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为种族和经济正义而与紧缩斗争
在2020年初，随着期待新的十年，拥护者谨慎乐观，这可能摆脱了最后一个危机，缓慢的康复和痛苦的错误。九个月后，随着2020年夏天的结束，气氛再好不同。冠状病毒（Covid-19）流行病摧毁了美国和世界，在关闭学校，企业和经济体的同时，不成比例地感染和杀死有色人种。1，6月8日，全国经济研究局（NBER）宣布，自2月以来，美国经济已正式衰退。 2国会通过了几项恢复法案，以立即提供救济，最著名的是3月下旬的《冠状病毒援助，救济和经济安全法》（CARES）法案。 然而，这些努力差不多：有色工人的失业率仍然徘徊在两位数和巨大的不确定性上，仍然涉及教育，就业和其他经济活动。1，6月8日，全国经济研究局（NBER）宣布，自2月以来，美国经济已正式衰退。2国会通过了几项恢复法案，以立即提供救济，最著名的是3月下旬的《冠状病毒援助，救济和经济安全法》（CARES）法案。然而，这些努力差不多：有色工人的失业率仍然徘徊在两位数和巨大的不确定性上，仍然涉及教育，就业和其他经济活动。
通过脑电图
这项研究的目的是探索技术检测思维徘徊的潜力，尤其是在基于视频的远程学习期间，这是改善学习成果的最终好处。为了克服先前思维徘徊在生态有效性，样本平衡和数据集大小方面的挑战，本研究利用了实用的脑电图（EEG）记录硬件，并设计了一个范式，该范式包括在重点学习条件下观看短期视频讲道和未来的计划条件和未来的计划条件。参与者在每个视频结束时估计其注意状态的统计数据，我们将这种评级量表反馈与视频观看过程中的自我捕获的密钥响应相结合，以获取用于分类培训的二进制标签。使用8通道系统记录 EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。 结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。 此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。该发现突出了实用脑电图硬件在以高精度徘徊的情况下实用的潜力，这在基于视频的距离学习过程中具有潜在的应用来改善学习成果。
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教会以其丰富的200年合唱基金会和宏伟的历史性器官来庆祝英格兰教会的传统。其著名的尖顶是该镇的主要地标之一。教堂每天都开放，允许游客徘徊，祈祷，自行探索建筑物，或者只是在这个美丽的避风港中“成为”，拥有令人惊叹的建筑，Reredos，精美的墙壁和天花板绘画。
ISEAS的研究人员 - Yusof Ishak Institute分析了新加坡时事| 2023年10月11日，电动汽车在马来西亚的关键作用'
在Ekonomi Madani框架中介绍，加强国民经济并提升生活质量是该国经济转型之旅的中期目标。为此，必须振兴制造业开发；已经表明，对于中等收入国家而言，正在制造业，可以吸引服务，加速技术积累并增强人力资本和经济机构的利用。1重新工业化的野心是由于对国内生产总值（GDP）份额下降的担忧而引起的，该公司在2000年达到31％的峰值。制造业的份额在2010年下降到大约23％，徘徊在2020-21年的共同年龄略有增长之前，徘徊在23％-21％。这归因于由于锁定而在2019 - 2020年增加的服务增值收缩，并且与制造业相比，其恢复较慢。在2022年，制造业对GDP贡献了24％，这表明政府渴望采取适当的政策诉讼，这可能是一种新趋势。最近推出的NIMP 2030（新的工业发展总体计划2023-2030）代表了采用全部国家方法振兴制造的政策措施。这种观点概述了马来西亚的电动汽车开发状态（EV），NIMP 2030的显着特征，以及该计划如何使用电动汽车（EV）开发作为增长的新催化剂。马来西亚的EV部门
听证会：中国强迫劳动如何污染美国的海鲜供应链
指南针是对导航员和海员提供大量帮助的工具。其起源在于中国古代，特别是汉朝，其历史可以追溯到公元前三世纪。这是中国为海上探索，导航和安全而做出的众多持久贡献之一，而且是世界文明。今天，我们发现自己在中国面对一个截然不同的现实，在中国，其道德指南针在海上和陆地上似乎都在徘徊。
使用 MRI 图像和 AI 进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是儿科和成人医疗保健领域的重大挑战，占原发性中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的大多数，每年影响约 11,700 人。在 5 年内，被诊断患有癌性脑肿瘤或 CNS 肿瘤的男性存活率徘徊在 34%，女性存活率徘徊在 36%。这些肿瘤多种多样，从良性到恶性，包括垂体瘤等。有效的治疗计划和准确的诊断对于改善患者预后至关重要。磁共振成像 (MRI) 是肿瘤检测的基石，可产生大量图像数据供放射科医生解释。然而，由于脑肿瘤特征固有的复杂性，手动检查这些图像很容易出错。由机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 驱动的自动分类技术提供了一种有希望的途径，与手动方法相比，它始终表现出更高的准确性。因此，提出一个集成深度学习技术（如人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 算法）和迁移学习 (TL) 的系统，可以彻底改变全球脑肿瘤检测和分类。这种创新方法将为医疗专业人员提供宝贵的支持，提高诊断准确性，并最终改善患者对抗脑肿瘤的结果。关键词：FCM、CNN、分割、SVM、医学图像
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自从建立上述艾滋病委员会的结构和重制的艾滋病毒，结核病和性传播疾病的国家战略计划的开始以来，该国多年来就取得了重要的努力 - 这些进步良好，并在当地和国外受到了公认，并受到了政府对世界上最大的抗逆转录病毒（Artertraviral there）的投资，尤其是对政府的投资。其他成功包括艾滋病毒感染者中结核病死亡的77％降低；预防母亲到孩子的传播徘徊在1％左右，当今艾滋病毒感染者的预期寿命几乎与未感染艾滋病毒的人的预期寿命相似。