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World File Search System不可知论
不可知论课堂观察工具
• 提供的查找仅作说明之用，不作为核对清单。它们也不是详尽无遗的。请根据您的预期目的和工具用途自行使用评分量表。 • 虽然学校和学区可能有与其独特教学重点相符的其他查找，但该工具中提供的查找反映了通过包容性、文化和语言持续性实践进行深入学习的基本日常组成部分，这些实践支持所有学生获得学术知识和技能，理解和重视自己和他人，并与世界互动。 • 有关此观察工具的目的和使用的详细信息，请查看课堂观察工具指南。 • 该系列中的教学工具和资源将在 2024-25 学年试行。请通过此表格提供反馈。链接：tinyurl.com/ywy3ztn3
关于“制定化学不可知论标准... 的报告
本报告是在 NITI Aayog 成员（能源）V. K. Saraswat 博士的指导下编写的。Sh 下成立了一个技术小组。Rajnath Ram，NITI Aayog 顾问（能源），成员 Sh。M. A. K. P. Singh，CEA 成员（水电），Sh。Kuldeep Rana，科学家 E，MNRE，Sh。Neeraj Kushwaha，助理。BIS 主任，Dr. AS Prakash，Sr。CSIR-中央电化学研究所首席科学家，Karaikudi，Sh。Yogesh Sharma，印度理工学院鲁尔基分校能源存储实验室 (ESL) 教授，Raman Vedarajan 博士，国际粉末冶金和新材料高级研究中心 (ARCI) 高级科学家，印度海得拉巴。Abhijit Datta，Chakr Innovation 年度股东大会，Sushri Abhilasha Meena，Chakr Innovation，印度。P M Nanda，Greenko，G Ganesh Das 博士，TATA Power 合作与创新主管，印度。Bhupesh Verma，印度能源存储联盟经理，Deepanjan Majumdar 博士，NITI Aayog 成员 (能源) 办公室和印度。Manoj Kumar Upadhyay，NITI Aayog 能源副顾问，担任该小组的成员秘书。我们感谢所有其他利益相关者对“制定与化学无关的储能技术标准”报告的最终定稿做出的贡献。
SSD中的应用不可知论机学习引擎
安全攻击•通过限制资源来优化功率和性能•动态调整要收集和存储的信息以进行智能遥测•执行自我测试和校正•在不使用人类干预的情况下操作SSD期间，按照不同的需求进行扩展
肿瘤学的不可知论批准：利用正确的基因组学为正确的患者提供正确的药物
摘要：（1）背景：随着精准医疗的出现，肿瘤学领域发生了巨大变化，这主要得益于通过下一代测序评估的可用药物治疗基因或免疫靶点的发现。基于生物标志物的治疗方法日益增多，目前，六种组织不可知论疗法已获得 FDA 批准。（2）方法：我们进行了文献综述，并报告了导致组织不可知论疗法获批的试验和目前正在研究基于生物标志物的新方法的临床试验。（3）结果：我们讨论了组织不可知论疗法的批准：用于治疗 MMRd/MSI-H 的 pembrolizumab 和 dostarlimab，用于治疗 TMB-H 的 pembrolizumab，用于治疗 NTRK 融合的 larotrectinib 和 entrectinib，用于治疗 BRAF V600E 突变的 dabrafenib 加 trametinib，以及用于治疗 RET 融合的 selpercatinib。此外，我们还报道了基于生物标志物的方法的新型临床试验，包括 ALK、HER2、FGFR 和 NRG1。（4）结论：精准医疗在不断发展，随着诊断工具的改进，可以对肿瘤进行更广泛的基因组定义，组织无关的靶向治疗是一种针对特定肿瘤基因组图谱量身定制的有前途的治疗策略，可改善生存结果。
使用
我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是，Kearns等人的减少。 是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。 在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是，Kearns等人的减少。是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。
04/01/2024 -Cummins Inc.
在我们的核心业务中取得了关键的进步。在2023年，我们承诺在美国发动机制造网络上投资超过10亿美元，以支持该行业的第一个燃料不可知论发动机平台，我们揭幕了X10燃料不可知论系列，该系列于2026年在北美推出。此外，我们与天然气X15发动机（X15N）启动了几次合作，这是该行业的第一个天然气发动机专门为重型和高速公路卡车应用而设计，为OEMS和最终用户提供了实现硝酸盐氧化物和温室气体降低的机会，而无需妥协性能。自2022年以来，全球范围内在全球范围内使用了一个类似的15升天然气平台，迄今为止，近30,000个生产单元和超过20亿英里的现实世界中的占地。X15N现在可以在北美购买。
Edge Intelligence和不可知论机器人范式在资源同步中，在灵活的机器人和设施控制系统中共享1个共享2 3
电子邮件地址：dicky-kin-lok.keung@connect.polyu.hk（K。L. keung），yin-yuen.chan@connect.polyu.hk（y。y。14 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h. ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），1514 Chan），kam.kh.ng@polyu.edu.hk（kam k.h.ng），lunmak@gmail.com（S。L. mak），chli@ieee.org（C。H. Li），15