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补充法A/SA.3/02/13采用ECOWAS战略打击恐怖主义及其2013年第2-3号实施计划
该集合中的立法已被复制，因为它最初是在《政府公报》上印刷的，并进行了改进的格式，并纠正了较小的印刷错误。所有修正案已直接应用于文本并注释。可以参考每一条立法的原始公报（包括修正案）。
女孩中的芳香酶抑制剂：肛门酸酶合并到具有早期或早熟青春期的女孩中的LHRH模拟左旋林蛋白，并且生长潜力受损
普通的英语摘要背景和研究目的：垂体是大脑中的豌豆大小结构，除其他外，它是一种称为生长激素的化学物质。生长激素缺乏症发生在这种腺体产生足够的生长激素时。这种缺陷可以在任何年龄发展。在儿童中，与同龄儿童看起来比同龄人更年轻的孩子相比，这会导致增长缓慢。用芳香酶抑制剂的治疗已被证明在增加男孩的成人身高（PAH）方面已经成功，但是在女孩中，对于患有McCune-Albright综合征（一种遗传疾病）的女孩，它仅显示出成功。黄体激素激素是垂体中产生的另一种激素。它刺激了包括雌激素在内的性激素的产生。雌激素促进骨骼骨骼的成熟，从而导致生长缓慢。使用称为Leuprorelin的药物阻止黄体素激素的产生减慢骨骼成熟，因此可能增加了可供生长的时间。我们想研究与单独的（较早的早期）或早期青春期的女孩，与单独的（少于平常的）生长潜力相比，与lyuprorelin leuprorelelin相比，阿拉斯特罗（一种芳香酶抑制剂）与余质蛋白结合长达2年（或直到11岁）是一种安全有效的治疗方法。
使用充电数据分析对快速充电站进行计量误差估计
摘要 - 快速充电站（FCSS）的电力计量计算器（EEM），是电动汽车（EV）行业的关键基础设施，并且是车辆到网格（V2G）技术的重要载体，是确保公平电能交易的基石。传统的现场验证方法受其高成本和低效率限制的限制，努力与FCS的全球快速扩张保持同步。在响应中，本文采用了数据驱动的方法，并提出了测量绩效比较（MPC）方法。通过利用电荷（SOC）作为介质的估计值，MPC建立了多个FCS的EEM表现的比较链。因此，启用了具有高效率的FCS的EEM错误的估计。此外，本文总结了估计结果的干扰因素，并建立了相应的误差模型和不确定性模型。另外，提出了FCSS中是否存在EEM性能缺陷的一种方法。最后，验证了MPC方法的可行性，结果表明，对于精度级别为2％的FCSS，判别精度超过95％。MPC为FCSS的EEM绩效提供了可行的方法，为公平而公正的电力交易市场奠定了基础。
全球恐怖主义指数2025
萨赫勒仍然是恐怖主义的全球震中，占2024年与恐怖主义有关的死亡的一半以上，随着影响国家的数量增加。在该地区受恐怖主义影响最大的十个国家中的五个国家中有五个国家。尽管布基纳法索仍然是受影响最大的国家，但死亡和袭击都下降了，分别下降了21％和57％，但是该国仍负责全球所有恐怖主义死亡的五分之一。尼日尔强调了减少恐怖主义死亡的脆弱进展。在2024年，该国在全球恐怖主义死亡人数的增长最大，增长了94％，达到930年，从2022年开始有了第二大改善，从而扭转了先前的改善。尼日尔的例子可能意味着布基纳法索的改进是短暂的。
从硅 - 隔离器微林中的G中心合奏中的腔体增强零值发射
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
超导电路中的工程多光子耗散用于量子错误校正
1简介2 1.1量子信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2量子误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.1经典误差校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2.2位较高校正。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3古典计算机记忆。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>81。1.31动态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>81。1.31动态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>91。1.3.2静态RAM。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10 1.3.3.3结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>91。1.3.2静态RAM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.3.3.3结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.4经典力学中的双态系统。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1驱动振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.2参数振荡器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5超导电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6大纲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
学习如何使用基于BCI的学习环境来生成动力学运动图像：基于指导或试验方法的比较研究
摘要 - Kinesthetic Motor图像（KMI）是一项心理任务，如果正确执行，则在运动训练或康复中使用脑部计算机界面（BCI）可能非常相关。不幸的是，这项心理任务通常很复杂，并且可以导致其执行情况高度可变性，从而减少其潜在的好处。KMI任务如此困难的原因是因为没有标准化的方式来指导该主题在这项心理任务中。这项研究提出了一种创新的BCI，称为Grasp-It，以支持KMI任务的学习，并评估两种不同的学习方法：（i）第一个由实验者和渐进率指导的，基于渐进率的概念，（ii）第二个学习者是单独的，并且通过试验和错误进行了学习和练习。基于脑电图分析的发现和主观问卷调查验证了grasp-it bci的设计，并为KMI学习方式开辟了观点。索引项 - Kinesthetic Motor图像；大脑计算机界面； grasp-it;中风康复； BCI学习环境；人类计算机相互作用
物理学促进了学习学习学习成果的clarnning turawards错误
Annalisa Soncini，Emilio Paoooolo访问，Maria Crisina Matteuci，Carlo Tomasetto和Fabrizio Butera这是作者的以下论文访问手稿：Snow，A.，Visittin，E。P.，Matteucci，M。M. M. ＆Butter，F。（2022）。正错误气候促销通过学生对错误的自适应反应学习。<潜水和指导，80，101627。ttps：//doi.org/10.1016/j.learnnstructc.2022.101627最终出版物可用： https://www.sciencedirect.com/science/article/Pii/s09594752222000482?Casa_Token=6RWPa5 ORHEAAAA:TDIZMRSQTW2kbsbsbsbsbsbsblpzvuMxxTTVOS6Zpynolgypypypydp79xamloh EEHRC8UIVG7UIVG7DEY04Y1S通讯作者：A。Soncini心理学系，博洛尼亚大学通过Philippo RE，10，40126 Bologna（BO），意大利Annalisa.soncini2@unbo.it orcid.it： orcid.org/0000-0002-6604-0748合着者：E。P. Visittin人文科学系，费拉拉大学通过Paradiso通过Paradiso 12，44121，Ferrara（FE），意大利ORCID：ORCID.org.org/0000-0000-0000-000-0003-2250-3533-M.C。博洛尼亚大学的Matteuci心理学系通过Philippo RE，10，40126 Bologna（BO），意大利Orcid：orcid.org/0000-0000-0002-8425-7393 C. Tomasetto心理学系，波洛格纳大学Piazza Aldo Moro， 47521 CEESENA（FC），意大利ORCID：orcid.org/0000-0002-1350-1387
班级概括错误：信息理论分析
现有的监督学习的概括理论通常采用整体方法，并为整个数据分布的预期概括提供了界限，该方法隐含地假设该模型对所有不同类别的概括都相似。但是，在实践中，不同类别之间的概括性能存在显着差异，而现有的泛化范围无法捕获。在这项工作中，我们通过从理论上研究班级化误差来解决这个问题，从而量化了每个单独类别的模型的概括性能。我们使用KL Divergence得出了一种新的信息理论，用于类临时误差，并使用有条件相互构成的有条件相互结合的最新进展进一步获得了几个更紧密的界限，从而实现了实际评估。我们从经验上验证了各种神经网络中提出的界限，并表明它们准确地捕获了复杂的类概括行为。此外，我们证明了这项工作中开发的理论工具可以应用于其他几种应用程序。