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修复基础：国家生存问题
第2年发现55早期儿童护理和发展引言57年最新更新61年2年概述62优先级1：营养和喂养64优先区域2：供应方面因素2：供应方面因素80优先级因素3：需求方面因素3：优先区域4：ECCD 92年度教育99年的治理和融资99年度100年级的第100年优先级和指示71 111优先级7： Infrastructure 126 Priority Area 9: Alternative Learning System 145 Priority Area 10: Home and School Environment 155 HIGHER EDUCATION Introduction 165 Year One Updates 167 Year Two Overview 174 Priority Area 11: Access to Quality Higher Education 178 Priority Area 12: Quality Assurance 193 Priority Area 13: Digital Transformation 198 Priority Area 14: Graduate Education, Research, and Innovation 198 Priority Area 15: Internationalization 202
39 Medline中的算法索引经常忽略...
最近的一项研究试图通过获取2000年发表的记录样本来评估算法索引的产出，然后在人类索引者开始收到MTI的索引建议，将这些记录输入到面向公共的MTI中，并将MTI索引与人类的MTI索引[26]。这确定了MTI输出的某些问题，特别是在代表人群的标题（“检查标签”）以及句子结构对概念排名的影响，但最终是将算法索引输出与人索引的比较，并且仅质疑算法由algorithm分配的术语。我们的研究试图确定自动分配的索引术语是否反映了文章的主要概念并指出了最重要的方面。
velezensis oee1对biscogniauxia地中海产生的可扩散代谢产物的拮抗作用
尽管有全球努力，但由于重大的社会经济问题，减少了家禽行业中一日孵化的雄性鸡的淘汰一直是一个至关重要的重点。的确，已经开发了各种分子测定，以确定孵化前（在OVO中）在早期发育阶段消除雄性胚胎的性别。由于它们与精确相关的复杂性，对高级基础架构的需求和耗时的过程，因此对于这些测定法仍然没有广泛的商业化。在这项研究中，我们采用了PCR，LAMP和RPA技术开发了两种新颖的数字读数测定法，它们的灵敏度，特异性和鲁棒性在第9天的82个小鸡胚胎上得到了验证。我们的数据表明，尽管两个基于PCR的新型测定正确且鲁棒性的性别为82个胚胎，但基于LAMP和RPA的测定结果提出了可比的结果。此外，LAMP和RPA分析提出的是在相对较短的时间内与裸眼比色和/或荧光检测相关的等温扩增（分别在65°C下为20分钟，在37°C下分别为30分钟）。这些新开发的测定法，不仅显着降低了实验环境的复杂性，而且更快，更负担得起的性爱方法，解决了OVO性别的关键障碍，以使未来在OVO性别分析中进行非侵入性的商业化。
探索使用机器学习来参数化海面边界层中垂直混合的参数
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通过学习的搜索增强内存空间索引
我们想借此机会感谢审阅者和元评估者的洞察力和建设性的反馈，并为我们提供了通过此修订来加强论文的机会。根据提供的反馈，我们已经仔细而广泛地修订了手稿，并进行了大量改进。我们在解决审阅者提出的特定问题和评论之前，在“元评论”部分中对修订版的最重大更改进行了摘要。由于我们必须在此提交中提交摄像机准备版本，因此我们无法突出显示新内容和不同颜色的重要变化；但是，我们在这封信中指定了这些更改，可以在手稿中找到。
具有多路复用控制的微型软气动执行器矩阵
摘要 软机器人因其固有的柔软性和柔顺性而受到越来越多的关注。然而，要充分发挥其潜力，通常需要许多软部件和执行器。大型系统面临的一个主要挑战是集成和小型化。此外，对于气动控制的执行器，多路复用对于减少控制阀的管道至关重要。通过在软材料 (PDMS) 中嵌入两层交互式通道 (2 n ) 来形成执行器 (n 2 )，通过在通道交叉点处累积行程和力，实现了仅通过 2 n 个控制信号对 n 2 个交叉点进行多路复用控制的小型化软气动执行器矩阵 (SPAM)，这与产生恒定力的基于活塞的串联耦合气弹簧不同。研究了一种具有 2×4 个控制信号的 4×4 执行器的 SPAM 原型。在倾斜矩阵中演示了 SPAM，并在气动软传送带中使用两个耦合的 SPAM 进行平面操作。它的简单性和尺寸使其未来能够大规模集成到软机器人中。
混合自动化时间计划和ML
摘要计划和机器学习（ML）的整合如今是一个非常热门的研究主题，致力于学习启发式方法，甚至从计划和执行痕迹等示例数据中进行计划模型。在这次演讲中，我将以两种相对不受欢迎的方法进行时间计划和ML的方式报告我的经验。首先，我将介绍如何在计划模型中使用模拟实体的使用允许表示学习的约束和行为：此功能来自我们在空间域中开发新的数字双胞胎服务的需求，并且正在整合到统一的计划框架中。第二，我将讨论我们对强化学习（RL）的实验应用，以自动合成指导，从而增强了自动化的时间计划，超出了传统的启发式学习的关注。
狼疮不敏感的PTT代替PT/PTT混合研究
•2025年1月15日生效，狼疮抗凝不敏感的PTT（LAI PTT）将在艾伯塔大学医院（UAH）和皇家亚历山德拉医院（RAH）以及任何将样品转介给这些实验室的地点。此测试已在卡尔加里（FMC）中获得。LAI PTT将替换PT和PTT混合研究，这些研究目前在UAH，RAH，GREY NUNS医院（GNH），MISERICORDIA医院（MIS）和Sturgeon医院（SGH）提供。