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World File Search System允许的
2.4.允许的安全系数
其中： ，K = 表面最小允许应力，AN/m2F p= 考虑排水的折减系数 p = 1.0（若无排水、排水无法使用或下游表面出现开裂） p = 0.4（若使用排水）。γ = 水的单位重量，AN/m3F h= 水面以下深度，AmF = 升力面材料的抗拉强度，AN/m2F SF= 安全系数 安全系数 3.0 应用于通常情况，2.0 用于非常情况，1.0 用于极端荷载组合。根据 USBR (1987)，只要地震事件后满足应力和稳定性标准，极端条件下允许开裂，但新建大坝的通常和非常情况荷载均不允许开裂。
b' 在其运营所在国相关监管机构认可的采集中心进行血液或血液成分（例如血浆、红细胞、白细胞、血小板和外周血干细胞）捐献将不再被禁止。这扩大了从 2024 年 1 月开始的血浆或血浆成分的许可范围。Kinahan 博士强调，运动员生物护照 (ABP) 血液学小组已就可能对血液学参数产生的影响进行了咨询，并且最大的变化可能发生在献血中，这始终是允许的，并且是暂时的。LiEAG 采取了额外的预防措施，包括需要在认可的采集中心进行。该提议受到利益相关者的欢迎。M3：基因和细胞兴奋剂：'
b' 在其运营所在国相关监管机构认可的采集中心进行血液或血液成分（例如血浆、红细胞、白细胞、血小板和外周血干细胞）捐献将不再被禁止。这扩大了从 2024 年 1 月开始的血浆或血浆成分的许可范围。Kinahan 博士强调，运动员生物护照 (ABP) 血液学小组已就可能对血液学参数产生的影响进行了咨询，并且最大的变化可能发生在献血中，这始终是允许的，并且是暂时的。LiEAG 采取了额外的预防措施，包括需要在认可的采集中心进行。该提议受到利益相关者的欢迎。M3：基因和细胞兴奋剂：'
（2024-25）允许的时间：3小时。最大分数：80 g
（1）水是地球上最重要的资源之一，但通常被认为是理所当然的。尽管它丰富，但现实是，只有一小部分世界水是新鲜的，可用于人类使用。随着人口增加，气候变化和工业需求的增加，我们水资源的压力正在增长。这不仅使节水不仅是集体责任，而且是至关重要的个人义务。每个人为保存水的努力可以显着影响未来子孙后代的这一重要资源（2）个人节水工作如此重要的主要原因之一是小动作的累积效应，这似乎是自身。但是，当乘以数百万人时，这些行动可能会导致大量的节水。例如，一次滴水的水龙头每天可以浪费15升水。想象一下，如果城市中的每个家庭只修复了一个漏水的水龙头，就可以节省水。这突出了集体个人行动减少水废物的力量。（3）此外，为节水提供的个人努力通常会导致更大的认识和教育。当个人采取措施节省水时，他们会更加意识到自己的用水和该资源的重要性。这种意识可以在社区内传播，激发他人采取类似的做法。例如，一个在家里安装节水设备的家庭可能会鼓励邻居和朋友也这样做，从而产生连锁反应。这种基层保护方法在大规模倡议可能缓慢执行或缺乏支持的领域中特别有效。（4）除了日常习惯外，个人还可以通过更重要的生活方式选择来有所作为。例如，选择在花园中抗旱的植物并支持水有效的农业都可以促进节水。农业，尤其是牲畜种植，是全球最大的水消费者之一。通过支持可持续的农业实践，个人可以间接减少食物的水足迹。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
开发 - 策略和位置 - 允许的审判-2024 ...
