XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不可
01_学校宣传册_Final_2025（不可打印）
我们的目标是通过精心规划课程，确保孩子们顺利过渡到小学，让他们做好学业准备，并自信地开始新的学习之旅。孩子们将参与创新活动，包括旨在培养他们的世界观和社交技能的户外旅行。
不可观察的计量经济学| JHU经济学
Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。。 在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。 他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。 他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。在此之前，他在中国新疆出生和长大。他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。yingyao已发表在许多经济学和统计学领域的领先期刊上，例如美国经济评论，计量经济学，美国统计协会杂志，《计量经济学杂志》，《计量经济学，游戏与经济行为》，人口经济学杂志和比较经济学杂志。他是《计量经济学杂志》的院士，并曾在几个期刊的编辑委员会任职。他还是《计量错误》杂志特刊杂志的共同编辑。yingyao与三个小孩结婚多年。从他们的角度来看，Yingyao是一位不做任何事情的老师。
分析瘫痪的兴起，最佳但不可行的溶剂
1.0摘要，尽管他们共享的统计基础，但土木工程中的经验得出的代码规定和方程式与面对机器学习（ML）模型的怀疑主义形成鲜明对比。本文通过结构工程的角度研究了这种哲学张力，并探讨了ML挑战传统工程哲学和专业身份的挑战。最近的工作已经记录了ML如何提高预测精度，优化设计并分析复杂行为。但是，人们可能还会引起人们对人类直觉和算法的解释性下降的关注。为了展示这一很少探索的前面，本文介绍了如何通过扣除，归纳和绑架来成功地将ML成功整合到各种工程问题中。然后，本文确定了采用ML时可能出现的三个主要悖论：分析瘫痪（提高了预测准确性，导致对物理机制的理解降低），不可行的解决方案（优化的解决方案（优化导致挑战工程直觉的挑战）和Rashomon效应（在其中解释了能力方法和物理学方法）。本文通过解决这些悖论，并认为有必要重新考虑工程和工程教育和方法论的认识论转移，以将传统原则与ML协调。
DOE草案最终不可利用电池Dairyland.pdf
豁免摘要：美国能源部（DOE）清洁能源示范（OCED）正在发布一项项目，对《美国建筑公司》第70914条的制成品和建筑材料的制成品和建筑材料的不可利用性豁免，购买了《美国的美国法案》（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）（BABA）L.编号117-58）适用于奶牛场电力合作社（Dairyland）的一项联邦财务援助奖。这种有限的非可用性豁免允许奶牛场及其组件电池容器和外壳（也称为电池储能系统（BESS））购买不合规的Invinity Energy Systems（Invinity）电池组。
佐贝妥昔单抗治疗不可切除和转移性胃及胃食管连接部腺癌：文献综述
本文全面回顾了佐贝妥昔单抗的作用、疗效和安全性。佐贝妥昔单抗是一种开创性的嵌合单克隆抗体，旨在靶向 Claudin 18.2 (CLDN18.2)，这是一种紧密连接蛋白，在各种胃肠道癌症中经常过表达，包括胃腺癌 (G) 和胃食管连接部腺癌 (GEJ)。这种药物在治疗不可切除和转移性 G/GEJ 癌症方面引起了关注，尤其是对于肿瘤表达 CLDN18.2 的 HER2 阴性患者。佐贝妥昔单抗是一种与 CLDN18.2 结合的药物，其结合可启动免疫反应，攻击和杀死癌细胞。它通常与氟嘧啶和含铂化疗联合使用。该药物（以前称为 IMAB362），商品名为 Vyloy，由日本东京的 Astellas Pharma 开发。经过多轮临床试验，它被美国食品药品监督管理局（FDA）批准作为局部晚期、不可切除癌症的一线治疗方案，成为晚期G/GEJ癌症的一种有希望的选择。
论大型人工智能模型不可能的安全性
大型人工智能模型 (LAIM) 展示了一些令人印象深刻的性能，其中大型语言模型是最近最突出的例子。然而，经验表明它们会带来严重的安全问题。本文系统化了我们关于构建任意准确和安全的机器学习模型的根本不可能性的知识。更准确地说，我们确定了当今许多机器学习设置的关键挑战性特征。也就是说，高精度似乎需要记忆大量的训练数据集，这些数据集通常是用户生成的，并且高度异构，包含敏感信息和虚假用户。然后，我们调查了统计下限，我们认为，这构成了设计具有强大安全保障的高精度 LAIM 的可能性的令人信服的案例。
有限时间内跨越量子相变时的功分布量子性和不可逆性
有限时间动力学中非平衡量子系统的热力学行为包括能量涨落的描述，这决定了一系列系统的物理特性。此外，多体系统中的强相互作用显著影响非平衡动力学中的能量涨落统计。通过驱动瞬态电流来对抗各种动力学状态下的金属-莫特绝缘体转变的前兆，我们展示了增加多体相互作用如何显著影响能量涨落的统计，从而影响有限哈伯德链的可提取功分布。此类分布的统计特性，如其偏度及其在转变过程中的显著变化，可能与不可逆性和熵产生有关。即使对于缓慢的驱动速率，准量子相变也会阻碍平衡，增加过程的不可逆性，并在功分布中引起强烈的特征。在莫特绝缘相中，功涨落-耗散平衡被修改，不可逆熵产生主导功涨落。因此，在设计用于量子技术的小规模设备协议时，必须考虑相互作用驱动的量子相变对热力学量和不可逆性的影响。最终，这种多体效应也可以用于量子尺度的功提取和制冷协议。
自我认证不可预见的紧急配送
c 不预扣税款：不从我的分配中预扣联邦税款。我将承担可能由此分配产生的所有联邦税款。c 10% 默认预扣税款：预扣默认的 10% 以适应我分配的应税部分的联邦税款。我将收到批准的请求金额（通过支票或直接存款），总分配金额将更高，以包括联邦税预扣税款。c 我想要一个不同于标准 10% 但大于零预扣税款的联邦所得税 (FIT)。我理解此 FIT 百分比必须在 IRS 表格 W-4R 上注明并随此表格一起提交。您可以在 www.nysdcp.com 上的表格和出版物区域的分配选项卡下获取 IRS 表格 W-4R，也可以拨打帮助热线 1-800-422-8463 获取。通过选择此选项，我还要求增加我的计划账户中的总分配金额以适应 FIT 预扣税款。