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World File Search System体系
儿童福利体系战略重点
公平 2020 年，该州人均虐待率最高的地区是农村县，这些县无法获得全面的 SUD 治疗和康复服务。21 缅因州的现有数据显示，与所有报告有种族和族裔的儿童相比，美国印第安儿童和双种族或多种族儿童被证实遭受虐待的可能性高出 1.3 倍。22 LGBTQ+ 青年和残疾青年在家中遭受暴力的风险更高。23 儿童正义工作组最近发现，需要评估与种族和其他重要公平标志有关的系统数据收集。24 移民家庭在获得住房方面面临重大挑战，25 需要有关儿童保护服务的文化能力信息。原住民家庭在最高法院面临《印第安儿童福利法》（ICWA）的挑战，威胁到他们的主权和 ICWA 定义的最佳实践儿童安置。26
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系统工程管理框架体系
系统和系统的系统 系统有许多定义。INCOSE 将系统定义为实现既定目标的一组集成元素。这些元素包括产品（硬件、软件和固件）、流程、人员、信息、技术、设施、服务和其他支持元素（INCOSE，2006 年）。Buede 将系统定义为“一组组件（子系统、部分），它们共同作用，通过完成一组任务来实现一组共同目标”（Buede，2000 年）。为了本文的目的，我们将系统视为能够执行一组任务以满足使命或目标的东西。例如，汽车可以将人从一个地方移动到另一个地方，它是一个系统。汽车上的发动机本身无法实现目标。从汽车上拆下并放在地上后，发动机什么也不做，直到它与系统的其他部分（例如燃料输送元件）结合，才能与其他部件协同工作，实现将个人移动到另一个地方的目标。这并不是为了降低发动机的复杂性或重要性。它只是一个更广泛系统的一个子系统。燃料输送子系统也是如此。它是汽车的重要组成部分，但只是汽车中的一个子系统。
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建立空气流通评估体系
目录 研究结果摘要 (摘要) 4 1 背景 1.1 研究目标 50 1.2 研究描述 50 1.3 研究范围 50 1.4 项目团队 53 2 任务 1：本地及海外案例的案头研究 2.1 简介 55 2.1.1 作业目标 2.1.2 任务 1 的范围 2.1.3 研究案例的选取 2.2 研究案例的主要观察结果 57 2.2.1 应用 2.2.2 方法论 2.2.3 准则、标准和指标 2.3 研究案例详情 61 2.3.1 本地案例 1：淘大花园的空气流动 2.3.2 本地案例 2：天水围 103 及 104 区 2.3.3本地例子 3：将军澳区 86 发展 2.3.4 海外例子 1：大开曼岛西印度俱乐部 2.3.5 海外例子 2：加拿大多伦多铁路用地重建 3 任务 2：发展适当的途径和方法 / 确定参数及发展指标 3.1 任务 2A：集思广益工作坊 79 3.1.1 概要 3.1.2 简报 3.1.3 收到的意见 3.1.4 总结 3.2 健康生活的风与通风标准 85 3.3 基本原理：与香港有关的风与建筑环境 93 3.3.1 城市风流动的基本原理及香港的情况 3.3.2 城市峡谷的风流动 3.3.3 街道网格和走线3.3.4 高层建筑的防风效果 3.3.5 景观与城市风 3.3.6 天际线与建筑高度 3.3.7 阶梯式建筑高度 3.3.8 风洞的方法与局限性 3.3.9 计算流体力学（CFD）的方法与局限性 3.3.10 主要发现
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2013 年初，BKCASE 过渡到一种新的治理模式，由系统工程研究中心 (SERC) [1]、国际系统工程理事会 (INCOSE) [2] 和电气电子工程师协会计算机学会 (IEEE-CS) [3] 共同管理。该治理结构在三方管理者于 2013 年春季签署的谅解备忘录中正式确定，随后进行了更新。2020 年 1 月，IEEE 系统委员会 [4] 取代 IEEE-CS 代表 IEEE 担任管理者。管理者们重申了他们的承诺，即向所有用户免费提供 SEBoK，这是 BKCASE 的一项关键原则。
算法和体系结构的学习
•在元学习中，它利用ML本身通过学习许多学习任务来改善ML算法，我们介绍Aruba，这是设计和分析元学习方法的框架。我们的分析产生了基于梯度的元学习的首先保证，表明了这些方法如何根据学习任务之间的相似性的可量化度量来改善绩效。我们使用Aruba将元学习的实际影响扩展到ML的新领域，包括通过部分反馈和联合学习的学习；在后一种情况下，我们介绍了FedEx，FedEx是一种用于调整联合优化器的新最新方法，该方法在分布式杂项数据集的网络上训练模型，例如移动设备和医院记录。•我们通过采取其核心方法（近似算法目标的替代损失功能的运行）来发展基于Aruba的成功，并将其扩展到学习算法之外，以显示具有预测算法的学习保证，这些算法是利用ML预测其实例的算法；特别是，我们展示了第一个学习的理论保证，用于预测取决于实例的实例，这是实用应用的关键属性。我们的框架再次充当算法设计工具，我们用它来构建第一算法，并对（差异）（差异性地）有关敏感数据集和线性系统求解器的私有统计信息进行预测；在后一种情况下，我们可以在自然结构假设下学习学习算法，可以学会做出极端的预测。•最后，本文解决了寻找神经网络体系结构的问题，以培训特定的学习任务或体系结构搜索，我们在理解重量共享的优化和概括属性方面取得了进展，这是整个领域中使用的主要启发式启发式。然后，我们将重量分担扩展到设计基于神经操作的新搜索空间，从而可以自动发现数据中真正新颖的架构；这项工作的顶点是破折号，这种方法有效地发现了对我们测试的大多数不同任务的人类专家设计的神经架构的表现。
