）
疫苗补种：针对流动家庭和部分接种疫苗患者的实用方法
• 在中国很常见 • 2018 年 7 月以后出生的儿童必须接种脑膜炎球菌 ACWY • 为所有新来的孩子提供一剂 ACWY（如果尚未接种）。 • 脑膜炎球菌不在许多东南亚计划中
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
LED 照明的前景与挑战：实用指南
新的技术能力往往伴随着意想不到的挑战。大多数白光 LED 照明都含有大量潜在有害蓝光。IDA 于 2010 年发布了一份报告，详细说明了已知和疑似富含蓝光的白光光源的危害。[i] 多年来，科学证据逐渐形成其结论。众所周知，富含蓝光的白光光源会增加眩光并损害人类视力，尤其是对老年人的眼睛。[ii]、[iii] 这些灯光会给驾驶员和行人带来潜在的道路安全问题。在自然环境中，研究表明，如果在错误的时间接触到夜间的蓝光，会对野生动物的行为和繁殖产生不利影响。[iv]、[v] 这种情况在城市尤其如此，因为城市通常是鸟类等迁徙物种的中途停留站。
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
第 7 章 - 药学实践
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史：CR 19-145：cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号，自 2021 年 1 月 1 日起生效；根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正，以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正，2020 年 12 月登记册第 780 号；EmR2303：emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a)，am。 （2）(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23；CR 23-072：r. 和 recr.（标题），am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号，生效。 9-1-24。