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最近加利福尼亚最高法院的观点强调，设计豁免权可能但并非总是适用于未能警告危险条件案件
Tansavatdi涉及致命的骑自行车的人与卡车碰撞。所谓的危险条件是在陡峭的半英里长的道路部分上没有自行车道，并且未能警告自行车道在该部分中暂时停下来。在那里，骑自行车的人沿着该区域的道路骑行，在道路经过社区公园时没有自行车道。当骑自行车的人在非自行车车道截面末端接近交叉路口时，他只在右转弯的车道上行驶，但穿过交叉路口，并与一辆卡车在他面前转动（卡车司机相信骑车人都会右转，因为他在右上只有车道）。纽约市提出的大量证据表明，道路设计，包括没有自行车道来为社区公园提供停车位，已由许可的Traine -lick工程师准备并得到该市批准。
在微流体设备中的不同大小的配对细胞，用于免疫突触监测
细胞命运多样性，因此是免疫功能的调节。3,6癌症，先天和适应性免疫反应在与恶性细胞作斗争中强烈合作。在自适应免疫系统中，表达细胞表面CD8的细胞毒性T细胞（分化8）是抗癌免疫反应中最有效的效应子，并形成了当前成功的癌症免疫疗法的主链。7尽管如此，T淋巴细胞的功能失调的免疫反应可能导致癌症的进展。8研究双向细胞 - T淋巴细胞与癌细胞之间的细胞相互作用将揭示癌细胞（I）抗药性的基本机制以及（ii）T淋巴细胞活性对恶性细胞的功能障碍。癌细胞和免疫效应子的异质性及其相互作用是恶性疾病的标志。 在血液系统恶性肿瘤中，与急性髓细胞性白血病（AML）一样，免疫生物学甚至更复杂，因为白血病细胞具有正常造血祖细胞的某些免疫学特征，并且在骨骨髓元素或循环血液等各种环境中可能发生相互作用。 9因此，AML是突出研究重要性的理想模型。 事件的精细而动态的监视（例如 ，钙动员）在IS形成过程中突出了统治细胞命运的关键机制。 是形成将导致事件从T淋巴细胞和白血病细胞之间的初始接触开始，并在数小时内延伸。 这些事件包括癌细胞和免疫效应子的异质性及其相互作用是恶性疾病的标志。在血液系统恶性肿瘤中，与急性髓细胞性白血病（AML）一样，免疫生物学甚至更复杂，因为白血病细胞具有正常造血祖细胞的某些免疫学特征，并且在骨骨髓元素或循环血液等各种环境中可能发生相互作用。9因此，AML是突出研究重要性的理想模型。事件的精细而动态的监视（例如，钙动员）在IS形成过程中突出了统治细胞命运的关键机制。是形成将导致事件从T淋巴细胞和白血病细胞之间的初始接触开始，并在数小时内延伸。这些事件包括
使用该段的任何模型
上下文。恒星磁盘截断（也称为星系边缘）是银河大小的关键指标，由气体密度阈值的恒星形成的径向位置确定。该阈值本质上标志着星系中发光物质的边界。准确测量数百万星系的星系大小对于理解在宇宙时间内推动星系演变的物理过程至关重要。目标。我们旨在探索段的任何模型（SAM）的潜力，即设计用于图像分割的基础模型，以自动识别星系图像中的磁盘截断。通过欧几里得广泛的调查，我们的目标是提供大量的数据集，我们的目标是评估SAM以完全自动化的方式测量星系大小的能力。方法。SAM被应用于1,047个磁盘样星系的标记数据集，其中M ∗> 10 10m⊙在红移至z〜1时，来自哈勃太空望远镜（HST）烛台。我们分别使用F160W（H -band），F125W（J -band）和F814W + F606W（I -Band + v -band）HST HST HST滤镜来创建复合RGB图像“欧盟化” HST Galaxy图像。使用这些处理的图像作为SAM的输入，我们在输入数据的不同配置下检索了每个星系图像的各种截断掩码。结果。我们发现了由SAM确定的星系大小与手动测量的星系大小之间的一致性（即，通过在星系光谱中使用恒星磁盘边缘的径向位置），平均偏差约为3％。当排除问题案例时，此错误将减少到约1％。结论。我们的结果突出了SAM以自动化方式在大型数据集上检测磁盘截断和测量星系尺寸的强大潜力。SAM表现良好，而无需大量图像预处理，标记为截断的训练数据集（仅用于验证），微调或其他特定于域特异性适应（例如传输学习）。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
竞争性抑制：了解其在酶调节中的作用并探索生物系统中的缺陷。
部分控制科学表明，服务大小对饮食习惯和整体健康有深远的影响。过度出现较大部分的趋势会导致卡路里的过量摄入量，从而导致体重增加和相关的健康问题。通过实施诸如使用较小的餐具，测量部分和练习正念饮食之类的策略，个人可以控制食物摄入量并养成更健康的饮食习惯。此外，在社区一级促进部分控制可以帮助应对公共卫生挑战并减少食物浪费。最终，应将部分控制视为实现平衡和滋养而不是限制的工具，使个人能够与食物建立积极的关系，以支持其健康和福祉。
CMD、IREDA 强调可再生能源在实现净零目标中的作用
Shri Das 指出，到 2030 年，印度需要在可再生能源领域投资约 320 亿卢比才能实现其目标。这一阶段将专注于提高可再生能源发电量以满足当前需求。从 2031 年到 2047 年，重点将转向发展必要的基础设施以支持完全脱碳的经济，为到 2047 年实现“发达印度” (Viksit Bharat) 创造一条强大而可持续的道路。该路线图将确保到 2070 年实现向净零排放的弹性和可持续过渡。
优化精英种系中的定量性状基因座渗入：比较方法和种群大小，以通过随机模拟开发新的受体
Arbelaez，J。D.，Dwiyanti，M。S.，Tandayu，E.，Llantada，K.，Jarana，A.1K-RICA（1K-RICE自定义扩增子）一种基于大米中遗传学和育种应用的新型基因分型SNP分析。米，12，1 - 15。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。 特质渗入项目的系统设计。 理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。 DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。特质渗入项目的系统设计。理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A.重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。植物生产科学，20，337 - 352。https：//doi.org/10。1080/1343943X.2017.1391705 Collard，B.C. Y.，Gregorio，G。B.，G。B.，Thomson，M。J.，M。J.，R.转移水稻育种：在国际水稻研究所（IRRI）上重新设计灌溉育种管道。作物育种，遗传学和基因组学，1，E190008。https://doi.org/10.20900/cbgg20190008 Dar，M.H.，Zaidi，N。W.，Waza，S.A.，Verulkar，S.B.，S.B.，Ahmed，T.，Singh，P.K. K.，Kathiresan，R.M.，Singh，B.N.，Singh，U.S。，＆Ismail，A.M。（2018）。在有利条件下没有收益罚款，为成功采用洪水大米铺平了道路。科学报告，8，9245。B.（2011）。ridge回归和其他用于基因组选择的内核，r tagkage rrblup。植物基因组，4，250 - 255。https：//doi.org/10.3835/plantgenome2011.08.0024
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词