3韦伯还提出了一项不可证实的动议,以进行简易判决,认为,由于穆巴拉克的疏忽索赔本质上是“支出责任索赔”,而穆巴拉克是一名被许可人,穆巴拉克被要求确定“在事件发生时”,韦伯“在事件时”对自己的项目有一个不合理的风险造成了不合理的危害风险。韦伯认为,穆巴拉克没有实际知识的证据,因此简易判断是正确的。由于Webber根据第51.014(a)(17)条提出了目前的中间诉求,因此我们只能审查基于法定免疫的拒绝韦伯对韦伯的传统动议进行简易判决,我们可能不会解决韦伯的简易判断或任何关于穆巴拉克关于穆巴拉克有关网络知识的涉嫌失败的参数。参见t ex。c iv。p rac。&r em。code§51.014(a)(17)。因此,我们将审查限制在韦伯根据第97.002节中对免疫的主张。
该部门成立于 2009 年,旨在为实验室提供化学分析方法和分子科学方面的最新进展。通过与全球各种设备制造商的合作,这一梦想得以实现。随着我们继续将该部门发展为仪器仪表的一站式卓越中心,我们努力组建一支训练有素的员工队伍来安装和调试设备。可在客户现场或我们遍布全球的设施中提供定制培训。我们可以根据您的需求量身定制培训课程。值得一提的是,我们培训计划的质量和内容经过精心设计,使受训人员能够轻松满足广泛的工业要求。培训计划非常详尽,平衡了理论和实践指导,并提供广泛的实验室机会。在培训期间,每位学员都有充足的时间亲身体验仪器。培训计划内容全面,学员可以熟练掌握仪器的所有实际方面。学员学习所有定制的维护程序,让他们掌握仪器机械功能的实际知识。
动机 深度学习证书课程将作为研究生证书课程提供使用最先进深度学习技术的实际知识。深度学习可以识别图像中的物体、翻译语言和自动驾驶汽车。由于有足够的计算能力(例如 GPU)和大量数据集可供训练,深度学习正在所有行业中迅速应用。从传感器数据处理到数据库分析再到银行的欺诈检测,都是如此。犹他州目前在这个领域有大量高薪职位空缺。学生入读该计划是作为普通研究生学位之上的可叠加证书。具有适当背景的学生可以作为非注册学生进入该计划。成功获得深度学习证书的原因是完成 15 个研究生学分。该计划为工程和科学研究生提供该领域的教育,而不仅仅是具有计算背景的学生。此外,证书计划要求与该计划的行业合作伙伴一起进行研究生实习项目。
摘要 近几年来,免疫检查点抑制剂前所未有的成果已导致多种癌症临床治疗实践发生范式转变。然而,绝大多数胃肠道癌症患者并未从免疫疗法中获益。迄今为止,微卫星不稳定性高和 DNA 错配修复缺陷是免疫检查点抑制剂疗效的唯一可靠预测生物标志物。不幸的是,这些患者仅占所有胃肠道癌症的 5%–10%。人们已认识到几种对免疫疗法具有先天性和适应性耐药性的机制,这些机制可能至少是导致免疫检查点抑制剂在这一患者群体中失败的部分原因。在这篇综述文章的第一部分,我们概述了免疫检查点抑制剂在胃肠道癌症患者中的主要临床试验以及预测生物标志物的作用。在第二部分中,我们讨论了有关免疫疗法耐药机制的实际知识体系以及目前正在研究的最有希望的方法,以扩大可从免疫检查点抑制剂中受益的胃肠道癌症患者群体。
在第 2 章中,我们讨论了一些财务报表和现金流量的基本概念。第 2 部分(本章和下一章)继续我们之前的讨论。我们的目标是扩展您对财务报表信息的用途(和滥用)的理解。财务报表信息将在本书的其余部分的各个地方出现。第 2 部分对于理解这些材料并非必不可少,但它将有助于让您全面了解财务报表信息在公司财务中的作用。对财务报表有良好的实际知识是可取的,因为这些报表以及从这些报表中得出的数字是公司内部和外部传达财务信息的主要手段。简而言之,公司财务的大部分语言都植根于我们在本章中讨论的思想。此外,正如我们将看到的,使用财务报表信息的方式有很多种,用户也有很多种。这种多样性反映了这样一个事实:财务报表信息在许多类型的决策中发挥着重要作用。在最理想的情况下,财务经理掌握公司所有资产的完整市场价值信息。这种情况很少发生(如果有的话)。因此,我们依赖会计数据获取大部分财务信息的原因是,我们几乎总是无法获得我们想要的全部(甚至部分)市场信息。唯一有意义的衡量标准是
摘要 — 背景。标准的使用被视为任何工程学科的重要组成部分。因此,我们可以预期标准在需求工程 (RE) 中也发挥着重要作用。然而,人们对行业中 RE 相关标准的实际知识和使用知之甚少。目标。在本文中,我们调查了 RE 从业者对标准和相关工件(如模板或指南)的了解和使用程度。方法。为此,我们进行了一项基于问卷的在线调查。我们可以使用封闭式和开放式问题的组合来分析 90 名 RE 从业者的答复。结果。我们的结果表明,从工程角度来看,标准和相关工件的知识和使用并不像人们所预期的那样广泛。例如,大约 47% 的需求工程师或业务分析师受访者不了解 RE 的核心标准 ISO/IEC/IEEE 29148。我们研究中的参与者大多是出于个人决定使用标准,而不是由各自的公司、客户或监管机构强加的。除了知识不足之外,我们还发现文化和组织因素阻碍了 RE 标准的广泛采用。结论。总体而言,我们的研究结果提供了实证见解,有助于了解 RE 实践中标准和相关工件的实际使用情况,并间接了解当前标准为 RE 从业者创造的价值。
