教育硕士(M.Ed.)教育定量分析(QAE)和社会科学方面的计划使学生准备使用严格的数据分析技术来为教育和社会科学领域的研究,管理和政策决策提供信息。该计划为学生在设置中担任应用数据科学家的研究角色为学生做好准备,涉及与大型数据集合作以解决实质性重要性的问题。该计划中的学生将熟练:(1)管理和分析数据,(2)构建和解释研究报告,(3)对测量,调查和研究设计的了解,以及(4)将分析结果和解释传达给广泛的受众。学生将通过这些工具的基于课程的应用在教育和社会科学领域的实际研究问题中获得熟练程度。
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此,我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法,其中涉及碘转位(方案 1D)。值得注意的是,我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应(表 1)。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂(如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 )的反应。在碳酸钠存在下,在异丙醇中,在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ,产率为 50%(表 1,条目 5),而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环,产率为 60%(表 1,条目 3)。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率,未检测到副产物或聚合反应。然而,在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解,这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是,重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
在大学航空飞行项目课程中设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程 Chadwin T. Kendall 先生 丹佛都市州立大学 R. Rhett C. Yates 博士 杰克逊维尔大学 摘要 过去二十年,先进的支线喷气式飞机模拟器,特别是庞巴迪和巴西航空工业公司系列,在大学航空界越来越受欢迎。这些模拟器的课程和项目应用为先进系统和机组资源管理 (CRM) 课程的改进、学术研究和招生铺平了道路。与此同时,美国航空公司,尤其是地区航空公司,鼓励进入其领域的大学航空学生接受喷气式飞机过渡培训。此外,经国际航空认证委员会 (AABI) 认可的大学航空项目必须具有飞行教育的终极高年级体验,其中可能包括顶点课程。大学航空项目现在可以使用这些喷气式飞机模拟器创建顶点课程。在顶点课程中使用支线喷气式飞机模拟器将允许课程评估飞行员技能并评估机组人员环境中的航空决策。它将允许大学航空课程评估其课程目标和学生学习成果,并为学生进入航空职业生涯的下一阶段做好准备。本文讨论了在大学航空中使用支线喷气式飞机模拟器设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程。关键词:喷气式飞机过渡课程、CRM、顶点课程、课程、大学航空版权声明:作者保留在 AABRI 期刊上发表的手稿的版权。请参阅 AABRI 版权政策,网址为 http://www.aabri.com/copyright.html
附件包含美国食品药品管理局 (FDA) 为咨询委员会小组成员准备的背景信息。FDA 背景资料包通常包含由 FDA 个别审阅人员撰写的评估和/或结论和建议。此类结论和建议不一定代表个别审阅人员的最终立场,也不一定代表审查部门或办公室的最终立场。我们已将 NDA 214070(布地奈德/硫酸沙丁胺醇定量吸入器)提交给咨询委员会,以获取委员会的见解和意见,背景资料包可能不包括与最终监管建议相关的所有问题,而是旨在重点关注机构确定的供咨询委员会讨论的问题。在考虑了咨询委员会流程的意见并完成所有审查之前,FDA 不会就手头的问题做出最终决定。最终决定可能会受到咨询委员会会议上未讨论的问题的影响。
本报告是北欧部长理事会资助的研究项目的主要成果,该项目名为“管理北欧的竞争性相互依赖:混乱时代的北欧供应安全 (NOSAD)”。研究团队位于芬兰国际事务研究所,由 Mikael Wigell 领导。研究团队特别感谢参考小组在整个项目中的积极和建设性参与。参考小组包括 Esben Mulvad Tomsen(丹麦关键供应机构)、Louisa Hjort Poulsen(丹麦关键供应机构)、Ask Paul Lomholt Kemp(丹麦应急管理局)、Henrik Juhl Madsen(丹麦商业管理局)、Andras Marr Poulsen(法罗群岛渔业部)、Wivi-Ann Wagello-Sjölund(芬兰内政部)、Tiia Lohela(芬兰国家应急供应局)、Henri Backman(芬兰经济事务和就业部)、Margrét Halldóra Hallgrímsdóttir(冰岛司法部)、Lisbeth Muhr(挪威贸易、工业和渔业部)、May-Kristin Ensrud(挪威司法和公共安全部)、Malin Wester(瑞典民事应急机构)、Selma Ilijazovic (瑞典民事应急机构)、Jörgen Gyllenblad(瑞典卫生和社会事务部)、Camilla Palmqvist-Hägglund(奥兰政府,奥兰群岛)。我们还要衷心感谢在
SOP 21-09 劳动力创新和机会法案 WIOA 青年计划要素标准操作程序 发展西南印第安纳州第 11 区 批准日期:2021 年 12 月 3 日 目的 为当地劳动力发展委员会、其运营商和服务提供商提供关于《劳动力创新和机会法案》(WIOA)下青年计划要素和服务定义和要求的指导。 变更摘要 变更的目的是澄清提供电子设备作为 WIOA 青年计划支持服务和/或作为激励措施,以确保该政策符合成人和失业工人支持服务政策的适用规定。 撤销 DWD 政策 2018-01 关于 WIOA 标题 I 青年计划要素的指导;SOP 18-06 WIOA 青年计划要素指导,2018 年 10 月 26 日。背景 WIOA 包括十四 (14) 个计划要素;十四个中有五个是 WIOA 下的新计划要素。在原有的十 (10) 个劳动力投资法案 (WIA) 计划要素中,暑期就业机会要素现在是有偿和无偿以及工作经验下的子要素。五个新的计划要素是:1. 金融知识 2. 创业技能培训 3. 提供有关当地热门行业或职业的劳动力市场和就业信息的服务 4. 帮助青年为高等教育和培训做好准备和过渡的活动,以及 5. 与特定职业或职业集群的劳动力准备活动和培训同时和在同一背景下提供的教育。
COVID-19 是一种传染病,已感染全球超过 5 亿人。由于病毒的迅速传播,各国面临着应对感染增长的挑战。特别是,医疗保健组织在有效配置医务人员、设备、病床和隔离中心方面面临困难。机器和深度学习模型已用于预测感染,但模型的选择对于数据分析师来说具有挑战性。本文提出了一种自动化的人工智能主动准备实时系统,该系统根据感染演变的时间分布选择学习模型。所提出的系统集成了一种确定合适学习模型的新方法,无需人工干预即可产生准确的预测算法。对我们提出的方法和最先进的方法进行了数值实验和比较分析。结果表明,与最先进的方法相比,所提出的系统预测感染的平均绝对百分比误差 (MAPE) 平均降低了 72.1%,均方根误差 (RMSE) 平均降低了 65.2%。
大流行,我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中,我们提出了 RapiD AI:一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架,以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型,并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制,这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周,并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练,(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调,以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比,我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外,我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力,以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力,以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
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