鉴于全国各地的美国原住民社区都面临着与公共安全、刑事司法和公民整体福祉有关的问题,包括药物滥用率高以及执法和司法系统资金不足;鉴于印第安人国家的公共安全和司法项目对于维持秩序、保护公共健康和维护部落国家的法治至关重要,但与其他司法管辖区相比,这些项目的资金往往严重不足;鉴于资金不足导致部落执法机构、法院、拘留设施、受害者服务和康复项目出现资源缺口,从而损害了美国原住民社区的安全和司法需求;鉴于增加公共安全和司法资金不仅将增强部落执法和司法系统的效力,而且还将支持减少犯罪、保护受害者和确保美国原住民公民整体福祉的努力;因此,现在,国会在此召开会议,提出以下建议,增加对印第安人国家公共安全和司法项目的资金。由米德高中引入国会辩论。
Dan Hendrycks等人的论文。和Dan Hendrycks的AI安全,道德和社会介绍。■对齐:控制AI系统的倾向并使AI的行为对社会有益。■鲁棒性:对外部扰动的韧性。■系统性安全:解决涉及AI系统的更广泛风险,包括网络攻击,科学
预计缺课或迟到的学生应提前联系课程讲师(电话号码或办公室号码),或尽快通知。学生有责任说明错过的教学时间,并根据讲师的判断寻求补课许可。每次迟到、缺课或早退,无论原因如何,都将被记录在案,并将导致学生的课程专业等级降低。任何上课/临床迟到或早退 1 至 89 分钟,无论原因如何,都被视为半天缺课。任何迟到、早退或缺课/临床超过 90 分钟都被视为当天缺课。没有“有理由”的缺课或迟到。
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏:量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert:用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”(2018 年)。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议,第 1691-1703 页。PMLR,2020 年。
● 密苏里河:杰斐逊城不太可能发生洪水,但下游从 Chamois 到圣查尔斯的所有地点都有可能发生轻微洪水。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
1207,孟加拉国 电子邮件:kashpia_tas@live.com 摘要 — 收集和表征地方基因型和地方品种是任何作物改良计划的先决条件。分子多样性和 DNA 分析显示了任何作物的确切基因蓝图。因此,该实验旨在确定一些地方茄子基因型及其野生近缘种之间的分子多样性和多态性,以供未来的育种计划使用。该实验在孟加拉国达卡的 Sher-e-Bangla 农业大学生物技术实验室进行,使用了 25 种茄子地方品种和 2 种野生近缘品种(Solanum sisymbriifolium 和 S. villosum),以研究这些基因型的分子多样性和 DNA 指纹。五个众所周知的 SSR 引物(EPSSR82、smSSR01、EM114、EM120 和 smSSR04)用于基因型的分子表征。分离出具有 27 种基因型的优质 DNA,并使用这些引物进行 PCR 扩增。扩增的 DNA 片段通过 2% 琼脂糖凝胶显影,并通过 POWERMAKER(版本 3.25)和 NTSYS-PC(版本 2.2)分析数据。总共产生了大约 10 个不同的等位基因,每个基因座的范围为 1 至 3 个等位基因,平均为 2.0 个等位基因。在引物 EPSSR82 和 smSSR01 中观察到了最多的多态性带数(2)。SSR 标记的多态性信息含量 (PIC) 范围为 0.37 至 0.67,平均值为 PIC = 0.54。基因多样性范围从 0.49(smSSR01)到 0.72(EPSSR82),平均值为 0.61。 UPGMA 方法将 27 种基因型分为两个主要簇(I 和 II)。在这些簇中,野生种 Solanum villosum 属于亚簇(IIb),显示出与其他品种的明显差异。另一方面,野生种 Solanum sisymbriifolium 与 13 种地方茄子基因型形成同一簇,显示出密切的亲缘关系。在 25 种地方茄子种质及其野生近缘种中鉴定了分子多样性和 DNA 分析。
●当我们努力使我们的材料和制造假设尽可能针对供应链,在某些情况下(由于缺乏数据),我们使用了全球行业平均值。●当我们使用一系列数据源时,范围和方法中可能存在差异。我们会尽力确保来自不同来源的价值是可比的,尽管有时我们无法确认。在这些情况下,我们选择保守的假设来代表最高可能的碳足迹。●收集用于产品使用的数据是具有挑战性的,因为根据消费者的行为,可以在整个产品的生活中发生各种各样的动作。,我们对产品一生中的洗涤和干循环数量进行了保守假设,我们正在努力更好地衡量和影响客户如何照顾Allbirds产品。●我们的模型当前仅测量全球变暖潜力,CO 2 E,但我们正在努力合并其他指标(例如水,废物)。
投入产出分析:投入产出分析不涉及投入是否以最有生产力的方式使用,也不涉及这些投入在该行业的使用是否比在其他行业或经济活动中的使用更能促进经济增长。投入产出分析也不评估如果这些投入在分析时没有用于该行业,它们是否会在经济的其他地方使用。投入产出分析根据经济中的历史关系计算可以合理预期会影响经济的直接、间接和诱发经济影响。该分析未考虑自 2018 年加拿大统计局上次估计乘数以来经济中关系可能发生的根本变化,也不考虑未来可能发生的变化。