2.2理事会于2021年2月发布了其战略问题和优先事项（SIP）文件，该文件对当地计划领域的未来未来发展的4种可能的发展策略（这是南部唐斯国家公园以外的地区的那部分）寻求观点。SIP咨询指出，新兴本地计划的住房目标尚未确定，但概述了一定程度的开发水平，这将在当时的计划期（2018 - 2038年）中大约需要2700个房屋。在2021年9月，向WCC Local Plan Advisory Group报告了对四种空间策略方法的公众咨询的回应（一个具有接收更新的会员组，并讨论了与理事会当地计划的准备有关的事项）（请参见下面的第4节）。
概念计划要求清单 场地限制计划 自然环境评估 噪音缓解 建筑环境评估 与理事会通过的计划的一致性 绩效领域 开发影响费 主要分区 b-2 现有建筑条件 场地提案计划 现有分区和允许的最大密度 保护区提案 rc4 娱乐和公园 开放空间提案 分区差异 特殊例外 与设计手册的一致性
巴尔的摩县法规 (BCC) 第 32-4-213 节要求提交概念规划，由县机构和马里兰州交通运输部州公路管理局 (MDOT-SHA) 审查。概念规划应为拟议开发项目的示意图，按比例绘制，最小 1 英寸 = 50 英尺，最大宽度为 36 英寸，并具有足够的细节，以使县和公众能够了解所提议的内容，并能够以知情的方式对这些提议作出回应。概念规划可根据契约信息编制，使用巴尔的摩县地理信息系统 (GIS) 上显示的地形，并说明此处包含的以下概念规划清单中的所有项目。建议申请人在提交概念规划检查打印之前参加概念规划前会议 (PCPC) 和/或与各个县审查机构进行互动
城镇规划（一般允许的开发等）（英格兰）（修订）（第2号）命令2023
2.1此命令修改了城镇规划（一般允许的开发）（英格兰）命令2015（S.I.2015/596），修订（“一般允许的开发令”），以更改“允许的发展权”，这是根据一般允许的发展命令获得国家规划许可的授予。它修改了现有的允许开发权，以扩大开放监狱建筑的能力，允许在更广泛的设置中太阳能设备，并对允许的电子通信的开发权进行微小的更改。它还引入了一项新的允许开发权，可以允许在街外停车场开发太阳檐篷，并对城镇和国家规划（开发管理程序）（英格兰）订单（S.I.2015/595）（“开发管理程序订单”）。
允许 - 允许的 - ...
化学预防是使用药物，维生素或二 - 疗法补充剂来阻止CAR的发展。最常使用癌症的可能性很高。风险可能会通过悠久的家族史，基因异常或个人疾病史增加。健康细胞开始改变并在癌症中失控。肿瘤是由此产生的肿块。通常需要数年的时间才能形成一个恶性细胞，就像几种营养，生活方式，遗传变量，包括吸烟，可能会影响这一过程。化学预防使用药物来抑制癌症的生长。这些化合物可能是在实验室中或自然创建的。医生使用化学疗法来减少患者患癌症的机会。使用天然，合成或生物学化学剂来停止，减速或扭转CER或肿瘤细胞向癌症的发展，称为癌症化学预防。这涵盖了那些有癌症家族史或继承癌症综合症的人。化学预防可以降低癌症发展或复发的风险。当癌症治疗后癌症恢复时，据说必须重复出现。每种药物，维生素或饮食补充剂都可能导致不良后果。医疗保健从业人员有时可能会很严重，讨论任何化学预防的危险。有些人可能会认为化学预防不适合他们，因为危害大于收益。在某些个体中，预防癌症的好处可能会超过缺点。他们应该考虑自己的癌症风险和病史。其他恶性肿瘤，包括头部和颈部，肺，
标题I允许和不可允许的成本参考指南...
（d）直接成本分配原则。如果成本受益于两个或多个项目或活动，则可以在没有不当努力或成本的情况下确定，则必须根据比例福利将成本分配给项目。如果成本受益于两个或多个项目或活动，则无法确定所涉及的工作的相互关系，但是，尽管本节（c）段落（c）段落，则可以将成本分配或转移到任何合理的记录基础上。如果购买设备或其他资本资产是由联邦裁决专门授权的，则可以将费用分配给联邦裁决，而不管当不再需要为其最初需要的目的而需要的设备或其他资本资产的用途都可以使用。另请参见§200.310§200.316财产信托关系和§200.439设备和其他资本支出。
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/b/b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。