• IRS 大学将成为一个创新的统一学习组织,利用技术提供改进的培训课程,以满足新的目标和成果。该大学将建立并加强 IRS 内部和外部专家的协作培训和发展社区。它将围绕结构化但多样化的职业道路组织培训课程,以提供高效的税务管理,同时鼓励保留和发展。 • 纳税人优先培训将通过标准化课程让所有员工掌握纳税人体验策略、纳税人权利的实际知识,并更深入地了解整个 IRS 组织。培训还将建立在核心服务原则、专业精神、有效沟通和同理心的基础上。 • 所有员工的持续学习将建立在 IRS 为员工提供持续专业培训的历史之上。从上班第一天起,在整个 IRS 职业生涯中,员工都将有学习机会来加强他们的技能。 • 改进技术将创建易于访问、高质量和有效的培训计划,以增强员工培训体验。更新的技术将使管理、提供和跟踪员工培训和成功结果成为可能。 • 衡量成功将使我们能够调整并不断提高培训能力,从而为纳税人和利益相关者提供高质量的结果。这对纳税人来说意味着:
将大型语言模型(LLMS)与源自领域数据得出的知识图集成在一起,代表了对更强大和事实发展的重要进步。随着这些模型变得越来越有能力,至关重要的是要使它们能够通过实际知识图进行多步骤推断,同时最大程度地减少幻觉。虽然大型语言模型在对话和文本发电中表现出色,但它们在互连实体的域特殊图上推理的能力仍然有限。例如,我们可以根据私人数据库中的关系和属性查询LLM以确定专业网络中的最佳联系人吗?答案是否 - 这种可行性超出了当前方法。但是,这个问题强调了必须解决的重要技术差距。在科学,安全性和电子商务等领域的许多高价值应用都依赖于编码独特的结构,关系和逻辑共识的专有知识图。我们介绍了一个微调框架,用于开发与g raph一致的la nguage m odels(gl a m),该框架将知识图转换为具有la beled Question-Asswer Pairs的替代文本表示。我们证明,在基于图的特定知识中对模型进行基础,扩大了模型的基于结构的推理的能力。我们的方法论利用了大型模型的生成能力来创建数据集,并提出了一个有效的替代方法,以替代检索增强的生成样式方法。
名称 本地游客经济伙伴关系 (LVEP) 董事会职位 LVEP 董事会的总体职责是领导、建议、影响和支持利物浦城市地区 (LCR) 的游客经济战略。作为全国公认的官方机构,LVEP 将为 LCR 游客经济提供强有力的领导和管理,并将与公共和私营部门合作。鉴于游客经济的重要性及其对 LCR 整体经济可持续性的影响,董事会成员将监测游客经济的表现;影响政策;努力刺激整体经济增长、生产力和竞争力;支持 LCR 实现包容性增长和可持续性的总体目标。董事会成员必须具备该行业的实际知识和特定行业的专业知识;成为帮助推动和促进 LCR 经济的倡导者;能够向国内外观众推广城市地区;并尽可能积极支持外来投资活动。 LVEP 董事会将为 LCR 商业和企业委员会 (BEB) 以及更广泛的 LCR 治理结构提供信息,董事会主席或其指定的代表将在 BEB 中拥有投票权。LVEP 董事会将是一个代表该行业的高级领导小组,并将汇集私营和公共部门领导人,就该行业、其发展及其对更广泛的经济发展的影响提供建议。成员应发挥战略作用,而不是为各自行业或企业的利益行事。董事会的目的
2024 年春季 讲师:Eric Vogel 教授,eric.vogel@mse.gatech.edu,Marcus 纳米技术大楼,2133 室 课程:周一,12:30 PM – 1:45 PM,J. Erskine Love 制造大楼,299 室 办公时间:待定 目标:完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与态密度联系起来所必需的基本基础知识,态密度决定了几乎所有材料类别(例如有机分子、半导体、金属、绝缘体)的电子、光学和热特性及特性。 目的:电子和声子态的密度和特性决定了材料的许多电子、光学和热特性。本课程提供描述原子、分子和固体中这些状态所必需的基本量子力学基础。完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与状态密度联系起来的基本基础知识,状态密度决定了几乎所有材料类别(例如有机分子、半导体、金属、绝缘体)的电子、光学和热性能以及特性。例如,拉曼表征需要了解原子和分子允许的振动模式;光致发光需要了解允许的能量状态和选择规则;热导率需要了解声子状态密度;固体中的电子传输需要了解能带结构。因此,材料科学家或工程师必须具备量子力学的实际知识才能真正理解这些特性和表征技术。虽然将提供将这种理解应用于特定材料的特性和特性的示例作为背景,但应该强调的是,这门课不是一门特性课,不会广泛涵盖电子、光学和热特性本身。这门课需要数学计算;然而,本课程将尝试尽量减少数学的复杂性,以允许材料科学家和工程师获得必要的概念理解。参考资料:Eisberg & Resnick 的书包含大量将要涵盖的材料。但是,要掌握这些材料,拥有来自不同视角的几本书和参考资料会很有帮助。以下内容涵盖了课程的各个方面,但也涵盖了本课程中未包含的主题。