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命令；1.) 被告 BPD 的驳回动议 14 获准。2.) 被告奥格登警官的驳回动议 18 部分获准。3.) 被告警官的驳回动议 20 获准。4.) 原告对被告的平等保护索赔、过失索赔和蒙大拿州宪法索赔在此不带偏见地被驳回。原告对被告警官和奥格登的州法律索赔在此不带偏见地被驳回。原告对奥格登警官的 § 1983 索赔在此部分不带偏见地被驳回。由法官 Brian Morris 于 2024 年 11 月 18 日签署。（TLO）
根据本章第 1 至 3 部分的规定对政府实体提起的追偿完全禁止原告以相同事项为由对导致索赔的疏忽或其他可诉行为的员工提起任何诉讼或追偿损害赔偿。在针对政府实体的诉讼中，如果政府实体承认或受以下条款的约束，则导致诉讼的员工因相同事项免于承担责任：
第7章森林和野生动植物A.强调正确的答案。 1。一大片土地被树木和灌木丛覆盖，称为：（a）草原
第7章森林和野生动物A.强调正确的答案。1。一大片土地上覆盖着树木和灌木丛，称为：（a）草原（b）森林（c）沙漠2。Kaziranga国家公园在：（a）中央邦（b）西孟加拉邦（c）阿萨姆邦3。 地球表面降雨量和降雪量被称为：（a）凝结（b）蒸发（c）降水4。 全年保持绿色的森林被称为：（a）棘手的森林（b）常绿森林（c）落叶林。 B. 填写空白。 1。 常绿森林有高树木。 2。 在拉贾斯坦邦（Rajasthan）以及中央邦（Madhya Pradesh）和北方邦（Uttar Pradesh）的一部分发现了棘手的森林。 3。 落叶林也称为季风森林。 4。 山区森林中的树木很高。 5。 森林保护环境。 C.匹配以下内容。 1。 Periyar（A）Madhya Pradesh 4 2。 玛纳斯（b）古吉拉特邦5 3。 吉姆·科贝特（C）喀拉拉邦1 4。 kanha（d）阿萨姆邦2 5。 gir（e）uttarakhand 3Kaziranga国家公园在：（a）中央邦（b）西孟加拉邦（c）阿萨姆邦3。地球表面降雨量和降雪量被称为：（a）凝结（b）蒸发（c）降水4。全年保持绿色的森林被称为：（a）棘手的森林（b）常绿森林（c）落叶林。B.填写空白。1。常绿森林有高树木。2。在拉贾斯坦邦（Rajasthan）以及中央邦（Madhya Pradesh）和北方邦（Uttar Pradesh）的一部分发现了棘手的森林。3。落叶林也称为季风森林。4。山区森林中的树木很高。5。森林保护环境。C.匹配以下内容。1。Periyar（A）Madhya Pradesh 4 2。玛纳斯（b）古吉拉特邦5 3。吉姆·科贝特（C）喀拉拉邦1 4。kanha（d）阿萨姆邦2 5。gir（e）uttarakhand 3
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。
一片富饶的土地被荒废
“按重量计算，洪水垃圾仍然是填埋量最大的单一垃圾，”DNR 固体垃圾部门的 Tom Anderson 说道。“垃圾数量还在不断增长。这在某种程度上令人感到悲哀。每天都有食物被扔掉。人们可能不知道自己在食物上花了多少钱，却又要扔掉，”他说道。然而，不仅仅是家庭。杂货店和便利店会扔掉农产品、烘焙食品、奶制品、鱼、肉和熟食。学校和医院的自助餐厅、餐馆、咖啡馆和办公室也会产生部分食用过的食物。他们的厨房也会产生垃圾。这不是猜测。每五年，爱荷华州都会对垃圾填埋场进行一次研究。有了这些知识，城镇可以教育人们，并制定计划，通过减少垃圾、回收、再循环和堆肥来防止垃圾进入垃圾填埋场。DNR 为这些工作提供资金。研究还为爱荷华州的回收率提供了线索。如果你认为研究是由专业人士通过观察、筛选、
立方体卫星越来越多地被指定用于要求精确指向和稳定性的天文和地球观测任务
立方体卫星越来越多地被指定用于要求严格的天文和地球观测任务，在这些任务中，精确指向和稳定性是关键要求。立方体卫星很难达到这样的精度，主要是因为它们的转动惯量很小，这意味着即使是很小的干扰扭矩，例如由剩磁矩引起的扭矩，也会对纳米卫星的姿态产生重大影响，当需要高度的稳定性时。此外，硬件在功率、重量和尺寸方面的限制也使这项任务更具挑战性。最近，萨里大学开展了一项博士研究计划，以研究立方体卫星的磁特性。研究发现，通过良好的工程实践，如减少使用导磁材料和最小化电流环路面积，可以减轻干扰。本文讨论了纳米卫星干扰的主要来源，并介绍了一项调查和简要介绍磁性清洁技术，以最大限度地减少剩磁场的影响。它的主要目的是为立方体卫星社区提供指导，以设计未来具有改进姿态稳定性的立方体卫星。然后，我们介绍了迄今为止对立方体卫星和纳米卫星的残余磁偶极子测定新技术的发现。该方法通过在航天器上实施八个微型三轴磁力仪网络来执行。它们用于在轨道上实时动态确定航天器的磁偶极子的强度、方向和中心。该技术将有助于减少磁干扰的影响并提高立方体卫星的稳定性。开发了一个软件模型和一个使用八个通过 Raspberry-Pi 控制的磁力仪的硬件原型，并使用 Alsat-1N 立方体卫星的吊杆有效载荷和为验证目的而开发的磁空心线圈成功进行了测试。引用本文：A. Lassakeur、C. Underwood、B. Taylor 和 R. Duke，《立方体卫星和纳米卫星的磁清洁度计划以提高姿态稳定性》，《航空航天技术杂志》，第 13 卷，第 1 期，第 25-41 页，2020 年 1 月。